在关系型数据库中,索引是一项重要的技术,它可以显著提高查询性能,加速数据检索过程。MySQL作为最流行的关系型数据库之一,也支持多种类型的索引
索引是数据库表中的一种数据结构,它们类似于书籍的目录,可以帮助数据库管理系统快速找到所需的数据行,而不必扫描整个表。索引的作用类似于数据库表的“快速查找指南”,可以极大提高数据检索的速度。它们是数据库性能优化的关键。
索引的原理基于数据结构和算法,索引数据结构能够 以空间换时间。
一般来说索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,因此索引往往是存储在磁盘上的文件中的(可能存储在单独的索引文件中,也可能和数据一起存储在数据文件中)。
在MySQL中索引是在存储层实现的,所以不同的存储引擎具有不同的索引类型和实现。这里关于mysql服务器架构和存储引擎,感兴趣的朋友阔以去看看这几篇文章:【MySQL】MySQL服务器架构之Connection layer(连接层)、【MySQL】MySQL服务器架构之SQL layer(SQL层)、【MySQL】MySQL服务器架构之Storage layer(存储层)
常见的索引分类如下:
索引可以根据不同的分类方式进行归类。以下是按照不同分类方式对索引进行的分类:
按照数据结构分类:
B+树索引:B+树索引是B树的变体,它将所有数据都存储在叶子节点,而非内部节点。这提高了范围查询和排序的性能。
哈希索引:哈希索引使用哈希函数将索引列的值映射到一个哈希码,用于加速等值查询。但不适用于范围查询和排序操作。
全文本索引:全文索引用于文本数据的全文搜索,支持关键词查询和文本分析。
按照物理存储分类:
聚簇索引:聚簇索引决定了数据行在物理存储中的顺序,通常与表的主键相关联。在InnoDB存储引擎中,主键索引就是聚簇索引。
非聚簇索引:非聚簇索引是一种独立的索引结构,它的顺序与数据行在表中的物理存储无关。在InnoDB中的次要索引就是非聚簇索。
按照字段特性分类:
按照字段个数分类:
单列索引:单列索引是针对单个列创建的索引,用于加速单列的等值查询和排序操作。
复合索引:复合索引由多个列组成,用于加速多列的等值查询、范围查询和排序操作。复合索引的列顺序很重要,应根据查询模式来选择。
覆盖索引:覆盖索引包含所有查询所需的列,可以避免访问数据表本身,提高查询性能。
优点:
提高查询性能:索引可以大幅提高查询速度,特别是对于大型数据集。通过使用索引,数据库可以更快速地定位到所需的数据,而不必扫描整个表。
加速数据检索:索引可以减少数据检索时间,使查询更加高效。这对于频繁的数据检索操作非常有用。
排序和分组:索引可以加速排序和分组操作,提高了报表和数据分析的性能。这在需要对结果进行排序或分组的查询中非常重要。
唯一性约束:唯一索引可以确保表中的数据不包含重复值,用于实现数据的唯一性约束。
加速连接操作:在多表连接查询中,索引可以加速连接操作,提高了关联查询的性能。
缺点:
占用存储空间:索引需要额外的存储空间,可能会占用大量磁盘空间。这对于大型表格来说可能会成为问题。
更新开销:插入、更新和删除操作需要更新索引,可能导致性能下降。每次对表中的数据进行更改时,相关的索引也必须更新。
选择合适的索引:选择不当的索引或创建过多的索引可能导致性能问题。过多的索引会增加维护成本,并且可能会使写入操作变得非常缓慢。
维护成本:维护索引需要一定的系统开销,包括磁盘I/O和CPU。在频繁更新的环境中,维护成本可能会变得很高。
不适用于所有查询:并非所有类型的查询都受益于索引。对于一些特定的查询模式,索引可能不会提供显著的性能改进。
数据库表中不是索引越多越好,而是仅为那些常用的搜索字段建立索引效果最佳!
好啦,这次的分享就到这里,感谢大家看到这里