索引简介

索引是提高数据库表数据访问速度的数据库对象。在数据库中，索引就好比书本的目录，可以快速定位到所需数据。

索引的工作原理

索引记录包含键值和逻辑指针，指向数据页或另一索引页。索引实体比数据行小，因此索引页可以存储更多索引记录。这使得索引查询比全表扫描效率更高。

以下是使用和不使用索引访问数据的示意图：

索引的组成部分和种类

哈希索引

哈希索引使用哈希函数将键值转换为哈希值，并存储哈希值和数据指针。哈希索引查找速度快，但不能进行区间查询。

有序数组索引

有序数组索引将数据按顺序存储在数组中。有序数组索引适合进行区间查询，但更新数据时性能较差。

二叉搜索树索引

二叉搜索树索引将数据存储在符合二叉搜索树规则的树形结构中。二叉搜索树索引的查询和更新效率为 O(log(N))。

B 树索引

B 树索引是一种多叉平衡查找树，其特点是每个节点可以存储多个元素。B 树索引的查询和更新效率为 O(log(N))，比二叉搜索树索引效率更高。

B+ 树索引

B+ 树索引是 B 树的变种，其非叶子节点不存储数据，只存储键值和指向子节点的指针。B+ 树索引适合进行区间查询，并且查询效率较高。

索引的优点

加快数据查询速度 减少全表扫描次数 提高数据访问效率

索引的缺点

创建和维护索引需要消耗资源 索引占用存储空间 当数据更新频繁时，索引可能需要经常更新

结论

索引是提高数据库查询性能的关键技术。通过了解索引的工作原理、组成部分和种类，可以更好地为不同的场景选择合适的索引，从而优化数据库性能。

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深层概述优化机制-MySQL优化原理

深入洞察MySQL优化机制：原理与实战解析

在MySQL的世界里，查询优化并非单纯的技巧应用，而是对数据库逻辑、协议、组件协作及底层机制的深入理解。首先，理解 的隐性成本，以及如何通过精确选择数据类型（整数而非字符串）来降低内存消耗。避免NULL字段的全选，因为这可能导致查询缓存失效，增加系统负担，特别是对于写操作和部分读取。

MySQL查询的旅程从客户端开始，经过中间层的解析和缓存，再到存储引擎的执行。半双工通信意味着我们要关注查询长度和数据包大小，而查询缓存并非一劳永逸的解决方案，它依赖于表结构和数据的稳定性。开启缓存需谨慎，比如使用SQL_CACHE/SQL_NO_CACHE进行控制，避免在写密集场景中使用。

MySQL优化器是查询策略的决策者，它基于成本分析和统计信息来选择执行计划。通过调整表关联顺序、利用MIN/MAX优化和排序优化，查询执行引擎能以高效方式处理数据。执行过程中，结果集的逐步返回设计，旨在降低内存占用，整个过程分为5步，包括缓存检查、解析执行和结果返回。

索引是提升查询性能的基石，尤其是B+Tree，其设计巧妙地平衡了I/O操作。B+Tree通过减少树的深度，利用预读机制，提供快速的区间查找。在MySQL中，选择B+Tree是出于对磁盘存储特性的适应性，以及对减少I/O的追求。

在处理关联查询时，注意索引的创建位置和关联列的顺序，以及GROUP BY和ORDER BY的限制。存储过程和视图虽便利，但需权衡维护成本和逻辑分离，适当场景下使用。

思考题：为何要在设计查询时避免过度依赖存储过程？何时选择JOIN，何时使用视图？这些问题的答案隐藏在对优化原理的深入理解中，通过实际应用和经验积累，你会发现它们的重要性。

深入研究MySQL优化机制，就像揭开数据库性能的神秘面纱，每一步都是提升效率的关键。记住，技巧的背后是原理，而原理则源于对数据库底层运作的深刻洞察。

mysql有几种索引类型？使用索引时都有那些地方要注意？sql优化原则是什么？

mysql的索引类型及使用索引时的注意事项有：

一、普通索引。这是最基本的索引，它没有任何限制。它有以下几种创建方式：

1、创建索引

代码如下:

CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));

如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length，下同。

2、修改表结构

代码如下:

ALTER mytable ADD INDEX [indexName] ON (username(length)) -- 创建表的时候直接指定

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX [indexName] (username(length)) );

-- 删除索引的语法：

DROP INDEX [indexName] ON mytable;

二、唯一索引。它与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式：

代码如下:

CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length)) -- 修改表结构ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON (username(length)) -- 创建表的时候直接指定CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, UNIQUE [indexName] (username(length)) );

三、主键索引。它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引：

代码如下:

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, PRIMARY KEY(ID) );

当然也可以用 ALTER 命令。记住：一个表只能有一个主键。

四、组合索引。为了形象地对比单列索引和组合索引，为表添加多个字段：

代码如下:

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, city VARCHAR(50) NOT NULL, age INT NOT NULL );

为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。就是将 name, city, age建到一个索引里：

代码如下:

ALTER TABLE mytable ADD INDEX name_city_age (name(10),city,age);[code]建表时，usernname长度为 16，这里用 10。这是因为一般情况下名字的长度不会超过10，这样会加速索引查询速度，还会减少索引文件的大小，提高INSERT的更新速度。

如果分别在 usernname，city，age上建立单列索引，让该表有3个单列索引，查询时和上述的组合索引效率也会大不一样，远远低于我们的组合索引。虽然此时有了三个索引，但MySQL只能用到其中的那个它认为似乎是最有效率的单列索引。

建立这样的组合索引，其实是相当于分别建立了下面三组组合索引：usernname,city,age usernname,city usernname 为什么没有 city，age这样的组合索引呢？这是因为MySQL组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这三列的查询都会用到该组合索引，下面的几个SQL就会用到这个组合索引：

[code]SELECT * FROM mytable WHREE username=admin AND city=郑州 SELECT * FROM mytable WHREE username=admin