MySQL索引机制(详细+原理+解析)

MySQL 前缀索引能有效减小索引文件的大小，提高索引的速度。但是前缀索引也有它的坏处：MySQL 不能在 ORDER BY 或 GROUP BY 中使用前缀索引，也不能把它们用作覆盖索引(Covering Index)。

集一个索引包含多个列（最左前缀匹配原则）

索引列的值必须唯一，但允许有空值

全文索引为FUllText，在定义索引的列上支持值的全文查找，允许在这些索引列中插入重复值和空值，全文索引可以在CHAR,VARCHAR,TEXT类型列上创建

设定主键后数据会自动建立索引，InnoDB为聚簇索引

即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引

覆盖索引是指一个查询语句的执行只用从所有就能够得到，不必从数据表中读取，覆盖索引不是索引树，是一个结果，当一条查询语句符合覆盖索引条件时候，MySQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据，这样避免了查到索引后的回表 *** 作，减少了I/O效率

查看索引

列名解析：

删除索引

查看：

删除前:

删除后：

普通的索引，没有什么介绍

查看:（注意和前缀索引Sub_part的区别）

当索引的列是unique的时候，会生成唯一索引，唯一索引关于null有下列两种情况

SQLSERVER 下的唯一索引的列，允许null值，但最多允许有一个空值

MYSQL下的唯一索引的列，允许null值，并且允许多个空值

查看:

会建立两个索引，一个非聚簇索引，一个是唯一索引

结果:

可以插入两个空值（明人不说暗话，我喜欢MySQL）

一方面，它不会索引所有字段所有字符，会减小索引树的大小.

另外一方面，索引只是为了区别出值，对于某些列，可能前几位区别很大，我们就可以使用前缀索引。

一般情况下某个前缀的选择性也是足够高的，足以满足查询性能。对于BLOB，TEXT，或者很长的VARCHAR类型的列，必须使用前缀索引，因为MySQL不允许索引这些列的完整长度。

查看：

查看：

复合索引的最左前缀匹配原则 ：

对于复合索引，查询在一定条件才会使用该索引

减少开销。 建一个联合索引(col1,col2,col3)，实际相当于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三个索引。每多一个索引，都会增加写 *** 作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表，使用联合索引会大大的减少开销！

覆盖索引。 对联合索引(col1,col2,col3)，如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据，而无需回表，这减少了很多的随机io *** 作。减少io *** 作，特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以，在真正的实际应用中，覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。

效率高。 索引列越多，通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表，有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据，如果只有单值索引，那么通过该索引能筛选出1000W10%=100w条数据，然后再回表从100w条数据中找到符合col2=2 and col3= 3的数据，然后再排序，再分页；如果是联合索引，通过索引筛选出1000w10% 10% *10%=1w。

在模糊搜索中很有效，搜索全文中的某一个字段，可以参考这篇博文

: https://zhuanlan.zhihu.com/p/88275060

我们先进行下面一个实验看看InnoDB下的主键索引的一个现象。

查看:

我们插入进去的时候，数据的id都是乱序的，为什么这里最后select查询出来的结果都是进行了排序？

这是因为InnoDB索引底层实现的是B+tree，B+tree具有下列的特点：

所以上面的排序是为了使用B+tree的结构 ，B+tree为了范围搜索，将主键按照从小到大排序后，拆分成节点。后续还有新的节点进入的时候，和B-tree相同的 *** 作，会进行分裂。

一般来说，聚簇索引的B+tree都是三层

InnoDB中主键索引一定是聚簇索引，聚簇索引一定是主键索引。

为什么这里辅助索引叶子结点不直接存储数据呢？

MYISAM只有非聚簇索引，索引最终指向的都是物理地址。

Q:既然有回表的存在，那么聚簇索引的优势在哪里？

Q:主键索引作为聚簇索引需要注意什么

在查询语句中使用LIke关键字进行查询时，如果匹配字符串的第一个字符为"%"，索引不会使用。如果“%”不是在第一位，索引就会使用

多列索引是在表的多个字段上创建的索引，满足最左前缀匹配原则，索引才会被使用

查询语句只有Or关键字时候，如果OR前后的两个条件都是索引，这这次查询将会使用索引，否则Or前后有一个条件的列不是索引，那么查询中将不使用索引

数据查询语言（凡是带有 select 关键字的都是查询语句）

select...

数据 *** 作语言（凡是对表中的 数据 进行增删改的都是 DML）

insert 增 delete 删 update 改

数据定义语言（凡是带有 create、drop、alter 的都是 DDL）

主要 *** 作的是 表的结构 ，不是表的数据

事务控制语言（包括：事务提交 commit、事务回滚 rollback）

数据控制语言（授权 grant、撤销权限 revoke）

select 字段 from 表名 where 条件

in(具体值，具体值，......) 不是区间

一个输入对应一个输出，和其对应的是多行处理函数（多个输入，对应一个输出）

输入多行，最终输出一行

如果你 没有对数据进行分组，整张表默认为一组 。

在实际的应用中，可能需要先进行分组，然后对每一组的数据进行 *** 作

案例： 查询每个员工所在部门的名称，显示员工名和部门名？

emp e 和 dept d 表进行连接。条件是：e.deptno = d.deptno

SQL92语法：（结构不够清晰，表的连接条件和后期进一步筛选的条件，都放到了 where 子句中）

SQL99语法：（表连接的条件是独立的，连接之后，如果还需要进一步筛选，再往后继续添加 where 子句）

技巧： 把一张表看成两张表

思考： 外连接的查询结果条数 >= 内连接的查询结果条数

select 语句中 嵌套 select 语句，被嵌套的 select 语句称为 子查询。

将查询结果集的一部分取出来。（通常使用在分页查询当中）

将字符串 varchar 类型转换成 date 类型

将日期转换成字符串

可以获取当前系统的时间，并且获取的时间是 datetime 类型的

注意：若没有条件限制将会导致所有数据全部更新。

注意：若没有条件，会删除整张表的数据。

constraint

not null 约束的字段 不能为 NULL （只有列级约束）

unique 约束的字段 不能重复 ，但是可以为 NULL

primary key

foreign key

transaction

实现原理 ：缩小扫描的范围（形成树），避免全表扫描

Database Administrator 数据库管理员

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