mysql索引的分类... btree hash fulltext rtree

from: http://blog.csdn.net/xiao7ng/archive/2009/09/24/4591396.aspx

from: http://www.cnblogs.com/vicenteforever/articles/1789613.html

一:mysql里目前只支持4种索引分别是:b-tree,full-text,hash以及r-tree索引

b-tree索引应该是mysql里最广泛的索引的了,除了archive,基本所有的存储引擎都支持它.

1.b-tree在myisam里的形式和innodb稍有不同

在 innodb里面有两种形态:其一是primary key形态其leaf node里存放的是数据.而且不仅存放了索引键的数据,还存放了其他字段的数据.其二是secondary index,其leaf node和普通的b-tree差不多,只是还存放了指向主键的信息.

而在myisam里,主键和其他的并没有太大区别.不过和innodb不太一样的地方是,在myisam里,leaf node里存放的不是主键的信息,存的是指向数据文件里的对应数据行的信息.

2.hash索引,目前我所知道的就只有memory和ndb cluster支持这种索引.

hash索引由于其结构,所以在每次查询的时候直接一次到位不行b-tree那样,一点点的前进,所以hash索引的效率高于b-tree.但hash也有缺点,主要如下:

(1)由于存放的是hash值,所以仅支持<=>以及in操作.

(2)hash索引无法通过操作索引来排序,这是因为存放的时候经过hash计算,但是计算的hash值和存放的不一定相等,所以无法排序.

(3)在组合所以里,无法对部分使用索引.

(4)不能避免全表扫描,只是由于在memory表里支持非唯一值hash索引,就是不同的索引键,可能存在相同的hash值.

(5)当存在大量相同hash值得时候,hash索引的效率会变低.

3.full-text索引

full-text在mysql里仅有myisam支持它,而且支持full-text的字段只有char,varchar,以及text数据类型,full-text主要是用来代替like "%***%"效率低下的问题的.

4.r-tree索引

r-tree在mysql很少使用,仅支持geometry数据类型,支持该类型的存储引擎只有myisam,bdb,innodb,ndb,archive几种.相对于b-tree,r-tree的优势在于范围查找.

二:mysql里sql语句值得注意的地方

1.myisam里所以键的长度仅支持1000字节,innodb是767.

2.blob和text字段仅支持前缀索引.

3.使用!=以及<>不等于的时候mysql不使用索引.

4.当在字段时候函数的时候,mysql无法使用索引,在join的时候条件字段类型不一致的时候,mysql无法使用索引,在组合索引里使用非第一个索引时也不使用索引.

5.在使用like的时候,以%开头,即"%***"的时候无法使用索引,在使用or的时候,要求or前后字段都有索引.

有时候mysql query optimizer会认为使用索引并不是最优计划,所以不使用索引,可以在sql语句里可以用use,force index,当然有时候使用也不会比不用快,所以需要忽略掉index方法是ignore index.

关闭查询缓存sql_no_cache

select sql_no_cache * from table_name;

这样可以让一些很少使用的语句不放在缓存里,查找的时候不会去缓存里找.对应的是强制缓存sql_cache

select sql_cache * from table_name;

另外在my.cnf中如果设置query_cache_type=2的话,那么只有在使用sql_cache后才会使用缓存;

还有mysql里的优先操作hight_priority让mysql优先操作这个语句

select high_priority * fromtable_name;

与其对应的是low_priority;

mysql里还有延时插入insert delayed

insert delayed into table_name....;#当提交之后,mysql返回ok,但不立即插入,二十当mysql有空再插入.假如等待时服务器崩溃,那么所有数据丢失!并且插入不会返回自增id.

再转几个技巧:

强制连接顺序 STRAIGHT_JOIN

SELECT TABLE1.FIELD1, TABLE2.FIELD2 FROM TABLE1 STRAIGHT_JOIN TABLE2 WHERE …

由上面的SQL语句可知，通过STRAIGHT_JOIN强迫MySQL按TABLE1、TABLE2的顺序连接表。如果你认为按自己的顺序比MySQL推荐的顺序进行连接的效率高的话，就可以通过STRAIGHT_JOIN来确定连接顺序。

强制使用临时表 SQL_BUFFER_RESULT

SELECT SQL_BUFFER_RESULT * FROM TABLE1 WHERE …

当我们查询的结果集中的数据比较多时，可以通过SQL_BUFFER_RESULT.选项强制将结果集放到临时表中，这样就可以很快地释放MySQL的表锁（这样其它的SQL语句就可以对这些记录进行查询了），并且可以长时间地为客户端提供大记录集。

分组使用临时表 SQL_BIG_RESULT和SQL_SMALL_RESULT

SELECT SQL_BUFFER_RESULT FIELD1, COUNT(*) FROM TABLE1 GROUP BY FIELD1;

一般用于分组或DISTINCT关键字，这个选项通知MySQL，如果有必要，就将查询结果放到临时表中，甚至在临时表中进行排序。SQL_SMALL_RESULT比起SQL_BIG_RESULT差不多，很少使用。

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hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。

可 能很多人又有疑问了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢？任何事物都是有两面性的，Hash 索引也一样，虽然 Hash 索引效率高，但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端，主要有以下这些。

（1）Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询。

由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样。

（2）Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。

由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值，而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样，所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算；

（3）Hash 索引不能利用部分索引键查询。

对于组合索引，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值，而不是单独计算 Hash 值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash 索引也无法被利用。

（4）Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。

前面已经知道，Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后，将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中，由于不同索引键存在相同 Hash 值，所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数，也无法从 Hash 索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较，并得到相应的结果。

（5）Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。

对于选择性比较低的索引键，如果创建 Hash 索引，那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦，会浪费多次表数据的访问，而造成整体性能低下。