數據庫索引:提升效率的利器,還是性能的殺手?
沒有索引的數據庫系統,效率堪憂!
索引 (Index) 是數據庫系統中用于加速數據檢索的關鍵數據結構。 簡單來說,索引就像書籍的目錄,它幫助數據庫快速定位所需數據,避免全表掃描。
索引的本質是一種特殊的數據結構,它以某種方式引用(指向)數據庫中的實際數據,從而支持高效的查找算法。 你可以把它想象成一個“預先排序好的數據結構”,例如查找樹。
索引的優勢
- 提升檢索效率: 如同圖書館的書目索引,索引顯著減少數據庫的 I/O 操作,加快數據查找速度。
- 降低排序成本: 索引對數據進行預排序,減少了查詢時排序的計算量,從而降低了 CPU 消耗。
索引的劣勢
- 占用存儲空間: 索引本身也是一張表,存儲主鍵和索引字段及其指向實體表記錄的指針,因此會額外占用磁盤空間。
- 降低更新速度: 索引的維護會增加 INSERT、UPDATE、delete 操作的開銷,因為每次數據修改都需要同步更新索引。
索引類型
- 單值索引: 基于單個列創建的索引。
- 唯一索引: 索引列的值必須唯一(允許空值),主鍵是一種特殊的唯一索引(不允許空值)。
- 復合索引: 基于多個列創建的索引。
- 全文索引: 用于在文本列中進行全文檢索(僅 MyISAM 支持)。
- 空間索引: 用于處理空間數據(例如 GIS 系統)。
索引結構
不同的數據庫存儲引擎支持不同的索引結構:
何時創建索引
- 頻繁用作查詢條件的字段。
- 與其他表關聯的外鍵字段。
- 查詢中排序或分組的字段。
- 主鍵字段(自動創建唯一索引)。
何時避免創建索引
- 表記錄數量很少。
- 頻繁進行增刪改操作的表。
- 數據重復且分布均勻的字段。
最左前綴原則
對于復合索引,數據庫通常遵循“最左前綴匹配原則”。 這意味著,只有當查詢條件包含復合索引的最左列時,才能有效利用該索引。 請參考以下示例和解釋:
表結構 (三個字段:id, name, cid):
CREATE TABLE student ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255), cid INT, KEY name_cid_INX (name, cid) );
查詢示例及解釋(摘自知乎,如有侵權請聯系刪除):
創建索引的語法
在創建表時創建索引
CREATE TABLE tbl_name ( Column_def1, Column_def2, Column_def3, ... INDEX index_name (index_col_name, ...) );
為現有表創建索引
CREATE INDEX index_name ON tbl_name (index_col_name, ...);
(此處應補充更多關于創建索引語法的細節,例如 UNIQUE 索引,FULLTEXT 索引等)
(唯一索引的說明)
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