索引知识总结

一、什么是索引？

索引是在数据库管理中一个非常重要的概念，它是一种数据结构，设计用于提高数据库查询的效率。索引类似于书籍的目录或索引页，可以帮助数据库管理系统快速定位和检索数据，而不必检查数据库中的每一行。

以下是关于索引的一些关键点：

1. 加速检索：

   • 索引使得数据库能够快速找到存储在表中的数据，而无需扫描整个表，这在处理大型数据集时尤其重要。

2. 数据结构：

   • 索引通常基于B树或其变体（如B+树），这些结构支持高效的查找、插入和删除操作。

3. 索引类型：

   • 普通索引是最基本的索引类型，可以应用于任何列。
   • 主键索引是唯一的，每个表只能有一个，通常用于标识表中的行。
   • 唯一索引确保列中的值是唯一的，但允许NULL值的存在。
   • 全文索引用于全文搜索，适用于搜索文本中的关键词。
   • 组合索引或复合索引，涉及到多个列，可以提高涉及多列查询的性能。

4. 维护成本：

   • 虽然索引提高了读取速度，但它们增加了写入（插入、更新、删除）操作的成本，因为每次数据更改时，索引也需要更新。
   • 索引还会增加存储需求，有时索引文件可能比数据文件还要大。

5. 索引选择：

   • 数据库管理员需要仔细考虑哪些列需要索引，通常会选择那些经常在WHERE子句、JOIN条件或ORDER BY子句中使用的列。
   • 过多的索引可能会降低整体性能，因此需要平衡索引的数量和类型以达到最佳性能。

6. 索引维护：

   • 定期分析和优化索引，删除不再需要的索引，可以节省存储空间并提高性能。

总的来说，索引是提高数据库性能的关键工具，但需要谨慎使用，以避免不必要的开销。

二、如何使用索引

在数据库中使用索引主要涉及两个方面：创建索引和利用索引进行查询优化。以下是如何在这两方面使用索引的详细步骤：

创建索引

1. 确定索引列：选择那些经常出现在WHERE子句、JOIN条件或ORDER BY子句中的列作为索引的目标。确保这些列的值具有足够的选择性（即，列值分布广泛，不重复或很少重复）。

2. 选择索引类型：根据需要选择合适的索引类型，例如：

   • 普通索引（INDEX）：最常用的索引类型，没有特殊限制。
   • 唯一索引（UNIQUE INDEX）：索引列的值必须唯一，但允许一个NULL值。
   • 主键索引（PRIMARY KEY）：一种唯一索引，每张表只能有一个，且不允许NULL值。
   • 全文索引（FULLTEXT INDEX）：专门用于全文搜索，适用于CHAR、VARCHAR或TEXT类型的列。
   • 复合索引（COMPOSITE INDEX）：涉及多个列的索引。

3. 创建索引：使用CREATE INDEX语句或者在ALTER TABLE语句中添加ADD INDEX或ADD UNIQUE子句来创建索引。例如，在MySQL中，你可以这样创建索引：

   Sql

   深色版本

   1CREATE INDEX idx_column_name ON table_name (column_name);
   

利用索引进行查询优化

1. 编写使用索引的查询：确保你的SQL查询语句能够有效地利用索引。例如，使用=运算符而不是LIKE（除非你确信它不会导致前缀匹配问题）。

2. 避免索引选择性降低：不要在索引列上使用函数或表达式，因为这会导致数据库无法使用索引。

3. 使用覆盖索引：当查询只需要索引中包含的列时，数据库可以直接从索引中获取数据，而不需要访问实际的表，这被称为“覆盖索引”。

4. 索引统计信息：定期运行ANALYZE TABLE或UPDATE INDEXES命令，以更新索引的统计信息，帮助数据库优化器做出更好的决策。

5. 使用EXPLAIN计划：使用EXPLAIN语句分析你的查询，了解数据库如何使用索引，以及是否可以进一步优化。

6. 监控性能：定期检查慢查询日志，分析哪些查询可能因为缺少适当的索引而表现不佳。

记住，虽然索引可以显著提升查询性能，但它们也会增加写操作（如插入、更新和删除）的成本，并占用额外的存储空间。因此，创建索引时应权衡这些因素，并适时地维护和调整索引策略。

三、使用索引需要注意什么（索引失效的场景）

索引失效是指数据库在执行查询时，由于某些特定条件或操作的存在，原本应该用于加速数据检索的索引不能被有效利用的情况。这通常会导致查询性能下降，因为数据库系统不得不执行全表扫描（table scan）或全索引扫描（index scan），而非仅访问索引中必要的部分。以下是一些常见的索引失效场景：

1. 联合索引非最左匹配：

   • 当使用联合索引（由多个列组成的索引）时，如果查询条件没有遵循最左前缀原则（即从联合索引的第一个列开始），则索引可能无法被充分利用。

2. 模糊查询：

   • 特别是使用LIKE操作符进行左模糊匹配（如LIKE '%abc'）或左右模糊匹配（如LIKE '%abc%'）时，索引通常无法被使用，因为B树索引结构无法有效地支持这种模式的搜索。

3. 对索引列使用函数：

   • 如果查询条件中对索引列使用了函数，如UPPER(), LENGTH(), SUBSTRING(), NOW(), 等，索引将无法直接应用，因为索引存储的是原始列值。

4. 数据类型不匹配：

   • 如果查询条件中使用的值与索引列的数据类型不匹配，数据库可能无法使用该索引。

5. 使用SELECT *：

   • 虽然这不是直接导致索引失效的原因，但在查询中使用SELECT *而不是具体列名可能会导致数据库无法使用覆盖索引，从而降低性能。

6. 索引列参与运算：

   • 如果索引列在查询条件中参与了数学运算或其他类型的运算，索引可能无法被使用。

7. OR操作：

   • 如果OR操作连接的条件中至少有一个没有索引，或者索引列不同，那么索引可能失效，尤其是在OR条件下的列没有共同的索引时。

8. 查询返回大量数据：

   • 当查询返回的数据量接近表的总大小时，数据库优化器可能决定全表扫描比使用索引更高效。

9. 索引本身的问题：

   • 如索引碎片化、统计信息过时等，这些问题可能导致数据库优化器错误地判断索引的使用效益。

10. 字符集不一致：

    • 在进行字符串比较时，如果字符集设置不一致，也可能导致索引失效。

为了避免索引失效，数据库管理员和开发人员应当熟悉这些场景，并在设计和编写查询时考虑到索引的有效使用，同时定期维护和优化索引。