MySql中索引的添加删除语句代码实现，原则和数据结构「终于解决」

大家好，我是考100分的小小码，祝大家学习进步，加薪顺利呀。今天说一说MySql中索引的添加删除语句代码实现，原则和数据结构「终于解决」,希望您对编程的造诣更进一步.

什么是索引

在现实生活中，我们经常去图书馆查阅图书。
现在我们将所有图书杂乱无章的摆放在一起，那么找一本书就像大海捞针一样效率非常低。
如果我们按分类整理排序后，根据类别去找对应的图书那么效率就很高了。其实这个过程就是在建立索
引。

查看mysql中语句执行效率

show variables like ‘%query%‘ ;

查询当前的慢日志状态其中long_query_time表示执行时间比较。

长的记录 slow_query_log=off 表示慢日志为关闭状态。

slow_query_log_file 表示慢日志存储的位置。

-- 打开 慢日志查询
set global slow_query_log =1; 

-- 设置需要记录的比较慢的sql时间
set long_query_time = 1;

select * from temp_table where id like ‘%91b4a3ac2edb6f9064d18a8fb286edf9‘;

超过了一秒的语句可以去相应的目录下看log文件

query_time:查询时间
lock_time:锁时间
rows_sent:返回条数
rows_examined:扫描行数

索引的优势与劣势

优势

① 类似大学图书馆建书目索引，提高数据检索的效率，降低数据库的 IO 成本。

② 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。

劣势

① 实际上索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录，所以索引列也是要占用
空间的
② 虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和
DELETE操作 , MySQL不仅要保存数据，还要更新一下索引文件 , 理论上来说 , 频繁的更新索引字段的数
据 , 表的更新效率会下降

MySQL索引分类

普通索引：仅加速查询
唯一索引：加速查询 + 列值唯一（可以有null）唯一约束
主键索引：加速查询 + 列值唯一（不可以有null）+ 表中只有一个 , 主键约束
组合（联合）索引：多列值组成一个索引，注意：最左匹配原则(一会演示)
全文索引：了解（es）
hash索引：了解（key-value 查询速度非常高效）

–创建索引

① 直接创建（普通、唯一）

-- 创建普通索引
create index 索引名 on 表名(列名);
-- 创建唯一索引
create unique index 索引名 on 表名(列名);
-- 创建普通组合索引
create index 索引名 on 表名(列名1,列名2....);
-- 创建唯一组合索引
create unique index 索引名 on 表名(列名1,列名2...);

② 修改表时指定

-- 添加一个主键，这意味着索引值必须是唯一的，且不能为NULL
alter table 表名 add primary key(id);
-- 添加唯一索引（除了NULL外，NULL可能会出现多次）
alter table 表名 add unique(列名); -- 索引名就是列名
-- 添加普通索引，索引值可以出现多次。
alter table 表名 add index(列名)；-- 索引名就是列名

③ 创建表时指定

create table xxx(
　　id int,
　　username varchar(32),
　　age int,
　　primary key(id), -- 主键
　　unique(username), -- 唯一
　　index(age) -- 普通
);

–删除索引

-- 直接删除
drop index 索引名 on 表名;
-- 修改表时删除 
alter table 表名 drop index 索引名；

索引创建原则

1. 字段内数据的辨识度不能低于70%
　　字段内数据唯一值的个数不能低于70%，例如：一个表数据只有50行，那么性别和年龄哪个字段适
　　合创建索引，明显是年龄，因为年龄的唯一值个数比较多，性别只有两个选项
2. 在经常需要搜索的列上建索引，这样会大大加快查找速度，经常使用 where 查询字段。
3. 在经常需要连接的列上建索引，可以加快连接的速度，经常使用多表连接字段（主外键）内连接 | 外连接。
4. 在经常需要排序的列上建索引，因为索引已经是排过序的，这样一来可以利用索引的排序，加快排序查询速度，经常使用 group by having | order by 字段。
* 注意:
　　那是不是在数据库表字段中尽量多建索引呢?肯定是不是的。因为索引的建立和维护都是需要耗时的
　　创建表时需要通过数据库去维护索引，添加记录、更新、修改时，也需要更新索引，会间接影响数据库的
　　效率。

常见索引失效情况

-- 1.使用like模糊匹配，%通配符在最左侧使用时
select * from user where username like ‘%jack88‘;

-- 2.尽量避免使用or，如果条件有一个没有索引，那么会进行全表扫描
select * from user where id = 1 or sex =‘male‘;

-- 3.在索引列上进行计算
select * from user where id + 1 = 2;

-- 4.使用 !=、 not in、is not null时
select * from user where sex != ‘male‘;
select * from user where id not in( 1, 3 ,5);

索引的数据结构

我们知道索引是帮助MySQL高效获取排好序的数据结构。
索引= 排序后的数据结构
为什么使用索引后查询效率提高很多呢？接下来我们来了解下。

在没有索引的情况下我们执行一条sql语句，那么是表进行全局遍历，磁盘寻址（注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的）

为了加快的查找效率，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值和一个指向对
应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找快速获取到相应数据。

1. 二叉树 左边子节点比父节点小，右边子节点比父节点大
2. 红黑树（平衡二叉树） 左旋和右旋实现自平衡
3. Hash 散列
1. JDK1.7 （数组+链表）
2. JDK1.8 （数组+红黑树） 如果链表长度《=8
4. B-Tree （多路搜索平衡树）
5. B+Tree【MySQL使用】

数据库存储引擎

–MyISAM（非聚集索引）

MySQL5.5版本之前默认的存储引擎，不支持事务。

CREATE TABLE myisam_tab(
　　id INT,
　　username VARCHAR(32)
)ENGINE = MYISAM;

使用这个存储引擎，每个MyISAM在磁盘上存储成三个文件。

（1）frm文件：存储表的定义数据

（2）MYD文件：存放表具体记录的数据

（3）MYI文件：存储索引

技术图片

frm和MYI可以存放在不同的目录下。MYI文件用来存储索引，但仅保存记录所在页的指针，索引的结构是B+树结构。下面这张图就是MYI文件保存的机制：

–InnoDB（聚集索引）

MySQL5.5版本之后默认的存储引擎，支持事务，有自动增长，支持外键约束，支持缓冲区

CREATE TABLE innodb_tab(
 　　id INT,
 　　username VARCHAR(32)
)ENGINE = INNODB;

InnoDB的存储表和索引也有下面两种形式：

（1）使用共享表空间存储：所有的表和索引存放在同一个表空间中。

（2）使用多表空间存储：表结构放在frm文件，数据和索引放在IBD文件中。分区表的话，每个分区对应单独的IBD文件，分区表的定义可以查看我的其他文章。使用分区表的好处在于提升查询效率。

对于InnoDB来说，最大的特点在于支持事务。但是这是以损失效率来换取的。

MySql中索引的添加删除语句代码实现，原则和数据结构

原文地址：https://www.cnblogs.com/xiaozhang666/p/13458574.html

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。
转载请注明出处: https://daima100.com/6800.html