SQL索引怎么創(chuàng)建使用

這篇文章主要講解了“SQL索引怎么創(chuàng)建使用”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“SQL索引怎么創(chuàng)建使用”吧！

索引的作用

索引的作用就是加快查詢速度，如果把使用了索引的查詢看做是法拉利跑車的話，那么沒有用索引的查詢就相當于是自行車。目前實際項目中表的數據量越來越大，動輒上百萬上千萬級別，沒有索引的查詢會變得非常緩慢，使用索引成為了查詢優(yōu)化的必選項目。

索引的概念

索引其實是一種特殊的數據，也保存在數據庫文件中，索引數據保存著數據表中實際數據的位置。類似書籍前面的目錄，這個目錄就保存了書中各個章節(jié)的頁數，通過查看目錄我們可以快速定位章節(jié)的頁數，從而加快查找速度。

我們來看一段查詢語句：

select * from book where id = 1000000;

假設書籍表中有幾百萬行數據，沒索引的查詢會遍歷前面的100萬行數據找到結果，如果我們在id上建立主鍵索引，則直接在索引上定位結果，速度要快得多。

索引的優(yōu)缺點

優(yōu)點：提高查詢速度

缺點：本身也是數據，會占用磁盤空間；索引的創(chuàng)建和維護也需要時間成本；進行刪除、更新和插入操作時，因為要維護索引，所以速度會降低。

使用索引的語法

創(chuàng)建索引

建表的同時創(chuàng)建索引

create table 表名

(

字段名 類型,

...

字段名 類型,

index 索引名稱 (字段名)

);

建表后添加索引

alter table 表名 add index 索引名(字段名);

或

create index 索引名 on 表名(字段名);

刪除索引

alter table 表名 drop index 索引名;

或

drop index 索引名 on 表名;

查看表中的索引

show index from 表名;

查看查詢語句使用的索引

explain 查詢語句;

索引的分類

索引按功能分為：

普通索引，在普通字段上建立的索引，沒有任何限制

主鍵索引，創(chuàng)建主鍵時，自動創(chuàng)建的索引，不能為空，不能重復

唯一索引，建立索引的字段數據必須是唯一的，允許空值

全文索引，在大文本類型（Text）字段上建立的索引

組合索引，組合多個列創(chuàng)建的索引，多個列不能有空值

代碼示例：

-- 創(chuàng)建書籍表

create table tb_book

(

-- 創(chuàng)建主鍵索引

id int primary key,

-- 創(chuàng)建唯一索引

title varchar(100) unique,

author varchar(20),

content Text,

time datetime,

-- 普通索引

index ix_title (title),

-- 全文索引

fulltext index ix_content(content),

-- 組合索引

index ix_title_author(title,author)

);

-- 建表后添加主鍵索引

ALTER TABLE tb_book ADD PRIMARY KEY pk_id(id)；

-- 建表后添加唯一索引

ALTER TABLE tb_book ADD UNIQUE index ix_title(title)；

-- 建表后添加全文索引

ALTER TABLE tb_book ADD FULLTEXT index ix_content(content)；

-- 查詢時使用全文索引

SELECT * FROM tb_book MATCH(content) ANGAINST(‘勝利’);

-- 建表后添加組合索引

ALTER TABLE tb_book ADD INDEX ix_book(title,author)；

注意：創(chuàng)建組合索引時，要遵循”最左前綴”原則，把最常查詢、排序的字段放左邊，按重要性依次遞減。

索引的使用策略

什么情況下要建立索引？

1）在經常需要查詢和排序的字段上建立索引

2）數據特別多

什么情況下不要建立索引？

1）字段數據存在大量的重復，如：性別

2）數據很少

3）經常需要增刪改的字段

什么情況下索引會失效？

1）模糊查詢時，使用like ‘%張%’會失效，而like ‘張%’不會

2）使用is null或is not null查詢時

3）使用組合索引時，某個字段為null

4）使用or查詢多個條件時

5）在函數中使用字段時，如where year(time) = 2019

索引的結構

不同的存儲引擎使用不同結構的索引：

聚簇索引，InnoDB支持，索引的順序和數據的物理順序一致，類似新華字典中的拼音目錄排列和漢字排列順序一致，聚簇索引一個表中只能有一個。

非聚簇索引，MyISAM支持，索引順序和數據的物理順序不一致，類似新華字典中的偏旁部首目錄和漢字排列順序不一致，非聚簇索引表可以有多個。

索引的數據結構主要是：BTree和B+Tree

BTree的數據結構如下，是一種平衡搜索多叉樹，每個節(jié)點由key和data組成，key是索引的鍵，data是鍵對應的數據，在節(jié)點的兩邊是兩個指針，指向另外的索引位置，而所有的鍵都是排序過的，這樣在搜索索引時，可以使用二分查找，速度比較快，時間復雜度是h*log(n)，h是樹的高度，BTree是一種比較高效的搜索結構。

B+Tree的數據結構如下，是BTree的升級版，區(qū)別是非葉子節(jié)點不在存儲具體的數據，只保存索引的鍵，數據保存到葉子節(jié)點中，并且葉子節(jié)點中沒有指針只有鍵和數據。B+Tree的優(yōu)點是：搜索效率更高，因為非葉子節(jié)點中沒有保存數據，就可以保存更多的鍵，每一層的鍵越多，樹的高度就會減少，這樣查詢速度就會提升。

感謝各位的閱讀，以上就是“SQL索引怎么創(chuàng)建使用”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對SQL索引怎么創(chuàng)建使用這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！