• MySQL官方对索引的定义为：索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
• 提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是数据结构

索引的作用

• 提高查询速度

• 确保数据的唯一性

• 可以加速表和表之间的连接 , 实现表与表之间的参照完整性

• 使用分组和排序子句进行数据检索时 , 可以显著减少分组和排序的时间

• 全文检索字段进行搜索优化

索引的分类

• 主键索引 (Primary Key)

  • 唯一的标识，主键不可重复，只有一个列作为主键

  • 主键 : 某一个属性组能唯一标识一条记录

    特点 :

    1. 最常见的索引类型

    2. 确保数据记录的唯一性

    3. 确定特定数据记录在数据库中的位置

• 唯一索引 (Unique)

  • 避免重复的列出现，唯一索引可以重复，多个列都可以标识位唯一索引       

  • 作用 : 避免同一个表中某数据列中的值重复

    与主键索引的区别：

  1. 主键索引只能有一个

  2. 唯一索引可能有多个

CREATE TABLE `Grade`(
  `GradeID` INT(11) AUTO_INCREMENT PRIMARYKEY,
  `GradeName` VARCHAR(32) NOT NULL UNIQUE
   -- 或 UNIQUE KEY `GradeID` (`GradeID`)
)

 

• 常规索引 (Index)

  • 默认的，index。key关键字来设置

  • 作用 : 快速定位特定数据

    注意 :

  1. index 和 key 关键字都可以设置常规索引

  2. 应加在查询找条件的字段

  3. 不宜添加太多常规索引,影响数据的插入,删除和修改操作

CREATE TABLE `result`(
   -- 省略一些代码
  INDEX/KEY `ind` (`studentNo`,`subjectNo`) -- 创建表时添加
)
 
 
-- 创建后添加
ALTER TABLE `result` ADD INDEX `ind`(`studentNo`,`subjectNo`);

• 全文索引 (FullText)

  • 在特定的数据库引擎下才有，MyISAM

  • 快速定位数据

  • 百度搜索：全文索引

    作用 : 快速定位特定数据

    注意 :

  1. 只能用于MyISAM类型的数据表

  2. 只能用于CHAR , VARCHAR , TEXT数据列类型

  3. 适合大型数据集

/*
#方法一：创建表时
  　　CREATE TABLE 表名 (
               字段名1 数据类型 [完整性约束条件…],
               字段名2 数据类型 [完整性约束条件…],
               [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ]   INDEX | KEY
               [索引名] (字段名[(长度)] [ASC |DESC])
               );
#方法二：CREATE在已存在的表上创建索引
       CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX 索引名
                    ON 表名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ;
#方法三：ALTER TABLE在已存在的表上创建索引
       ALTER TABLE 表名 ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX
                            索引名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ;
                           
                           
#删除索引：DROP INDEX 索引名 ON 表名字;
#删除主键索引: ALTER TABLE 表名 DROP PRIMARY KEY;
#显示索引信息: SHOW INDEX FROM student;
*/
 
/*增加全文索引*/
ALTER TABLE `school`.`student` ADD FULLTEXT INDEX `studentname` (`StudentName`);
 
/*EXPLAIN : 分析SQL语句执行性能*/
EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE studentno='1000';
 
/*使用全文索引*/
-- 全文搜索通过 MATCH() 函数完成。
-- 搜索字符串作为 against() 的参数被给定。搜索以忽略字母大小写的方式执行。对于表中的每个记录行，MATCH() 返回一个相关性值。即，在搜索字符串与记录行在 MATCH() 列表中指定的列的文本之间的相似性尺度。
EXPLAIN SELECT *FROM student WHERE MATCH(studentname) AGAINST('love');
 
/*
开始之前，先说一下全文索引的版本、存储引擎、数据类型的支持情况
MySQL 5.6 以前的版本，只有 MyISAM 存储引擎支持全文索引；
MySQL 5.6 及以后的版本，MyISAM 和 InnoDB 存储引擎均支持全文索引;
只有字段的数据类型为 char、varchar、text 及其系列才可以建全文索引。
测试或使用全文索引时，要先看一下自己的 MySQL 版本、存储引擎和数据类型是否支持全文索引。
*/

-- 索引的使用
-- 1、在创建表的时候给字段增加索引
-- 2、创建完毕后，增加索引
 
-- 显示所有的索引信息
SHOW INDEX FROM student
 
-- alter table增加索引
-- 增加一个全文索引（索引名）列名
ALTER TABLE school.student ADD FULLTEXT INDEX `studentname`(`studentname`);
 
-- EXPLAIN 分析sql执行的状况
EXPLAIN SELECT * FROM student; -- 非全文索引
 
EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE MATCH(studentname) AGAINST('刘')

---

SQL编程创建100万条数据测试索引

测试索引

建表app_user：

CREATE TABLE `app_user` (
`id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(50) DEFAULT '' COMMENT '用户昵称',
`email` varchar(50) NOT NULL COMMENT '用户邮箱',
`phone` varchar(20) DEFAULT '' COMMENT '手机号',
`gender` tinyint(4) unsigned DEFAULT '0' COMMENT '性别（0:男；1：女）',
`password` varchar(100) NOT NULL COMMENT '密码',
`age` tinyint(4) DEFAULT '0' COMMENT '年龄',
`create_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
`update_time` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='app用户表'

批量插入数据：100w 

 
 
-- 插入100万数据
DROP FUNCTION IF EXISTS mock_data;
DELIMITER $$ 	 -- 写函数之前必须要写，标志
CREATE FUNCTION mock_data()
RETURNS INT
BEGIN
DECLARE num INT DEFAULT 1000000;
DECLARE i INT DEFAULT 0;
WHILE i < num DO
  INSERT INTO app_user(`name`, `email`, `phone`, `gender`, `password`, `age`)
   VALUES(CONCAT('用户', i), '24736743@qq.com', CONCAT('18', FLOOR(RAND()*(999999999-100000000)+100000000)),FLOOR(RAND()*2),UUID(), FLOOR(RAND()*100));
  SET i = i + 1;
END WHILE;
RETURN i;
END;
SELECT mock_data();
 
SELECT * FROM app_user WHERE `name` = '用户110' -- 0.6s
 
EXPLAIN SELECT * FROM app_user WHERE `name` = '用户99';
 
SELECT * FROM student
 
-- id _ 表名 _ 字段名
-- CREATE INDEX 索引名 on 表（字段）
CREATE INDEX id_app_user_name ON app_user(`name`);

输出结果：

        索引在小数据量的时候，用户不大，但是在大数据的时候，区别十分明显

索引的准则：

• 索引不是越多越好

• 不要对经常变动的数据加索引

• 小数据量的表建议不要加索引

• 索引一般应加在查找条件的字段

索引的数据结构：

我们可以在创建上述索引的时候，为其指定索引类型，分两类：

• Hash类型的索引：查询单条快，范围查询慢
• Btree类型的索引：b+树，层数越多，数据量指数级增长（我们就用它，因为innodb默认支持它）

扩展：

不同的存储引擎支持的索引类型也不一样：

• InnoDB：支持事务，支持行级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
• MyISAM：不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
• Memory：不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Hash 等索引，不支持 Full-text 索引；
• NDB：支持事务，支持行级别锁定，支持 Hash 索引，不支持 B-tree、Full-text 等索引；
• Archive：不支持事务，支持表级别锁定，不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引；

无索引

SELECT * FROM app_user WHERE name = '用户9999'; -- 查看耗时
SELECT * FROM app_user WHERE name = '用户9999';
SELECT * FROM app_user WHERE name = '用户9999';
 
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM app_user WHERE name = '用户9999'\G
*************************** 1. row ***************************
          id: 1
select_type: SIMPLE
       table: app_user
  partitions: NULL
        type: ALL
possible_keys: NULL
        key: NULL
    key_len: NULL
        ref: NULL
        rows: 992759
    filtered: 10.00
      Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

创建索引

CREATE INDEX idx_app_user_name ON app_user(name);

测试普通索引

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM app_user WHERE name = '用户9999'\G
*************************** 1. row ***************************
          id: 1
select_type: SIMPLE
       table: app_user
  partitions: NULL
        type: ref
possible_keys: idx_app_user_name
        key: idx_app_user_name
    key_len: 203
        ref: const
        rows: 1
    filtered: 100.00
      Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
 
mysql> SELECT * FROM app_user WHERE name = '用户9999';
1 row in set (0.00 sec)
 
mysql> SELECT * FROM app_user WHERE name = '用户9999';
1 row in set (0.00 sec)
 
mysql> SELECT * FROM app_user WHERE name = '用户9999';
1 row in set (0.00 sec)