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在現(xiàn)代軟件開(kāi)發(fā)中，數(shù)據(jù)庫(kù)是不可或缺的一部分，而索引作為數(shù)據(jù)庫(kù)中的重要組成部分，可大幅提高查詢效率。然而，對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)索引的理解程度卻是各不相同的。在本文中，我們將深入探討數(shù)據(jù)庫(kù)索引的相關(guān)知識(shí)，并通過(guò)一些實(shí)際例子來(lái)解析數(shù)據(jù)庫(kù)索引的工作原理。
“專(zhuān)業(yè)、務(wù)實(shí)、高效、創(chuàng)新、把客戶的事當(dāng)成自己的事”是我們每一個(gè)人一直以來(lái)堅(jiān)持追求的企業(yè)文化。 創(chuàng)新互聯(lián)是您可以信賴的網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)商、專(zhuān)業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商! 專(zhuān)注于成都網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站建設(shè)、外貿(mào)營(yíng)銷(xiāo)網(wǎng)站建設(shè)、軟件開(kāi)發(fā)、設(shè)計(jì)服務(wù)業(yè)務(wù)。我們始終堅(jiān)持以客戶需求為導(dǎo)向，結(jié)合用戶體驗(yàn)與視覺(jué)傳達(dá)，提供有針對(duì)性的項(xiàng)目解決方案，提供專(zhuān)業(yè)性的建議，創(chuàng)新互聯(lián)建站將不斷地超越自我，追逐市場(chǎng)，引領(lǐng)市場(chǎng)！
數(shù)據(jù)庫(kù)索引是什么？
在深入了解數(shù)據(jù)庫(kù)索引之前，我們需要先明確一下數(shù)據(jù)庫(kù)索引的概念。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)庫(kù)索引就是為了提高查詢效率而創(chuàng)建的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它將某些列的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以便更快地在該列上執(zhí)行查詢操作。
比如，我們?cè)谝粡埓鎯?chǔ)著大量用戶信息的數(shù)據(jù)表中，需要查詢名字為“張三”的用戶信息。如果沒(méi)有索引的話，系統(tǒng)會(huì)逐一檢查每一條記錄，直到找到對(duì)應(yīng)的記錄為止。而如果在該表的“姓名”列創(chuàng)建了索引，系統(tǒng)就可以直接跳轉(zhuǎn)到“姓名”索引中的“張三”記錄上，從而大幅提高查詢效率。
數(shù)據(jù)庫(kù)索引的類(lèi)型
常見(jiàn)的數(shù)據(jù)庫(kù)索引類(lèi)型包括了B-Tree索引、Hash索引和Full-text索引等。在這里我們就來(lái)簡(jiǎn)單介紹一下幾種索引：
1. B-Tree 索引
B-Tree 索引是一種樹(shù)型索引結(jié)構(gòu)，它可以在 O(logN) 的時(shí)間復(fù)雜度內(nèi)定位到指定的記錄。它的創(chuàng)建方式是將數(shù)據(jù)表的某一列經(jīng)過(guò)排序后構(gòu)建成一棵平衡的 B-Tree 樹(shù)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)均有指向當(dāng)前節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)下限和上限之間的子節(jié)點(diǎn)的指針。當(dāng)查詢時(shí)，系統(tǒng)將從根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始進(jìn)行查找，逐漸向下查找子節(jié)點(diǎn)，直到找到符合條件的記錄。
2. Hash 索引
Hash 索引是使用哈希表進(jìn)行建立的一種索引，它可以在 O(1) 的時(shí)間復(fù)雜度內(nèi)定位到指定記錄。當(dāng)建立 Hash 索引時(shí)，會(huì)使用哈希函數(shù)將數(shù)據(jù)表的某一列經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換后存儲(chǔ)到哈希表中，并記錄其在數(shù)據(jù)表中實(shí)際存儲(chǔ)位置。當(dāng)查詢時(shí)，系統(tǒng)將使用同樣的哈希函數(shù)將查詢條件轉(zhuǎn)換成哈希值，并在哈希表中查找對(duì)應(yīng)記錄的存儲(chǔ)位置。
3. Full-text 索引
Full-text 索引是一種文本索引，它可以提高對(duì)文本類(lèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行搜索的效率。當(dāng)建立 Full-text 索引時(shí)，會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)表中的文本列中的單詞進(jìn)行分詞，并將每個(gè)單詞進(jìn)行排序和紀(jì)錄位置，以便更快地執(zhí)行全文檢索操作。當(dāng)查詢時(shí)，系統(tǒng)將搜索關(guān)鍵詞進(jìn)行分詞，并按照全文索引的方式在數(shù)據(jù)表的對(duì)應(yīng)列中進(jìn)行查找。
數(shù)據(jù)庫(kù)索引優(yōu)化的實(shí)例
現(xiàn)在我們來(lái)看一些實(shí)際例子，看一下如何通過(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)索引來(lái)提高查詢效率。
1.創(chuàng)建多列索引
在我們的用戶信息數(shù)據(jù)表中，我們需要查詢的往往不止是一個(gè)條件，可能需要同時(shí)查詢用戶是否在某地區(qū)，或者同時(shí)查詢用戶的性別、年齡等信息。
下面是一個(gè)針對(duì)“地區(qū)+性別”這兩列的多列索引創(chuàng)建實(shí)例：
`CREATE INDEX region_sex_idx ON user_info(region, sex)`
在創(chuàng)建了上述多列索引后，我們即可在同時(shí)查詢“地區(qū)+性別”這兩個(gè)條件時(shí)，實(shí)現(xiàn)更快速的索引查找。
2.在較長(zhǎng)文本列上建立Full-text 索引
對(duì)于某些存儲(chǔ)比較長(zhǎng)的文本列，如用戶的備注信息等，我們同樣可以通過(guò)全文檢索來(lái)提高查詢效率，而這就需要建立對(duì)應(yīng)列的Full-text索引。
下面是一個(gè)對(duì)“remarks”列創(chuàng)建Full-text索引的實(shí)例：
`CREATE FULLTEXT INDEX remarks_ft_idx ON user_info(remarks)`
在創(chuàng)建了上述Full-text索引后，我們即可在基于“remarks”列的全文檢索時(shí)，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)查詢。
3.考慮走索引的優(yōu)化
雖然索引可以幫助我們大幅提高查詢效率，但如果不考慮好走索引的問(wèn)題，同樣會(huì)降低效率，甚至還可能引發(fā)一些潛在的問(wèn)題。
下面是一個(gè)基于用戶表user_info的例子。在這個(gè)例子里，我們需要查詢出所有未婚女性用戶的信息。下面的SQL語(yǔ)句便是一種錯(cuò)誤的查詢方式：
`SELECT * FROM user_info WHERE sex=‘女’ AND marital_status=‘未婚’`
在上述查詢語(yǔ)句中，并沒(méi)有對(duì)marital_status列的索引進(jìn)行優(yōu)化，從而導(dǎo)致系統(tǒng)還需要逐條檢查所有記錄，從而耗費(fèi)大量時(shí)間。
正確的查詢方式應(yīng)該是：
`SELECT * FROM user_info WHERE marital_status=‘未婚’ AND sex=‘女’`
在這種方式下，系統(tǒng)將首先使用marital_status列上的索引來(lái)篩選出所有“未婚”用戶，然后再使用sex列的索引進(jìn)一步篩選出所有“女性”用戶，最終得到符合條件的記錄。
結(jié)論
通過(guò)本文的介紹，相信大家已經(jīng)掌握了一些關(guān)于數(shù)據(jù)庫(kù)索引的相關(guān)知識(shí)和優(yōu)化技巧。在實(shí)際的工作開(kāi)發(fā)中，我們需要根據(jù)自身的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)庫(kù)性能瓶頸做出科學(xué)的索引優(yōu)化決策，從而實(shí)現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)庫(kù)操作，讓我們的業(yè)務(wù)更具可擴(kuò)展性和可靠性。
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mysql數(shù)據(jù)庫(kù)怎么建索引？
好難
MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)建立索引步驟：
1、使用SQLPlus或者PLSQL登錄MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)陪渣毀。
2、執(zhí)行語(yǔ)句create index indexname on table(col) tablespace tablespacename;其中
“indexname”為需要建立索引的索引蘆備名；
“table”是需要建立索引的表；
“col”為需梁殲要建立索引的字段列;
”tablespacename“為建立索引存放的空間(如果不需要制定表空間則使用“create index indexname on table(col)”)。
表名右擊，菜單里面就有索引，然后選擇要索引的字段。確定就可以了
create index 索引名稱(chēng) on 表
(
字段
);
MySql索引之哪些情況適合創(chuàng)建索引
說(shuō)明：不要以為唯一索引影響了 insert 速度，這個(gè)速度損耗可以忽略，但提高查找速度是明顯的。
某個(gè)字段在SELECT語(yǔ)句的 WHERE 條件中經(jīng)常被使用到，那么就需要給這個(gè)字段創(chuàng)建索引了。尤其是在
數(shù)據(jù)量大的情況下，創(chuàng)建普通索引就可以大幅提升數(shù)據(jù)查詢的效率。
比如student_info數(shù)據(jù)表（含100萬(wàn)條數(shù)據(jù)），假設(shè)我們想要查詢 student_id=的用戶信息。
索引就是讓數(shù)據(jù)按照某種順序進(jìn)行存儲(chǔ)或檢索，因此當(dāng)我們使用 GROUP BY 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組查詢，或者
使用 ORDER BY 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序的時(shí)候，就需要 對(duì)分組或者排序的字段進(jìn)行索引 。如果待排序的列有多
個(gè)，那么可以在這些列上建立 組合索引 。
對(duì)數(shù)據(jù)按照某個(gè)條件進(jìn)行查詢后再進(jìn)行 UPDATE 或 DELETE 的操作，如果對(duì) WHERE 字段創(chuàng)建了索引，就
能大幅提升效率。原理是因?yàn)槲覀冃枰雀鶕?jù) WHERE 條首慧件列檢索出來(lái)這條記錄，然后再對(duì)它進(jìn)行更新或
刪除。如果進(jìn)行更新的時(shí)候，更新的字段是非索引字段頌譽(yù)，提升的效率會(huì)更明顯，這是因?yàn)榉撬饕侄胃?/p>
新不需要對(duì)索引進(jìn)行維護(hù)。
有時(shí)候我們需要對(duì)某個(gè)字段進(jìn)行去重，使用 DISTINCT，那么對(duì)這個(gè)字段創(chuàng)建索引，也會(huì)提升查詢效率。
比如，我們想要查詢課程表中不同的 student_id 都有哪些，如果我們沒(méi)有對(duì) student_id 創(chuàng)建索引，執(zhí)行
SQL 語(yǔ)句：
運(yùn)行結(jié)果（條記錄，運(yùn)行時(shí)間 0.683s ）：
如果我們對(duì) student_id 創(chuàng)建索引，再執(zhí)者櫻答行 SQL 語(yǔ)句：
運(yùn)行結(jié)果（條記錄，運(yùn)行時(shí)間 0.010s ）：
你能看到 SQL 查詢效率有了提升，同時(shí)顯示出來(lái)的 student_id 還是按照 遞增的順序 進(jìn)行展示的。這是因
為索引會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)按照某種順序進(jìn)行排序，所以在去重的時(shí)候也會(huì)快很多。
首先， 連接表的數(shù)量盡量不要超過(guò) 3 張 ，因?yàn)槊吭黾右粡埍砭拖喈?dāng)于增加了一次嵌套的循環(huán)，數(shù)量級(jí)增
長(zhǎng)會(huì)非?？?，嚴(yán)重影響查詢的效率。
其次， 對(duì) WHERE 條件創(chuàng)建索引 ，因?yàn)?WHERE 才是對(duì)數(shù)據(jù)條件的過(guò)濾。如果在數(shù)據(jù)量非常大的情況下，
沒(méi)有 WHERE 條件過(guò)濾是非?？膳碌?。
最后， 對(duì)用于連接的字段創(chuàng)建索引 ，并且該字段在多張表中的 類(lèi)型必須一致 。比如 course_id 在
student_info 表和 course 表中都為 int(11) 類(lèi)型，而不能一個(gè)為 int 另一個(gè)為 varchar 類(lèi)型。
舉個(gè)例子，如果我們只對(duì) student_id 創(chuàng)建索引，執(zhí)行 SQL 語(yǔ)句：
運(yùn)行結(jié)果（1 條數(shù)據(jù)，運(yùn)行時(shí)間 0.189s ）：
這里我們對(duì) name 創(chuàng)建索引，再執(zhí)行上面的 SQL 語(yǔ)句，運(yùn)行時(shí)間為 0.002s 。
創(chuàng)建一張商戶表，因?yàn)榈刂纷侄伪容^長(zhǎng)，在地址字段上建立前綴索引
問(wèn)題是，截取多少呢？截取得多了，達(dá)不到節(jié)省索引存儲(chǔ)空間的目的；截取得少了，重復(fù)內(nèi)容太多，字
段的散列度(選擇性)會(huì)降低。
怎么計(jì)算不同的長(zhǎng)度的選擇性呢？
先看一下字段在全部數(shù)據(jù)中的選擇度：
通過(guò)不同長(zhǎng)度去計(jì)算，與全表的選擇性對(duì)比：
公式：
例如：
引申另一個(gè)問(wèn)題：索引列前綴對(duì)排序的影響
拓展：Alibaba《Java開(kāi)發(fā)手冊(cè)》
【 強(qiáng)制 】在 varchar 字段上建立索引時(shí)，必須指定索引長(zhǎng)度，沒(méi)必要對(duì)全字段建立索引，根據(jù)實(shí)際文本
區(qū)分度決定索引長(zhǎng)度。
說(shuō)明：索引的長(zhǎng)度與區(qū)分度是一對(duì)矛盾體，一般對(duì)字符串類(lèi)型數(shù)據(jù)，長(zhǎng)度為 20 的索引，區(qū)分度會(huì) 高達(dá)
90% 以上 ，可以使用 count(distinct left(列名, 索引長(zhǎng)度))/count(*)的區(qū)分度來(lái)確定。
這樣也可以較少的建立一些索引。同時(shí)，由于”最左前綴原則”，可以增加聯(lián)合索引的使用率。
結(jié)論：在數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)行數(shù)比較少的情況下，比如不到 1000 行，是不需要?jiǎng)?chuàng)建索引的。
舉例1：要在 100 萬(wàn)行數(shù)據(jù)中查找其中的 50 萬(wàn)行（比如性別為男的數(shù)據(jù)），一旦創(chuàng)建了索引，你需要先
訪問(wèn) 50 萬(wàn)次索引，然后再訪問(wèn) 50 萬(wàn)次數(shù)據(jù)表，這樣加起來(lái)的開(kāi)銷(xiāo)比不使用索引可能還要大。
舉例2：假設(shè)有一個(gè)學(xué)生表，學(xué)生總數(shù)為 100 萬(wàn)人，男性只有 10 個(gè)人，也就是占總?cè)丝诘?10 萬(wàn)分之 1。
學(xué)生表 student_gender 結(jié)構(gòu)如下。其中數(shù)據(jù)表中的 student_gender 字段取值為 0 或 1，0 代表女性，1 代
表男性。
如果我們要篩選出這個(gè)學(xué)生表中的男性，可以使用：
運(yùn)行結(jié)果（10 條數(shù)據(jù)，運(yùn)行時(shí)間 0.696s ）：
結(jié)論：當(dāng)數(shù)據(jù)重復(fù)度大，比如 高于 10% 的時(shí)候，也不需要對(duì)這個(gè)字段使用索引。
例如身份證、UUID(在索引比較時(shí)需要轉(zhuǎn)為ASCII，并且插入時(shí)可能造成頁(yè)分裂)、MD5、HASH、無(wú)序長(zhǎng)字
符串等。
① 冗余索引
舉例：建表語(yǔ)句如下
我們知道，通過(guò) idx_name_birthday_phone_number 索引就可以對(duì) name 列進(jìn)行快速搜索，再創(chuàng)建一
個(gè)專(zhuān)門(mén)針對(duì) name 列的索引就算是一個(gè) 冗余索引 ，維護(hù)這個(gè)索引只會(huì)增加維護(hù)的成本，并不會(huì)對(duì)搜索有
什么好處。
② 重復(fù)索引
另一種情況，我們可能會(huì)對(duì)某個(gè)列 重復(fù)建立索引 ，比方說(shuō)這樣：
我們看到，col1 既是主鍵、又給它定義為一個(gè)唯一索引，還給它定義了一個(gè)普通索引，可是主鍵本身就
會(huì)生成聚簇索引，所以定義的唯一索引和普通索引是重復(fù)的，這種情況要避免。
歡迎共同進(jìn)步：
QQ群：
關(guān)于數(shù)據(jù)庫(kù)索引的例子的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。
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