mysql索引创建使用的入门案例（mysql索引总结一）

火客 2022-11-30 06:25:55 941

mysql索引创建使用的入门案例（mysql索引总结一）2）age字段有索引的情况：假设我们使用二叉树数据结构给age字段添加索引select * from user where age = 45;1）age字段没有索引的情况：在没有索引的情况下，就需要从第一行开始扫描对比age等不等于45，一直扫描对比到最后一行，即使中途发现了有age=45的也不会停止扫描，应为age=45的可能不止一条，所以要一直扫描到最后一行；这种情况我们称之为全表扫描，如果数据量很大的话，性能和效率是非常低的；3、索引的本质就是一种数据结构；4、案例分析，索引为什么会大幅提高查询效率？假如我们要执行的SQL语句为：

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1、索引的定义

是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。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；

2、索引的作用：高效获取数据，也就是快速查询到需要的数据；

3、索引的本质就是一种数据结构；

4、案例分析，索引为什么会大幅提高查询效率？

mysql索引创建使用的入门案例（mysql索引总结一）(1)

假如我们要执行的SQL语句为：

select * from user where age = 45;

1）age字段没有索引的情况：在没有索引的情况下，就需要从第一行开始扫描对比age等不等于45，一直扫描对比到最后一行，即使中途发现了有age=45的也不会停止扫描，应为age=45的可能不止一条，所以要一直扫描到最后一行；这种情况我们称之为全表扫描，如果数据量很大的话，性能和效率是非常低的；

2）age字段有索引的情况：假设我们使用二叉树数据结构给age字段添加索引

mysql索引创建使用的入门案例（mysql索引总结一）(2)

给age字段添加了二叉树索引

添加二叉树索引后，我们检索的过程是36->48->45，应为45比36大所以走右边，应为45比48小所以走左边，我们发现这个时候正好是45，所以只要检索三次就可以了；

备注：这里我们只是假设索引的结构是二叉树，介绍一下索引的大概原理，只是一个示意图，并不是索引的真实结构，索引的真实结构，后面会详细介绍。

通过以上分析我们可以知道，没有索引的时候就会走全表扫描，对表里面的每行数据进行扫描，效率是很低的；如果有索引的话，那么会减少扫描的次数，所以会大幅提高查询的性能；

5、索引的特点

优势

劣势

提高数据检索的效率，降低数据库

的IO成本

索引列也是要占用空间的。

通过索引列对数据进行排序，降低

数据排序的成本，降低CPU的消

耗。

索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE时，效率降低。

这里我们对劣势进行分析下：

5.1、索引列也是要占用空间的：这一点我们其实可以忽略的，应该现在的电脑磁盘都是足够大的

5.2、索引会降低更新表的速度：就是我们在对数据进行增删改的时候，也需要对索引进行增删改的操作；对索引进行更新的操作也是需要消耗CPU的，也是需要消耗一定时间；索引并不是越多性能越好，如果对一张表创建的索引过多，这时候删除表中的一行数据，那么需要同时更新多个索引，会影响整体的性能；

6、索引结构

MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的索引结构，主要包含以下几种：

索引结构	描述
B Tree索引	最常见的索引类型，大部分引擎都支持 B 树索引
Hash索引	底层数据结构是用哈希表实现的只有精确匹配索引列的查询才有效不支持范围查询
R-tree(空间索引）	空间索引是MyISAM引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少
Full-text(全文索引)	是一种通过建立倒排索引快速匹配文档的方式。类似于Lucene Solr ES

上述是MySQL中所支持的所有的索引结构，接下来，我们再来看看不同的存储引擎对于索引结构的支持情况。

索引	InnoDB	MyISAM	Memory
B tree索引	支持	支持	支持
Hash 索引	不支持	不支持	支持
R-tree 索引	不支持	支持	不支持
Full-text	5.6版本之后支持	支持	不支持