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好程序员Java分享SQL语言之索引

發布時間:2023/12/20 java 25 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 好程序员Java分享SQL语言之索引 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

好程序員Java分享SQL語言之索引,前言:本章我們將學習MySQL中的索引,本文將從索引的作用、索引的分類、創建索引的語法、索引的使用策略以及索引的實現原理等方面帶大家了解索引。

索引的作用

索引的作用就是加快查詢速度,如果把使用了索引的查詢看做是法拉利跑車的話,那么沒有用索引的查詢就相當于是自行車。目前實際項目中表的數據量越來越大,動輒上百萬上千萬級別,沒有索引的查詢會變得非常緩慢,使用索引成為了查詢優化的必選項目。

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索引的概念

索引其實是一種特殊的數據,也保存在數據庫文件中,索引數據保存著數據表中實際數據的位置。類似書籍前面的目錄,這個目錄就保存了書中各個章節的頁數,通過查看目錄我們可以快速定位章節的頁數,從而加快查找速度。

我們來看一段查詢語句:

select * from book where id = 1000000;

假設書籍表中有幾百萬行數據,沒索引的查詢會遍歷前面的100萬行數據找到結果,如果我們在id上建立主鍵索引,則直接在索引上定位結果,速度要快得多。

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索引的優缺點

優點:提高查詢速度

缺點:本身也是數據,會占用磁盤空間;索引的創建和維護也需要時間成本;進行刪除、更新和插入操作時,因為要維護索引,所以速度會降低。

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使用索引的語法

創建索引

建表的同時創建索引

create table 表名

(

字段名?類型,

...

字段名?類型,

index 索引名稱 (字段名)

);

建表后添加索引

alter table 表名 add index 索引名(字段名);

create index 索引名 on 表名(字段名);

刪除索引

alter table 表名 drop index 索引名;

drop index 索引名 on 表名;

查看表中的索引

show index from 表名;

查看查詢語句使用的索引

explain 查詢語句;

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索引的分類

索引按功能分為:

普通索引,在普通字段上建立的索引,沒有任何限制

主鍵索引,創建主鍵時,自動創建的索引,不能為空,不能重復

唯一索引,建立索引的字段數據必須是唯一的,允許空值

全文索引,在大文本類型(Text)字段上建立的索引

組合索引,組合多個列創建的索引,多個列不能有空值

代碼示例:

-- 創建書籍表

create table tb_book

(

-- 創建主鍵索引

id int primary key,

-- 創建唯一索引

title varchar(100) unique,

author varchar(20),

content Text,

time datetime,

-- 普通索引

index ix_title (title),

-- 全文索引

fulltext index ix_content(content),

-- 組合索引

index ix_title_author(title,author)

);

-- 建表后添加主鍵索引

ALTER TABLE tb_book?ADD PRIMARY KEY pk_id(id);

-- 建表后添加唯一索引

ALTER TABLE tb_book?ADD UNIQUE index ix_title(title);

-- 建表后添加全文索引

ALTER TABLE tb_book?ADD FULLTEXT index ix_content(content);

-- 查詢時使用全文索引

SELECT * FROM tb_book MATCH(content) ANGAINST(‘勝利’);

-- 建表后添加組合索引

ALTER TABLE tb_book?ADD INDEX?ix_book(title,author);

注意:創建組合索引時,要遵循”最左前綴”原則,把最常查詢、排序的字段放左邊,按重要性依次遞減。

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索引的使用策略

什么情況下要建立索引?

1)在經常需要查詢和排序的字段上建立索引

2)數據特別多

什么情況下不要建立索引?

1)字段數據存在大量的重復,如:性別

2)數據很少

3)經常需要增刪改的字段

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什么情況下索引會失效?

1)模糊查詢時,使用like ‘%張%’會失效,而like ‘%’不會

2)使用is null或is not null查詢時

3)使用組合索引時,某個字段為null

4)使用or查詢多個條件時

5)在函數中使用字段時,如where year(time) = 2019

索引的結構

不同的存儲引擎使用不同結構的索引:

聚簇索引,InnoDB支持,索引的順序和數據的物理順序一致,類似新華字典中的拼音目錄排列和漢字排列順序一致,聚簇索引一個表中只能有一個。

非聚簇索引,MyISAM支持,索引順序和數據的物理順序不一致,類似新華字典中的偏旁部首目錄和漢字排列順序不一致,非聚簇索引表可以有多個。


索引的數據結構主要是:BTree和B+Tree

BTree的數據結構如下,是一種平衡搜索多叉樹,每個節點由key和data組成,key是索引的鍵,data是鍵對應的數據,在節點的兩邊是兩個指針,指向另外的索引位置,而所有的鍵都是排序過的,這樣在搜索索引時,可以使用二分查找,速度比較快,時間復雜度是h*log(n),h是樹的高度,BTree是一種比較高效的搜索結構。


B+Tree的數據結構如下,是BTree的升級版,區別是非葉子節點不在存儲具體的數據,只保存索引的鍵,數據保存到葉子節點中,并且葉子節點中沒有指針只有鍵和數據。B+Tree的優點是:搜索效率更高,因為非葉子節點中沒有保存數據,就可以保存更多的鍵,每一層的鍵越多,樹的高度就會減少,這樣查詢速度就會提升。


總結

索引是提高查詢速度的重要手段,本章我們學習了索引的分類和創建語法,以及使用索引的策略,不是所有的表都適合創建索引,最后我們還學習了索引的內部結構,這樣大家對索引會有一個基本的認識。


轉載于:https://blog.51cto.com/14249543/2410066

總結

以上是生活随笔為你收集整理的好程序员Java分享SQL语言之索引的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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