Mariadb学习总结（六）：索引

没有索引的数据库系统就是三蹦子

那么，什么是索引呢？

索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。可以得到索引的本质：索引是数据结构。

可以理解为“排好序的快速查找数据结构”，比如查找树~

在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。

优势

类似大学图书馆建书目索引，提高数据检索效率，降低数据库的IO成本。

通过索引对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低了CPU的消耗。

劣势

实际上索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录，所以索引列也是要占空间的。

虽然索引大大提高了查询速度，同时确会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE。

因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段。

都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息。

索引的分类

单值（列）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。

唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值。 -> 主键是特殊的唯一索引，因为其不允许有空值。

复合（组合）索引：即一个索引包含多个列。

全文索引：FULLTEXTl类型索引,可以在CHAR，VARCHAR，或者TEXT类型的列上创建，仅MyISAM支持。

空间索引：对空间数据库的支持，GIS系统什么的。。。。哎呀，不看这里了，看起来比较吊。

索引结构

各存储引擎支持的索引结构如下表（摘自MariaDB的KB）：

其中BTREE是默认的索引结构，而对于MEMORY存储引擎，HASH则是默认的。

B-TREE：支持 >, >=, =, >=, < 、BETWEEN以及LIKE一个常量，比如"MariaDB%"可以支持B-Tree索引，而"%Maria"则不支持。 Hash：仅支持 =或<=>操作符，

R-tree：空间索引上的数据结构，不看了.....太难。

哪些情况需要创建索引

主键自动建立唯一索引
频繁作为查询条件的字段应该创建索引
查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引
频繁更新的字段不适合建立索引，因为每次更新不单单是更新了记录还会更新索引
WHERE条件里用不到的字段不创建索引
单键/组合索引的选择问题，who?(在高并发下倾向创建组合索引)
查询中排序的字段，排序的字段若通过索引去访问将大大提高排序速度
查询中统计或者分组字段

哪些情况不要创建索引

表记录太少
经常增删改的表

提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、和DELETE。

因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。

数据重复且分布平均的表字段，因此应该只为最经常查询和最经常排序的数据建立索引。

注意，如果某个数据列包含许多重复的内容，为它建立索引就没有太大的实际效果。

最左前缀原则

这里找到一篇好文章，摘自知乎：作者：沈杰

表结构如下：有三个字段，分别是id,name,cid

CREATE TABLE `student` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `cid` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `name_cid_INX` (`name`,`cid`),
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=8 DEFAULT CHARSET=utf8

索引方面：id是主键，(name,cid)是一个多列索引。

下面是你有疑问的两个查询：

EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE   cid=1;

EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE   cid=1 AND name='小红';

你的疑问是：sql查询用到索引的条件是必须要遵守最左前缀原则，为什么上面两个查询还能用到索引？

讲上面问题之前，我先补充一些知识，因为我觉得你对索引理解是狭隘的：
上述你的两个查询的explain结果中显示用到索引的情况类型是不一样的。,可观察explain结果中的type字段。

你的查询中分别是：
1. type: index
2. type: ref

解释：
index：这种类型表示是mysql会对整个该索引进行扫描。要想用到这种类型的索引，对这个索引并无特别要求，只要是索引，或者某个复合索引的一部分，mysql都可能会采用index类型的方式扫描。但是呢，缺点是效率不高，mysql会从索引中的第一个数据一个个的查找到最后一个数据，直到找到符合判断条件的某个索引。

所以：对于你的第一条语句：

EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE   cid=1;

判断条件是cid=1,而cid是(name,cid)复合索引的一部分，没有问题，可以进行index类型的索引扫描方式。explain显示结果使用到了索引，是index类型的方式。

ref：这种类型表示mysql会根据特定的算法快速查找到某个符合条件的索引，而不是会对索引中每一个数据都进行一一的扫描判断，也就是所谓你平常理解的使用索引查询会更快的取出数据。而要想实现这种查找，索引却是有要求的，要实现这种能快速查找的算法，索引就要满足特定的数据结构。简单说，也就是索引字段的数据必须是有序的，才能实现这种类型的查找，才能利用到索引。

有些了解的人可能会问，索引不都是一个有序排列的数据结构么。不过答案说的还不够完善，那只是针对单个索引，而复合索引的情况有些同学可能就不太了解了。

下面就说下复合索引：
以该表的(name,cid)复合索引为例,它内部结构简单说就是下面这样排列的：

mysql创建复合索引的规则是首先会对复合索引的最左边的，也就是第一个name字段的数据进行排序，在第一个字段的排序基础上，然后再对后面第二个的cid字段进行排序。其实就相当于实现了类似 order by name cid这样一种排序规则。

所以：第一个name字段是绝对有序的，而第二字段就是无序的了。所以通常情况下，直接使用第二个cid字段进行条件判断是用不到索引的，当然，可能会出现上面的使用index类型的索引。这就是所谓的mysql为什么要强调最左前缀原则的原因。

那么什么时候才能用到呢?当然是cid字段的索引数据也是有序的情况下才能使用咯，什么时候才是有序的呢？观察可知，当然是在name字段是等值匹配的情况下，cid才是有序的。发现没有，观察两个name名字为 c 的cid字段是不是有序的呢。从上往下分别是4 5。
这也就是mysql索引规则中要求复合索引要想使用第二个索引，必须先使用第一个索引的原因。（而且第一个索引必须是等值匹配）。

所以对于你的这条sql查询：

EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE   cid=1 AND name='小红';

没有错，而且复合索引中的两个索引字段都能很好的利用到了！因为语句中最左面的name字段进行了等值匹配，所以cid是有序的，也可以利用到索引了。

你可能会问：我建的索引是(name,cid)。而我查询的语句是cid=1 AND name='小红'; 我是先查询cid，再查询name的，不是先从最左面查的呀？

好吧，我再解释一下这个问题：首先可以肯定的是把条件判断反过来变成这样 name='小红' and cid=1; 最后所查询的结果是一样的。那么问题产生了？既然结果是一样的，到底以何种顺序的查询方式最好呢？所以，而此时那就是我们的mysql查询优化器该登场了，mysql查询优化器会判断纠正这条sql语句该以什么样的顺序执行效率最高，最后才生成真正的执行计划。

所以，当然是我们能尽量的利用到索引时的查询顺序效率最高咯，所以mysql查询优化器会最终以这种顺序进行查询执行。

赞一个~不请自转，感谢原作者沈杰，如有侵权请告知。

创建索引的语法

创建表的时候创建索引

CREATE TABLE tbl_name(Column_def1,Column_def2,Columndef3,.....index_def);

index_def:
    {INDEX|KEY} [index_name] [index_type] (index_col_name,...) [index_option] ...
  | {FULLTEXT|SPATIAL} [INDEX|KEY] [index_name] (index_col_name,...) [index_option] ...
  | [CONSTRAINT [symbol]] PRIMARY KEY [index_type] (index_col_name,...) [index_option] ...
  | [CONSTRAINT [symbol]] UNIQUE [INDEX|KEY] [index_name] [index_type] (index_col_name,...) [index_option] ...
  | [CONSTRAINT [symbol]] FOREIGN KEY [index_name] (index_col_name,...) reference_definition

例子，创建一张表，三个字段：id，name，gid 为name创建索引：

MariaDB [mydb]> CREATE TABLE test(
    -> id int(10) PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    -> name VARCHAR(10) NOT NULL,
    -> gid int(3),
    -> INDEX name_idx (name(5))
    -> );

其中需要说明的是，name(5)就是为name列创建索引，且仅取前5个字符进行索引。

更多创建表时的SQL语法可参考：//mariadb.com/kb/en/library/create-table/#indexes

为存在的表创建索引

CREATE INDEX语法如下：

CREATE [OR REPLACE] [ONLINE|OFFLINE] [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX 
  [IF NOT EXISTS] index_name
    [index_type]
    ON tbl_name (index_col_name,...)
    [WAIT n | NOWAIT]
    [index_option]
    [algorithm_option | lock_option] ...

index_col_name:
    col_name [(length)] [ASC | DESC]

index_type:
    USING {BTREE | HASH | RTREE}

index_option:
    KEY_BLOCK_SIZE [=] value
  | index_type
  | WITH PARSER parser_name
  | COMMENT 'string'

algorithm_option:
    ALGORITHM [=] {DEFAULT|INPLACE|COPY}

lock_option:
    LOCK [=] {DEFAULT|NONE|SHARED|EXCLUSIVE}

先查看下上面创建的索引：

MariaDB [mydb]> SHOW INDEX FROM test\G;
*************************** 1. row ***************************   //主键会创建一个索引
        Table: test
   Non_unique: 0
     Key_name: PRIMARY
 Seq_in_index: 1
  Column_name: id
    Collation: A
  Cardinality: 0
     Sub_part: NULL
       Packed: NULL
         Null: 
   Index_type: BTREE
      Comment: 
Index_comment: 
*************************** 2. row ***************************  //这个是我们自己创建的索引
        Table: test
   Non_unique: 1
     Key_name: name_idx
 Seq_in_index: 1
  Column_name: name
    Collation: A
  Cardinality: 0
     Sub_part: 5
       Packed: NULL
         Null: 
   Index_type: BTREE
      Comment: 
Index_comment: 
2 rows in set (0.00 sec)

现在，我们把之前创建的索引删掉，然后创建一个多列索引(name,gid)

DROP INDEX name_idx ON test;//删除索引
CREATE INDEX name_gid_idx ON test (name(5),gid DESC);  //创建了多列索引，且name取前5，而gid则倒叙排列
CREATE OR REPLACE INDEX name_gid_idx ON test(name(5),gid); //修改了上面创建的这个索引

唯一索引

创建唯一约束时会自动创建唯一索引，但创建唯一索引时则不会创建唯一约束，且唯一索引能做到和唯一约束一样的效果。

原文来自：

本文地址：//q13zd.cn/mariadb-study-index.html编辑：清蒸github，审核员：逄增宝

本文原创地址：//q13zd.cn/mariadb-study-index.html编辑：清蒸github，审核员：暂无

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