索引通过B-Tree等数据结构加速数据查找,避免全表扫描。MySQL中InnoDB常用B-Tree索引,以页为单位存储,通过根节点、中间节点和叶子节点实现高效查找;Memory引擎支持Hash索引,基于哈希表实现等值查询;MyISAM和InnoDB支持全文索引,采用倒排索引实现关键词搜索;MyISAM还支持R-Tree空间索引,用于地理数据查询。索引需根据查询需求合理创建,过多索引会增加存储开销并降低写入性能。常见索引失效原因包括:未用索引列查询、在索引列使用函数、类型不匹配、LIKE以%开头、OR条件未使用同一索引、未遵循组合索引最左前缀原则及优化器选择全表扫描。

MySQL索引的实现,简单来说,就是为了加速数据查找,通过创建一种特殊的数据结构,让数据库可以快速定位到符合条件的记录,而不用一行行扫描整个表。这个数据结构通常是B-Tree或其变种。
解决方案 MySQL索引的实现依赖于存储引擎,不同的存储引擎支持不同的索引类型。最常见的索引类型是B-Tree索引,但也有Hash索引、全文索引等。
B-Tree索引: B-Tree(平衡树)索引是MySQL中最常用的索引类型,尤其是在InnoDB存储引擎中。它是一种多路平衡查找树,能够保持数据有序,并提供高效的查找、插入和删除操作。
实现原理: 数据页:InnoDB将数据存储在数据页中,每个数据页的大小通常是16KB。 索引页:B-Tree索引也是以页为单位存储,称为索引页。索引页存储的是键值和指向子节点的指针。 根节点、叶子节点和中间节点:B-Tree索引包含根节点、叶子节点和中间节点。根节点是树的入口,叶子节点存储实际的数据行指针,中间节点用于导航。 查找过程:从根节点开始,根据键值比较,找到合适的子节点指针,递归向下查找,直到找到包含目标键值的叶子节点。然后,通过叶子节点中的指针,找到对应的数据行。
Hash索引: Hash索引主要用于Memory存储引擎,它使用哈希表来实现索引。
实现原理: 哈希函数:对索引列的值进行哈希计算,得到哈希码。 哈希表:将哈希码和对应的数据行指针存储在哈希表中。 查找过程:根据键值计算哈希码,在哈希表中查找对应的指针,直接定位到数据行。
全文索引: 全文索引用于在文本中查找关键词,适用于MyISAM和InnoDB存储引擎。
实现原理: 倒排索引:将文本拆分成单词(Token),然后建立单词和包含该单词的文档之间的映射关系。 存储结构:使用特定的数据结构(如B-Tree)存储单词和文档的对应关系。 查找过程:根据关键词查找包含该关键词的文档列表。
空间数据索引(R-Tree): 空间数据索引用于存储和查询空间数据,如地理位置信息。MyISAM存储引擎支持R-Tree索引。
实现原理: 空间划分:将空间划分为多个区域,并建立索引。 查找过程:根据空间范围查找包含在该范围内的对象。
索引优化策略: 选择合适的索引列:选择经常用于查询条件的列作为索引列。 组合索引:创建包含多个列的组合索引,可以提高多列查询的效率。 索引长度:对于字符串类型的列,可以只对前缀创建索引,减小索引大小。 避免过度索引:过多的索引会增加维护成本,并降低写入性能。
没有索引,MySQL在查找数据时,必须进行全表扫描,即逐行检查每一条记录是否符合查询条件。这种方式在数据量大的时候效率极低,查询速度会非常慢,严重影响应用性能。索引的出现就是为了解决这个问题,它相当于给数据建立了一个目录,让数据库可以快速定位到目标数据,而无需扫描整个表。
当然不是。虽然索引可以提高查询速度,但同时也会带来一些负面影响。
首先,索引需要占用额外的存储空间。当表中的数据量很大时,索引的大小也会变得非常可观。
其次,当对表进行插入、更新或删除操作时,数据库需要同时维护索引,这会增加写入操作的开销,降低写入性能。
因此,索引并不是越多越好,而应该根据实际的查询需求,选择合适的列创建索引,并定期评估和优化索引。
索引失效是指查询语句无法利用已有的索引,导致数据库进行全表扫描,降低查询效率。常见的索引失效原因包括:
WHERE YEAR(date_col) = 2023。%开头:LIKE '%keyword'会导致索引失效,因为无法利用索引的前缀匹配特性。OR条件可能会导致索引失效,尤其是在不同列上使用OR条件时。了解这些索引失效的原因,可以帮助我们编写更高效的查询语句,避免不必要的全表扫描。
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