数据库中查找操作非常普遍,索引就是提升查找速度的一种手段。
B+树索引
它就是传统意义上的索引,它是最常用、最有效的索引。
哈希索引
哈希索引是一种自适应的索引,数据库会根据表的使用情况自动生成哈希索引,我们人为是没办法干预的。
全文索引
用于实现关键词搜索。但它只能根据空格分词,因此不支持中文。
若要实现搜索功能,可选择lucene。
RTree索引
在mysql很少使用,仅支持geometry数据类型;相对于BTREE,RTREE的优势在于范围查找。
数据库以页为存储单元,一个页是8K(8192Byte),一页可以存放N条记录。
页在B+树中分为:数据页和索引页。
B+树的高一般为2-4层,因此查找某一键值的行记录只需2-4次IO,效率较高。
不管是聚集索引还是非聚集索引,它们的逻辑结构都一棵是B+树,它们的唯一区别在于:
聚集索引的数据页存放的是完整的记录;也就是说,聚集索引决定了表的物理存储顺序;
非聚集索引的数据页只存指向记录的地址信息,它真正的数据已经在聚集索引中存储了。
联合索引
当查询条件涉及多列时,可以使用联合索引。
覆盖索引
只需通过辅助索引就能获取要查询的信息,而无需再次通过聚集索引查询具体的记录信息。
由于覆盖索引并不包含整行的记录,因此它的大小远远小于聚集索引。
它比较适合做一些统计操作。
主键索引
在主键索引中,索引页中存放的是主键和指向数据页的偏移量;数据页中存放的是主键和该主键所属行记录的地址空间。
辅助索引
在MyISAM中,主索引和辅助索引(Secondary key)在结构上没有任何区别,只是主索引要求key是唯一的,而辅助索引的key可以重复。
综上所述,在MyISAM中,索引文件和数据文件分开存放,不管是主键索引还是辅助索引,都属于非聚集索引。
主键索引
索引页仍然存放主键和和指向数据页的偏移量,但数据页存放的是完整的记录。
也就是在InnoDB中,数据和主键索引是存放在一起的。
辅助索引
索引节点存放的内容一样,仍然是键值信息和指向数据页的偏移量;但数据页中存放的是键值信息和该键值对应的主键。然后通过主键查询主键索引就能找到该条记录。
综上所述:
聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效,但是辅助索引搜索需要检索两遍索引:首先检索辅助索引获得主键,然后用主键到主索引中检索获得记录。
InnoDB的辅助索引也会包含主键列,所以,如果主键定义的比较大,其他索引也将很大。如果想在表上定义 、很多索引,则争取尽量把主键定义得小一些。InnoDB 不会压缩索引。
第一,通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
第二,可以大大加快数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因。
第三,可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
第四,在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
第五,通过使用索引,可以在查询的过程中,使用优化隐藏器,提高系统的性能。
第一,创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。
第二,索引需要占物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,那么需要的空间就会更大。
第三,当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引也要动态的维护,这样就降低了数据的维护速度。
在经常需要搜索的列上,可以加快搜索的速度;
在作为主键的列上,强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构;
在经常用在连接的列上,这些列主要是一些外键,可以加快连接的速度;
在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引,因为索引已经排序,其指定的范围是连续的;
在经常需要排序的列上创建索引,因为索引已经排序,这样查询可以利用索引的排序,加快排序查询时间;
在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引,加快条件的判断速度。
第一,对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为,既然这些列很少使用到,因此有索引或者无索引,并不能提高查询速度。相反,由于增加了索引,反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。
第二,对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为,由于这些列的取值很少,例如人事表的性别列,在查询的结果中,结果集的数据行占了表中数据行的很大比例,即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引,并不能明显加快检索速度。
第三,对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为,这些列的数据量要么相当大,要么取值很少。
第四,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。这是因为,修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时,会提高检索性能,但是会降低修改性能。当减少索引时,会提高修改性能,降低检索性能。因此,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。
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