最常见的B-Tree索引,按照顺序存储数据,所以MYSQL可以用来做order by和group by操作。因为数据是有序的,所以B-Tree也就会将相关的列值存储在一起。最后,因为索引中存储了实际的列值,所以某些查询只使用索引就能够完成全部查询。 总结下来索引有如下三个优点:
索引是最好的解决方案吗? 索引并不总是最好的工具。总的来说只有索引帮助存储引擎快速查找到记录的好处大于其带来的额外工作时,索引才是有效的。 对于非常小的表,大部分情况下简单的全表扫描更高效; 对于中到大型的表,索引就非常有效。 但对于特大型的表,建立和使用索引的代价将随之增长。这种情况下需要一种技术可以直接区分出查询需要的一组数据,而不是一条记录一条记录地匹配。例如使用分区技术。
1.选择唯一性索引 唯一性索引的值是唯一的,可以更快速的通过该索引来确定某条记录。例如,学生表中学号是具有唯一性的字段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。如果使用姓名的话,可能存在同名现象,从而降低查询速度。
2.为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引 经常需要ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT和UNION等操作的字段,排序操作会浪费很多时间。如果为其建立索引,可以有效地避免排序操作。
3.为常作为查询条件的字段建立索引 如果某个字段经常用来做查询条件,那么该字段的查询速度会影响整个表的查询速度。因此,为这样的字段建立索引,可以提高整个表的查询速度。
4.限制索引的数目 索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间,索引越多,需要的磁盘空间就越大。修改表时,对索引的重构和更新很麻烦。
5.尽量使用前缀来索引 如果索引字段的值很长,最好使用值的前缀来索引。例如,TEXT和BLOG类型的字段,进行全文检索会很浪费时间。如果只检索字段的前面的若干个字符,这样可以提高检索速度。
6.删除不再使用或者很少使用的索引 表中的数据被大量更新,或者数据的使用方式被改变后,原有的一些索引可能不再需要。数据库管理员应当定期找出这些索引,将它们删除,从而减少索引对更新操作的影响。
7.最左前缀匹配原则 当对多个列同时索引时,MySQL会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配
聚簇索引并不是一种单独的索引类型,而是一种数据存储方式,保证关键字的值相近的元组存储的物理位置也相同(所以字符串类型不宜建立聚簇索引,特别是随机字符串,会使得系统进行大量的移动操作)。具体的细节依赖于其实现方式,InnoDB的聚族索引实际上在同一个结构中保存了B-Tree索引和数据行。当表有聚族索引时,它的数据行存放在索引的叶子页中。术语“聚族”表示数据行和相邻的键值紧凑的存储在一起。因为无法同时把数据行放在两个不同的地方,所以一个表只能有一个聚族索引。因为由存储引擎实现索引,所以,并不是所有的引擎都支持聚簇索引。目前,只有solidDB和InnoDB支持。除聚簇索引之外的表上的每个非聚簇索引都是二级索引,又叫辅助索引(secondary indexes)。
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