解密MySQL索引原理与优化策略：Java开发者必读 (解密MySQLPython脚本)

技术教程 2025-05-11 10:37:33 浏览次

MySQL索引是数据库管理系统中的关键概念之一，用于提高查询性能和加速数据的检索。下面将介绍MySQL索引的原理和优化策略，供Java开发者参考。

1、索引的定义：

索引是一种数据结构，通过建立索引可以快速定位和访问数据库中的数据。

2、B-Tree索引：

MySQL使用B-Tree（B树）作为默认的索引类型。B-Tree是一种平衡多路搜索树，它能够在对数时间内完成查找、插入和删除操作。

3、索引分类：

1）主键索引：用于唯一标识每条记录，并自动创建。主键索引不允许为空值。

2）唯一索引：用于保证列中的值是唯一的。

3）普通索引：最基本的索引类型，没有唯一性或主键约束。

4、索引存储方式：

1）聚集索引：数据行的物理顺序与索引的逻辑顺序一致。InnoDB存储引擎的主键索引就是聚集索引。

2）非聚集索引：数据行的物理顺序与索引的逻辑顺序不一致。InnoDB存储引擎的普通索引就是非聚集索引。

5、创建索引的注意事项：

1）选择适当的列：索引应选择区分度高的列，能够尽量减少查询时遍历的数据量。

2）避免过多的索引：索引会占用磁盘空间并影响写操作性能，所以不宜创建过多的索引。

3）避免对索引列进行计算：对索引列进行计算会导致无法使用索引。

1、分析查询语句：了解查询的条件和顺序，根据查询的特点来选择合适的索引类型和列。

2、联合索引：根据多个列的组合来创建索引，可以使得多个条件同时生效，提高查询效率。

3、索引覆盖：选择合适的索引以实现索引覆盖，即查询结果可以从索引中获取，而不需要回表查询数据行。

4、避免全表扫描：通过合理的索引设计和查询条件优化，避免全表扫描，提高查询效率。

5、定期维护索引：删除不再使用的索引，避免索引过多导致查询性能下降。同时，定期进行索引重建和碎片整理，提高索引的利用率和查询性能。

Java开发者必读 6、使用EXPLAIN分析查询计划：通过使用EXPLAIN语句来查看查询计划，了解查询的执行情况和可能存在的性能问题。

7、合理使用索引提示：对于复杂的查询语句，可以通过使用索引提示（Index Hint）来指定使用特定的索引，以优化查询性能。

MySQL索引是提高数据库查询性能的重要手段。Java开发者应当了解MySQL索引的原理和优化策略，并根据具体场景选择合适的索引类型和列，以提高数据库的查询效率和响应速度。同时，定期维护索引，并使用工具进行性能分析和调优，以确保系统的稳定性和可靠性。

mysql 有几种索引

如大家所知道的，Mysql目前主要有以下几种索引类型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。那么，这几种索引有什么功能和性能上的不同呢？FULLTEXT即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不过目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是，在数据量较大时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引，要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。全文索引并不是和MyISAM一起诞生的，它的出现是为了解决WHERE name LIKE “%word%这类针对文本的模糊查询效率较低的问题。在没有全文索引之前，这样一个查询语句是要进行遍历数据表操作的，可见，在数据量较大时是极其的耗时的，如果没有异步IO处理，进程将被挟持，很浪费时间，当然这里不对异步IO作进一步讲解，想了解的童鞋，自行谷哥。全文索引的使用方法并不复杂：创建ALTER TABLE table ADD INDEX `FULLINDEX` USING FULLTEXT(`cname1`[,cname2…]);使用SELECT * FROM table WHERE MATCH(cname1[,cname2…]) AGAINST (word MODE );其中， MODE为搜寻方式（IN BOOLEAN MODE ，IN NATURAL LANGUAGE MODE ，IN NATURAL LANGUAGE MODE WITH QUERY EXPANSION / WITH QUERY EXPANSION）。关于这三种搜寻方式，愚安在这里也不多做交代，简单地说，就是，布尔模式，允许word里含一些特殊字符用于标记一些具体的要求，如+表示一定要有，-表示一定没有，*表示通用匹配符，是不是想起了正则，类似吧；自然语言模式，就是简单的单词匹配；含表达式的自然语言模式，就是先用自然语言模式处理，对返回的结果，再进行表达式匹配。对搜索引擎稍微有点了解的同学，肯定知道分词这个概念，FULLTEXT索引也是按照分词原理建立索引的。西文中，大部分为字母文字，分词可以很方便的按照空格进行分割。但很明显，中文不能按照这种方式进行分词。那又怎么办呢？这个向大家介绍一个Mysql的中文分词插件Mysqlcft，有了它，就可以对中文进行分词，想了解的同学请移步Mysqlcft，当然还有其他的分词插件可以使用。 HASHHash这个词，可以说，自打我们开始码的那一天起，就开始不停地见到和使用到了。其实，hash就是一种（key=>value）形式的键值对，如数学中的函数映射，允许多个key对应相同的value，但不允许一个key对应多个value。正是由于这个特性，hash很适合做索引，为某一列或几列建立hash索引，就会利用这一列或几列的值通过一定的算法计算出一个hash值，对应一行或几行数据（这里在概念上和函数映射有区别，不要混淆）。在java语言中，每个类都有自己的hashcode()方法，没有显示定义的都继承自object类，该方法使得每一个对象都是唯一的，在进行对象间equal比较，和序列化传输中起到了很重要的作用。 hash的生成方法有很多种，足可以保证hash码的唯一性，例如在MongoDB中，每一个document都有系统为其生成的唯一的objectID（包含时间戳，主机散列值，进程PID，和自增ID）也是一种hash的表现。额，我好像扯远了-_-!由于hash索引可以一次定位，不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率。那为什么还需要其他的树形索引呢？在这里愚安就不自己总结了。引用下园子里其他大神的文章：来自 14的路的MySQL的btree索引和hash索引的区别（1）Hash 索引仅仅能满足=,IN和<=>查询，不能使用范围查询。由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样。（2）Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值，而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样，所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算；（3）Hash 索引不能利用部分索引键查询。对于组合索引，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值，而不是单独计算 Hash 值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash 索引也无法被利用。（4）Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。前面已经知道，Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后，将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中，由于不同索引键存在相同 Hash 值，所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数，也无法从 Hash 索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较，并得到相应的结果。（5）Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。对于选择性比较低的索引键，如果创建 Hash 索引，那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦，会浪费多次表数据的访问，而造成整体性能低下。愚安我稍作补充，讲一下HASH索引的过程，顺便解释下上面的第4,5条：当我们为某一列或某几列建立hash索引时（目前就只有MEMORY引擎显式地支持这种索引），会在硬盘上生成类似如下的文件：hash值存储地址1db54bc745a177#45b5 4bcad476#4556,77#45cc……hash值即为通过特定算法由指定列数据计算出来，磁盘地址即为所在数据行存储在硬盘上的地址（也有可能是其他存储地址，其实MEMORY会将hash表导入内存）。这样，当我们进行WHERE age = 18 时，会将18通过相同的算法计算出一个hash值==>在hash表中找到对应的储存地址==>根据存储地址取得数据。所以，每次查询时都要遍历hash表，直到找到对应的hash值，如（4），数据量大了之后，hash表也会变得庞大起来，性能下降，遍历耗时增加，如（5）。 BTREEBTREE索引就是一种将索引值按一定的算法，存入一个树形的数据结构中，相信学过数据结构的童鞋都对当初学习二叉树这种数据结构的经历记忆犹新，反正愚安我当时为了软考可是被这玩意儿好好地折腾了一番，不过那次考试好像没怎么考这个。如二叉树一样，每次查询都是从树的入口root开始，依次遍历node，获取leaf。 BTREE在MyISAM里的形式和Innodb稍有不同在 Innodb里，有两种形态：一是primary key形态，其leaf node里存放的是数据，而且不仅存放了索引键的数据，还存放了其他字段的数据。二是secondary index，其leaf node和普通的BTREE差不多，只是还存放了指向主键的信息.而在MyISAM里，主键和其他的并没有太大区别。不过和Innodb不太一样的地方是在MyISAM里，leaf node里存放的不是主键的信息，而是指向数据文件里的对应数据行的信息在mysql很少使用，仅支持geometry数据类型，支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种。相对于BTREE，RTREE的优势在于范围查找.各种索引的使用情况（1）对于BTREE这种Mysql默认的索引类型，具有普遍的适用性（2）由于FULLTEXT对中文支持不是很好，在没有插件的情况下，最好不要使用。其实，一些小的博客应用，只需要在数据采集时，为其建立关键字列表，通过关键字索引，也是一个不错的方法，至少愚安我是经常这么做的。（3）对于一些搜索引擎级别的应用来说，FULLTEXT同样不是一个好的处理方法，Mysql的全文索引建立的文件还是比较大的，而且效率不是很高，即便是使用了中文分词插件，对中文分词支持也只是一般。真要碰到这种问题，Apache的Lucene或许是你的选择。（4）正是因为hash表在处理较小数据量时具有无可比拟的素的优势，所以hash索引很适合做缓存（内存数据库）。如mysql数据库的内存版本Memsql，使用量很广泛的缓存工具Mencached，NoSql数据库redis等，都使用了hash索引这种形式。当然，不想学习这些东西的话Mysql的MEMORY引擎也是可以满足这种需求的。（5）至于RTREE，愚安我至今还没有使用过，它具体怎么样，我就不知道了。有RTREE使用经历的同学，到时可以交流下！

Mysql目前主要的几种索引类型

MySQL中索引的运用对于提高查询速度至关重要。如同一辆高效跑车与人力三轮车的差异，合理使用索引能让数据库操作如兰博基尼般疾驰。本文将主要介绍MySQL的几种主要索引类型和相关操作。索引分为单列索引和组合索引，单列索引针对单一列进行优化，而组合索引则包含多个列。索引实质上是一张存储索引字段与主键关联信息的数据表，但过度使用索引可能导致更新操作变慢，因为每次更新数据时，MySQL都需要同步更新索引文件，占用磁盘空间。 MySQL常见的索引类型包括：FULLTEXT（全文索引，仅MyISAM引擎支持，用于文本搜索）；HASH（高效查找，但仅适用于等于和in操作）；BTREE（MySQL默认，适用于各种查询条件）和RTREE（支持几何数据，但使用范围有限）。索引类型包括普通索引、唯一索引、主键索引和全文索引，各有其特性和适用场景。在操作索引时，创建索引可以分为事后添加、创建表时指定、修改表结构等方式，而选择何时创建取决于WHERE和JOIN子句中的列。正确使用索引至关重要，即使建立索引，错误的查询方式也可能无效。此外，LIMIT分页和执行计划分析也是优化查询性能的重要手段。最后，慢查询日志记录长时查询，虽然可能影响性能，但通过设置和分析，可以帮助优化SQL语句。关于索引的深入内容已整理成PDF文档，免费分享，对于Java学习者和面试者来说，是宝贵的资源。