更准确的说,单列索引不存储null值,复合索引不存储全为null的值。索引不能存储Null,所以对这列采用is null条件时,因为索引上根本
没Null值,不能利用到索引,只能全表扫描。
将索引列值进行建树,其中必然涉及到诸多的比较操作。Null值的特殊性就在于参与的运算大多取值为null。
这样的话,null值实际上是不能参与进建索引的过程。也就是说,null值不会像其他取值一样出现在索引树的叶子节点上。
假如索引列TYPE有5个键值,如果有1万条数据,那么 WHERE TYPE = 1将访问表中的2000个数据块。
再加上访问索引块,一共要访问大于200个的数据块。
如果全表扫描,假设10条数据一个数据块,那么只需访问1000个数据块,既然全表扫描访问的数据块
少一些,肯定就不会利用索引了。
假如有这样一列code的值为'AAA','AAB','BAA','BAB' ,如果where code like '%AB'条件,由于前面是
模糊的,所以不能利用索引的顺序,必须一个个去找,看是否满足条件。这样会导致全索引扫描或者全表扫
描。如果是这样的条件where code like 'A % ',就可以查找CODE中A开头的CODE的位置,当碰到B开头的
数据时,就可以停止查找了,因为后面的数据一定不满足要求。这样就可以利用索引了。
也可以通过反转字符串进行拼接 reverse('%易不杨') 最终会为 杨不易
1.如果条件中有or,即使其中有条件带索引也不会使用(这也是为什么尽量少用or的原因) 要想使用or,又想让索引生效,只能将or条件中的每个列都加上索引
2.对于多列索引,不是使用的第一部分,则不会使用索引
3.like查询以%开头
4.如果列类型是字符串,那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引
5.如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引
B树索引具有范围查找和前缀查找的能力,对于有N节点的B树,检索一条记录的复杂度为O(LogN)。相当于二分查找。
哈希索引只能做等于查找,但是无论多大的Hash表,查找复杂度都是O(1)。
显然,如果值的差异性大,并且以等值查找(=、 <、>、in)为主,Hash索引是更高效的选择,它有O(1)的查找复杂度。
如果值的差异性相对较差,并且以范围查找为主,B树是更好的选择,它支持范围查找。