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目录
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汇集索引和非汇集索引
- 汇集索引
- 汇集索引应用场景
- 非汇集索引
- 非汇集索引应用场景
- 什么是回表
- 笼罩索引
- 索引生效问题
- 索引最左匹配准则
- 索引总结
汇集索引和非汇集索引
《数据库原理》外面的解释:汇集索引的程序就是数据的物理存储程序,而非汇集索引的程序和数据物理排列无关。因为数据在物理寄存时只能有一种排列形式,所以一个表只能有一个汇集索引。在 SQL SERVER 中,索引是通过二叉树的数据结构来形容的;咱们能够如此了解这个两种索引:汇集索引的叶节点就是数据节点,而非汇集索引的叶节点依然是索引节点,只不过其蕴含一个指向对应数据块的指针。
汇集索引
汇集索引中键值的逻辑程序决定了表中相应行的物理程序。
汇集索引确定表中数据的物理程序。汇集索引相似于电话簿,后者按姓氏排列数据。因为汇集索引规定数据在表中的物理存储程序,因而一个表只能蕴含一个汇集索引。但该索引能够蕴含多个列(组合索引),就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样。
汇集索引对于那些常常要搜寻范畴值的列特地无效。应用汇集索引找到蕴含第一个值的行后,便能够确保蕴含后续索引值的行在物理相邻。
例如,如果应用程序执行 的一个查问常常检索某一日期范畴内的记录,则应用汇集索引能够迅速找到蕴含开始日期的行,而后检索表中所有相邻的行,直到达到完结日期。这样有助于进步此 类查问的性能。
同样,如果对从表中检索的数据进行排序时常常要用到某一列,则能够将该表在该列上汇集(物理排序),防止每次查问该列时都进行排序,从而节省成本。
当索引值惟一时,应用汇集索引查找特定的行也很有效率。例如,应用惟一雇员 ID 列 emp_id 查找特定雇员的最疾速的办法,是在 emp_id 列上创立汇集索引或 PRIMARY KEY 束缚。
汇集索引应用场景
- 此列蕴含无限数目的不同值
- 查问的后果返回一个区间的值
- 查问的后果返回某值雷同的大量后果集
非汇集索引
一种索引,该索引中索引的逻辑程序与磁盘上行的物理存储程序不同。
索引是通过二叉树的数据结构来形容的,咱们能够这么了解聚簇索引:索引的叶节点就是数据节点。而非聚簇索引的叶节点依然是索引节点,只不过有一个指针指向对应的数据块。
非汇集索引指定了表中记录的逻辑程序,但记录的物理程序和索引的程序不统一,汇集索引和非汇集索引都采纳了 B + 树的构造,但非汇集索引的叶子层并不与理论的数据页相重叠,而采纳叶子层蕴含一个指向表中的记录在数据页中的指针的形式。
非汇集索引比汇集索引档次多,增加记录不会引起数据程序的重组。
非汇集索引应用场景
- 此列蕴含了大量数目不同的值
- 查问的完结返回的是大量的后果集
- order by 子句中应用了该列
什么是回表
假如,咱们有一个主键列为 ID 的表,表中有字段 k,并且在 k 上有索引。
这个表的建表语句是:
mysql> create table T(
id int primary key,
k int not null,
name varchar(16),
index (k))engine=InnoDB;
表中 R1~R5 的 (ID,k) 值别离为 (100,1)、(200,2)、(300,3)、(500,5) 和(600,6),两棵树的示例示意图如下
SQL 语句 select * from T where k between 3 and 5 执行过程:
- 在 k 索引树上找到 k=3 的记录,获得 ID = 300;
- 再到 ID 索引树查到 ID=300 对应的 R3;
- 在 k 索引树取下一个值 k=5,获得 ID=500;
- 再回到 ID 索引树查到 ID=500 对应的 R4;
- 在 k 索引树取下一个值 k=6,不满足条件,循环完结。
在这个过程中,回到主键索引树搜寻的过程,咱们称为 回表。能够看到,这个查问过程读了 k 索引树的 3 条记录(步骤 1、3 和 5),回表了两次(步骤 2 和 4)。
也就是说,基于非主键索引的查问须要多扫描一棵索引树。因而,咱们在利用中应该尽量应用主键查问。
笼罩索引
如果执行一条 SQL 语句 select ID from T where k = 3,这时只须要查找到 iD 的值即可,而 ID 值恰好存在与 k 索引树上,不须要进行回表。也就是说,在这个查问外面,索引 k 曾经“笼罩了”咱们的查问需要,咱们称为 笼罩索引。
因为笼罩索引能够缩小树的搜寻次数,显著晋升查问性能,所以应用笼罩索引是一个罕用的性能优化伎俩。
索引生效问题
- 不在索引列上做任何操作(计算、函数、(主动 or 手动)类型转换),会导致索引生效而转向全表扫描
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei';
EXPLAIN SELECT * FROMemployees WHERE left(name,3) = 'LiLei';
- 给 hire_time 减少一个一般索引:
ALTER TABLE `employees`
ADD INDEX `idx_hire_time` (`hire_time`) USING BTREE
EXPLAIN select * from employees where date(hire_time) ='2018-09-30';
转化为日期范畴查问,会走索引:
EXPLAIN select * from employees where hire_time >='2018-09-30 00:00:00' and hire_time <='2018-09-30 23:59:59';
- 存储引擎不能应用索引中范畴条件左边的列
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age > 22 AND
position ='manager';
- mysql 在应用不等于(!= 或者 <>)的时候无奈应用索引会导致全表扫描
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name != 'LiLei';
- is null,is not null 也无奈应用索引
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name is null
- like 以通配符结尾(’$abc…’)mysql 索引生效会变成全表扫描操作
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like '%Lei'
EXPLAIN SELECT * FROMemployees WHERE name like 'Lei%'
问题:解决 like’% 字符串 %’ 索引不被应用的办法?
- 应用笼罩索引,查问字段必须是建设笼罩索引字段
EXPLAIN SELECT name,age,position FROM employees WHERE name like '%Lei%';
- 如果不能应用笼罩索引则可能须要借助搜索引擎
- 字符串不加单引号索引生效
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = '1000';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 1000;
- or 连贯索引生效
explain select * from user where name =‘2000’or age = 20 or pos =‘cxy’;
- order by
失常(索引参加了排序),没有违反最左匹配准则。
explain select * from user where name = 'zhangsan' and age = 20 order by age,pos;
违反最左前缀法令,导致额定的文件排序(会升高性能)。
explain select name,age from user where name = 'zhangsan' order by pos;
- group by
失常(索引参加了排序)。
explain select name,age from user where name = 'zhangsan' group by age;
违反最左前缀法令,导致产生长期表(会升高性能)。
explain select name,age from user where name = 'zhangsan' group by pos,age;
索引最左匹配准则
最左前缀匹配准则:在 MySQL 建设联结索引时会恪守最左前缀匹配准则,即最左优先,在检索数据时从联结索引的最右边开始匹配。
要想了解联结索引的最左匹配准则,先来了解下索引的底层原理。索引的底层是一颗 B + 树,那么联结索引的底层也就是一颗 B + 树,只不过联结索引的 B + 树节点中存储的是键值。因为构建一棵 B + 树只能依据一个值来确定索引关系,所以数据库依赖联结索引最左的字段来构建。
举例:创立一个(a,b)的联结索引,那么它的索引树就是下图的样子。
能够看到 a 的值是有程序的,1,1,2,2,3,3,而 b 的值是没有程序的 1,2,1,4,1,2。然而咱们又可发现 a 在等值的状况下,b 值又是按顺序排列的,然而这种程序是绝对的。这是因为 MySQL 创立联结索引的规定是首先会对联结索引的最右边第一个字段排序,在第一个字段的排序根底上,而后在对第二个字段进行排序。所以 b = 2 这种查问条件没有方法利用索引。
索引总结
假如 index(a,b,c)
like KK% 相当于 = 常量,%KK 和 %KK% 相当于范畴
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