文章目录

前言
一、没有索引,可能会有什么问题
二、认识磁盘
- MySQL与存储
- 先来研究一下磁盘
- 在看看磁盘中一个盘片
- 扇区
- 结论
- 磁盘随机访问(Random Access)和连续访问(Sequential Access)
三、MySQL与磁盘交互的基本单位
四、建立共识
五、索引的理解
- 建立测试表
- 插入多条记录
- 查看插入结果
- 中断一下---为何IO交互要是 Page
- 理解单个Page
- 理解多个Page
- 页目录
- 单页情况
- 多页情况
- 复盘一下
- InnoDB在建立索引结构来管理数据的时候,其他数据结构为何不行?
- B-树 vs B+树
- 聚簇索引和非聚簇索引
- 总结
六、索引操作
- 创建主键索引
- 创建唯一索引
- 普通索引的创建
- 全文索引的创建
- 查询索引
- 删除索引
- 索引创建的原则
总结

前言

正文开始!!!

一、没有索引,可能会有什么问题

索引:提高数据库的性能,索引是物美价廉的东西了.不用加内存,不用改程序,不用调sql,只要执行正确的create index,查询速度就可能提高成百上千倍.但是天下没有免费的午餐,查询速度的提高是以插入,更新,删除的速度为代价的,这些写操作,增加了大量的IO.所以它的价值,在于提高一个海量数据的检索速度.

常见的索引分为:

主键索引(primary key)
唯一索引(unique key)
普通索引(index)
全文索引(fulltext)—解决中子文索引问题

案例:
先构建一个海量表,在查询的时候,看看没有索引有什么问题?

--构建一个8000000条记录的数据
--构建的海量表数据需要有差异性，所以使用存储过程来创建， 拷贝下面代码就可以了
-- 产生随机字符串
delimiter $$
create function rand_string(n INT)
returns varchar(255)
begin
declare chars_str varchar(100) default
'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
declare return_str varchar(255) default '';
declare i int default 0;
while i < n do
set return_str =concat(return_str,substring(chars_str,floor(1+rand()*52),1));
set i = i + 1;
end while;
return return_str;
end $$
delimiter ;
--产生随机数字
delimiter $$
create function rand_num()
returns int(5)
begin
declare i int default 0;
set i = floor(10+rand()*500);
return i;
end $$
delimiter ;
--创建存储过程，向雇员表添加海量数据
delimiter $$
create procedure insert_emp(in start int(10),in max_num int(10))
begin
declare i int default 0;
set autocommit = 0;
repeat
set i = i + 1;
insert into EMP values ((start+i)
,rand_string(6),'SALESMAN',0001,curdate(),2000,400,rand_num());
until i = max_num
end repeat;
commit;
end $$
delimiter ;
-- 执行存储过程，添加8000000条记录
call insert_emp(100001, 8000000);

在这里插入图片描述
至此，已经创建出了海量数据的表了

查询员工编号为999999的员工

mysql> select * from EMP where empno=999999;
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
| empno  | ename  | job      | mgr  | hiredate            | sal     | comm   | deptno |
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
| 999999 | tHezkB | SALESMAN | 0001 | 2023-04-23 00:00:00 | 2000.00 | 400.00 |     17 |
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
1 row in set (5.22 sec)

mysql> select * from EMP where empno=111111;
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
| empno  | ename  | job      | mgr  | hiredate            | sal     | comm   | deptno |
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
| 111111 | vJlcFU | SALESMAN | 0001 | 2023-04-23 00:00:00 | 2000.00 | 400.00 |    331 |
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
1 row in set (4.68 sec)

可以看到耗时5.22s,这还是在本机一个人来操作,在实际项目中,如果放到公网中,加入同时有1000个人并发查询,那很可能就死机了!

解决方法,创建索引

mysql> alter table EMP add index(empno);
Query OK, 0 rows affected (20.64 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

继续查询上述员工编号,测试查询时间

mysql> select * from EMP where empno=999999;
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
| empno  | ename  | job      | mgr  | hiredate            | sal     | comm   | deptno |
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
| 999999 | tHezkB | SALESMAN | 0001 | 2023-04-23 00:00:00 | 2000.00 | 400.00 |     17 |
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
1 row in set (0.01 sec)

mysql> select * from EMP where empno=111111;
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
| empno  | ename  | job      | mgr  | hiredate            | sal     | comm   | deptno |
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
| 111111 | vJlcFU | SALESMAN | 0001 | 2023-04-23 00:00:00 | 2000.00 | 400.00 |    331 |
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
1 row in set (0.01 sec)

二、认识磁盘

MySQL与存储

MySQL给用户提供存储服务,而存储的都是数据,数据在磁盘这个外设之中.磁盘是计算机中的一个机械设备,相当于计算机其他电子元件,磁盘效率是比较低的,在加上IO本身的特性,可以知道,如何提高效率,是MySQL的一个重要话题.

先来研究一下磁盘

在这里插入图片描述

在看看磁盘中一个盘片

在这里插入图片描述

扇区

数据库文件,本质其实就是保存在磁盘的盘片当中.也就是上面的一个个小格子中,就是我们经常所说的扇区.当然,数据库文件很大,也很多,一定需要占据多个扇区.

题外话:

从上图中可以看出,在半径方向上,距离圆心越近,扇区越小,距离圆心越远,扇区越大.
那么,所有的扇区都是默认512字节吗?目前是的,我们也这样认为.因为保证一个扇区多大,是用比特位密度决定的.
不过最新的磁盘技术,已经慢慢的让扇区大小不同了,不过我们现在暂时不考虑.

我们在使用Linux中所看到的大部分目录或者文件,其实就是保存在硬盘当中的.(当然,有一些内存文件系统,如:proc,sys之类,我们不考虑).

#数据库文件，本质其实就是保存在磁盘的盘片当中，就是一个一个的文件
[root@centos7 2023_04_22]# ls /var/lib/mysql -l; #我们目前MySQL中的文件
total 254032
-rw-r----- 1 mysql mysql        56 Apr  6 23:33 auto.cnf
-rw------- 1 mysql mysql      1680 Apr  6 23:33 ca-key.pem
-rw-r--r-- 1 mysql mysql      1112 Apr  6 23:33 ca.pem
-rw-r--r-- 1 mysql mysql      1112 Apr  6 23:33 client-cert.pem
-rw------- 1 mysql mysql      1680 Apr  6 23:33 client-key.pem
drwxr-x--- 2 mysql mysql      4096 Apr 21 14:26 hulu_db
drwxr-x--- 2 mysql mysql      4096 Apr 27 10:12 hulu_index
-rw-r----- 1 mysql mysql       288 Apr  6 23:48 ib_buffer_pool
-rw-r----- 1 mysql mysql 146800640 Apr 27 10:14 ibdata1
-rw-r----- 1 mysql mysql  50331648 Apr 27 10:14 ib_logfile0
-rw-r----- 1 mysql mysql  50331648 Apr 27 10:14 ib_logfile1
-rw-r----- 1 mysql mysql  12582912 Apr 25 23:02 ibtmp1
drwxr-x--- 2 mysql mysql      4096 Apr 20 09:50 mall_db
drwxr-x--- 2 mysql mysql      4096 Apr  6 23:33 mysql
srwxrwxrwx 1 mysql mysql         0 Apr  6 23:49 mysql.sock
-rw------- 1 mysql mysql         5 Apr  6 23:49 mysql.sock.lock
drwxr-x--- 2 mysql mysql      4096 Apr  6 23:33 performance_schema
-rw------- 1 mysql mysql      1676 Apr  6 23:33 private_key.pem
-rw-r--r-- 1 mysql mysql       452 Apr  6 23:33 public_key.pem
drwxr-x--- 2 mysql mysql      4096 Apr 25 22:49 scott
-rw-r--r-- 1 mysql mysql      1112 Apr  6 23:33 server-cert.pem
-rw------- 1 mysql mysql      1676 Apr  6 23:33 server-key.pem
drwxr-x--- 2 mysql mysql     12288 Apr  6 23:33 sys

所以,最基本的找到一个文件的全部.本质就是在磁盘中找到所有保存文件的扇区.

而我们能够定位任何一个扇区,那么便能找到所有的扇区,因此查找的方式是一样的.

在这里插入图片描述

柱面(磁道):多盘磁盘,每盘都是双面,大小完全相等.那么同半径的磁道,整体上便构成了一个柱面.
每个盘面都有一个磁头,那么磁头和盘面的对应关系便是1对1的.
所以,我们只需要直到,磁头(Heads),柱面(Cylinder)(等价于磁道),扇区(Sector)对应的编号.即可在磁盘上定位所要访问的扇区.这种磁盘数据定位方式叫做CHS.不过实际系统软件使用的并不是CHS(但是硬件是),而是LBA,一种线性地址,可以想象成虚拟地址与物理地址.系统将LBA地址最后会转化称为CHS,交给磁盘去进行读取.不过,我们现在不关心转化细节,知道这个东西,让我们逻辑自洽起来即可.

结论

我们现在已经能够在硬件层面定位任何一个基本数据块(扇区).那么在系统软件上,就直接按照扇区(512字节,部分4096字节),进行IO交互吗?—>不是!!!

如果操作系统直接使用硬件提供的数据大小进行交互,那么系统的IO代码,就和硬件强相关,换言之,如果硬件发生变化,系统必须跟着变化.
从目前来看,单次IO512字节,还是太小了.IO单位小,意味着读取同样的数据内容,需要进行多次磁盘访问,会带来效率的降低.
之前学习文件系统,就是在磁盘的基本结构下建立的,文件系统读取基本单位,就不是扇区,而是数据块.

故:系统读取磁盘,是以块为单位的,基本单位是4KB!

磁盘随机访问(Random Access)和连续访问(Sequential Access)

随机访问:本次IO所给出的扇区地址和上次IO给出的扇区地址不连续,这样的话磁头在两次IO操作之间需要做比较大的移动动作才能重新开始读/写数据.
连续访问:如果当次IO给出的扇区地址与上次IO结束的扇区地址是连续的,那磁头就能很快的开始这次IO操作,这样多个IO操作称为连续访问.

因此尽管相邻的两次IO操作在同一时刻发出,但如果它们的请求的扇区地址相差很大的话也只能称为随机访问,而非连续访问.

磁盘是通过机械运动进行寻址的,连续访问不需要过多的定位,故效率比较高.

三、MySQL与磁盘交互的基本单位

MySQL作为一款应用软件,可以想象成一种特殊的文件系统.它有着更高的IO场景.所以,为了提高基本的IO效率,MySQL进行IO的基本单位是16KB

mysql> show global status like 'innodb_page_size';
+------------------+-------+
| Variable_name    | Value |
+------------------+-------+
| Innodb_page_size | 16384 |	-- 16*1024=16384
+------------------+-------+
1 row in set (0.02 sec)

也就是说,磁盘这个硬件设备的基本单位是512字节,而MySQL Innode引擎使用16KB进行IO交互.
即MySQL和磁盘进行数据交互的基本单位是16KB.这个基本数据单位,在MySQL这里叫做page.(注意和系统page的区分)

四、建立共识

MySQL中的数据文件,是以page为单位保存在磁盘当中的.
MySQL中的CURD操作,都需要通过计算,找到对应的插入位置,或者找到对应要修改或者要查询的数据.
当只要涉及计算,就需要CPU参与,为了便于CPU参与,一定要能够先将数据移动到内存之中.
所以在特定时间内,数据一定是磁盘中有,内存中也有.后续操作完数据之后,以特定的刷新策略,刷新到磁盘.而这时,就涉及到磁盘和内存的数据交互,也就是IO了.而此时IO的基本单位就是page.
为了更好的进行上面的操作,MySQL服务器在内存中运行的时候,在服务器内部,就申请了被称为Buffer Pool(/etc/my.cnf)对的大内存空间,来进行各种缓存.其实就是很大的内存空间,来和磁盘进行数据IO交互.
为了更高的效率一定要尽可能减少系统和磁盘IO的次数.

在这里插入图片描述

五、索引的理解

建立测试表

mysql> create table if not exists user (
    -> id int primary key, --一定要添加主键哦，只有这样才会默认生成主键索引
    -> age int not null,
    -> name varchar(16) not null
    -> );
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

mysql> show create table user\G
*************************** 1. row ***************************
       Table: user
Create Table: CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `age` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(16) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
1 row in set (0.00 sec)

插入多条记录

--插入多条记录，注意，我们并没有按照主键的大小顺序插入哦
mysql> create table if not exists user ( id int primary key,age int not null, name varchar(16) not null );
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

mysql> insert into user (id, age, name) values(3, 18, '杨过');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> insert into user (id, age, name) values(4, 16, '小龙女');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> insert into user (id, age, name) values(2, 26, '黄蓉');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> insert into user (id, age, name) values(5, 36, '郭靖');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

mysql> insert into user (id, age, name) values(1, 56, '欧阳锋');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

查看插入结果

mysql> select * from user;
+----+-----+-----------+
| id | age | name      |
+----+-----+-----------+
|  1 |  56 | 欧阳锋    |
|  2 |  26 | 黄蓉      |
|  3 |  18 | 杨过      |
|  4 |  16 | 小龙女    |
|  5 |  36 | 郭靖      |
+----+-----+-----------+
5 rows in set (0.00 sec)

# 可以看出我们不是根据id有序插入数据,但是查看的结果确实有序的!!!
# 这是为什么呢???

中断一下—为何IO交互要是 Page

为何MySQL和磁盘进行IO交互的时候,要采用page的方案进行机交互呢?用多少,加载多少不香吗?

如上面的5条记录,如果MySQL要查找的id=2的记录,第一次加载id=1,第二次加载id=2,一次一条记录,那么就需要2次IO.如果查找id=5,那么就需要5次IO.

但是,如果这5条(或者更多)都被保存在 一个page中(16KKB,能保存很多记录),那么的第一次第一次IO查找id=2的时候,会将整个page加载到MySQL中的Buffer Pool中,这里完成了一次IO.但是往后如果在查找id=1,2,3,4,5的时候,就完全不需要进行IO了,而是直接在内存中进行了.所以就在单page里面,大大减少了IO的次数.

你怎么保证,用户一定下次找的数据就在这个page里面? 当然不能严格保证了,但是有很大的概率,因为有局部性原理.

往往IO效率低下最主要的矛盾不是IO单次数据量的大小,而是IO的次数.

理解单个Page

MySQL中要管理很多数据表文件,而要管理好这些文件,就需要 先描述,在组织,我们目前可以简单理解成一个个独立文件是有一个或者多个page构成的.

在这里插入图片描述
不同的page,在mysql中,都是16KKB,使用prev和next构成双向链表.

因为有主键的问题,mysql会默认按照主键给我们的数据进行排序,从上面的page内数据记录可以看出,数据是有序且彼此关联的.

为什么数据量在插入数据时要对其进行排序呢?我们按照正常顺序插入数据不是也挺好的吗?

插入数据时排序的目的,就是为了优化查询的效率.

页内部存放数据的模块,实质上也是一个链表的结构,链表的特点也就是增删快,查询修改慢,所以优化查询的效率是必须的.

正是因为有序,在查找的时候,从头到后都是有效查找,没有任何一个查找是浪费的.而且,如果运气好,是可以提前结束查询查询过程的.

理解多个Page

通过上面的分析,我们知道,上面页模式中,只有一个功能,就是**在查询某条数据的时候直接将一整页的数据加载到内存中,以减少IO次数,从而提高性能.**但是,我们也可以看到,现在的页模式内部,实际上是采用了链表的结构,前一条数据指向后一条数据,本质上还是通过数据逐条比较来取出特定的数据.
如果有一千万条数据,一定需要多个Page来保存一千万条数据,多个Page彼此使用双链表链接起来,而且每个Page内部的数据也是基于链表的.那么,查找特定的一条记录,也一定是线性查找.这效率也太低了.

在这里插入图片描述

页目录

我们在看一个本书的时候,如果想要单看某个章节,找到该章节有两种做法

从头逐页的向后翻找,进行查看,直到找到目标章节
通过书提供的目录,发现该章节在100页(假设),那么我们便直接翻到100页.同时,查找目录的方案,可以顺序查找,不过因为目录肯定少,所以可以快速提高定位.
本质上:书中的目录,是多花了纸张的,但是却提高了效率.
所以,目录是一种"空间换时间的做法".

单页情况

针对上面单页Page,我们能否也引入目录呢?当然可以!!!

在这里插入图片描述
那么当前,在一个Page内部,我们引入了目录.比如:我们要查找id=4记录,之前必须线性遍历4次,才能拿到结果.现在直接通过目录2[3],直接进行定位新的起始位置,提高了效率.现在我们可以再次正式回答上面的问题了,为了通过键值MySQL会自动排序呢!!!

多页情况

MySQL中每一页的大小只有16KB,单个Page大小固定,所以随着数据量不断增大,16KB不可能存在所有的数据,那么必定会有多个页来存储数据.

在这里插入图片描述
在单表数据不断被插入的情况下,MySQL会在容量不足的时候,自动开辟新的Page来保存新的数据,然后通过指针的方式,将所有的Page组织起来.

需要注意,上面的图,是理想结构,大家也知道,目前要保证整体有序,那么新插入的数据,不一定会在新的Page上面.这里仅仅做演示.

这样,我们就可以通过多个Page遍历,Page内部通过目录来快速定位数据.可是,貌似这样也有效率问题,在Page之间,也是需要MySQL便利的,遍历意味着依旧需要进行大量IO,将下一个Page加载到内存,进行线性检测.这样就显得我们之前的Page内部的目录,有点杯水车薪了.

那么如何解决呢?解决方案,其实就是我们之前的思路,给Page也带上目录.

使用一个目录项来指向某一页,而这个目录项存放的就是将要指向的页中存放的最小数据的键值.
和页目录不同的地方在于这种目录管理的级别是页,而页内目录管理的级别是行.
其中,每个目录项的构成是:(键值+指针).图中没有花全.

在这里插入图片描述
存在一个目录页来管理页目录,目录页中的数据存放的就是指向的那一页中最小的数据.有数据,就可以通过比较,找到该访问那个Page,进而通过指针,找到一个Page.

其实目录页的本质也是页,普通页中存的数据是用户数据,而目录页中存的数据是普通页的地址.

可是,我们每次检索数据的时候,该从哪里开始呢?虽然顶层的目录页少了,但是还有遍历啊?—>不用担心,可以加在目录页!!!

在这里插入图片描述
叶子节点使用双向链表进行链接起来! 所有的数据都存在叶子结点.

上面这棵树就是传说中的B+树啊!!! 没错,至此,我们已经给我们的user表构建完成主键索引.

主键索引

具有主键的表,一表一个B+树.
没有主键呢?->目前我们认为是所有的数据是线性组织的.(但是,如果表中没有主键,MySQL会自动形成隐藏主键)
B+树中节点可以按序加载到内存.

随便找一个id.我们发现,现在查找的Page数一定减少了,也就意味着IO次数减少了,那么效率也就提高了!

复盘一下

Page分为目录页和数据页.目录页只存放各下级Page的最小键值.
查找的时候,自顶向下找,只需要加载部分目录页到内存,即可完成算法的整个查找过程,大大减少了IO次数.

InnoDB在建立索引结构来管理数据的时候,其他数据结构为何不行?

链表?线性遍历
二叉搜索树?退化问题,可能退化成为线性结构
AVL和红黑树?虽然是平衡或者近似平衡,但是毕竟是二叉结构,相比于多阶B+,意味着树整体过高,大家都是自顶向下找,层高越低,意味着系统与磁盘更少的IO Page交互.虽然你很秀,但是还有更秀的!
Hash?官方的索引实现方式中,MySQL是支持Hash的,不过InnoDB和MyISAM并不支持.Hash其算法特征,决定虽然有时候也很快(O(1)),不过,在面对范围查找就明显不行,另外还有其他差别,有兴趣可以查一下.

在这里插入图片描述

B树？最值得比较的是 InnoDB 为何不用B树作为底层索引？

数据结构演示链接：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html

在这里插入图片描述

B-树 vs B+树

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
上面的图是我在网上找的,大家也可以搜一下!

目前这两棵树进行区别比较后

B树节点,既有数据,又有Page指针,而B+树,只有叶子结点有数据,其他目录页,只有键值和Page指针.
B+叶子结点,全部相连,而B树没有.

为什么选择B+树呢?

节点不存储data,这样一个节点就可以存储更多的key.使得树可以更矮和更胖,所以IO操作次数更少.
叶子节点相连,更便于进行范围查找.

聚簇索引和非聚簇索引

MyISAM存储引擎—主键索引

MyISAM引擎同样使用B+树作为索引结果,叶节点的data域存放的是数据记录的地址.下图为MyISAM表的主索引,Col1为主键.

在这里插入图片描述
其中,MyISAM最大的特点是:将索引Page和数据Page分离,也就是叶子节点没有数据,只有对应数据的地址.

相比于InnoDB索引,InnoDB是将索引和数据放在一起的.

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

因为MyISAM数据和索引是分开的,所以创建一个MyISAM的存储引擎,底层对应三个文件.

其中,MyISAM这种用户数据与索引数据分离的索引方案,叫做非聚簇索引.
其中,InnoDB这种用户数据与索引数据在一起的索引方案,叫做聚簇索引.

当然MySQL除了默认会建立主键索引外,我们用户也有可能建立按照其他列信息建立的索引,一般这种索引可以叫做辅助(普通)索引.

对于MyISAM,建立辅助(普通)索引和主键索引没有差别,无非就是主键不能重复,而非主键可重复.

一张表,不仅仅只有一个索引结构
当我们建立表结构的时候,如果有主键,默认mysqld会为我们构建主键索引!!!(聚簇索引和非聚簇索引)

下图就是基于MyISAM的Col2建立的索引,和主键索引没有差别
在这里插入图片描述
同样,InnoDB除了主键索引,用户也会建立辅助(普通索引),我们以上表中的Col3建立对应的辅助索引如下图:

在这里插入图片描述
可以看到,InnoDB的非主键索引中叶子节点并没有数据,而只有对应记录的key值.

所以通过辅助(普通)索引,找到目标记录,需要两遍索引:**首先检索辅助索引获得主键,然后用主键岛主索引中检索获得记录.**这个过程就叫做回表查询.

为何InnoDB针对这种辅助(普通)索引的场景,不给叶子节点也附上数据呢?原因就是太浪费空间了.

总结

MyISAM存储引擎,构建主键或者普通索引就是构建B+,叶子结点保存数据记录的地址即可.

InnoDB存储引擎,构建主键索引,聚簇的.但是普通索引,只需要根据普通列构建B+然后叶子结点上存放的就是该普通数据对应记录的主键ID.后续查找的时候,可以通过徽标的方式进行查找.

如何理解硬盘
如何理解柱面,磁道,扇区,磁头
InnoDB主键索引和普通索引
MyISAM主键索引和普通索引
其他数据结构为何不能作为索引结构
聚簇索引和非聚簇索引

六、索引操作

创建主键索引

第一种方式

-- 在创建表的时候，直接在字段名后指定 primary key
create table user1(id int primary key, name varchar(30));

第二种方式

-- 在创建表的最后，指定某列或某几列为主键索引
create table user2(id int, name varchar(30), primary key(id));

第三种方式

create table user3(id int, name varchar(30));
-- 创建表以后再添加主键
alter table user3 add primary key(id);

主键索引的特点:

一个表中,最多有一个主键索引,当然可以使用复合主键
主键索引的效率高(主键不可重复)
常见主键索引的列,他的值不能为null,且不能重复
主键索引的列基本上是int

创建唯一索引

第一种方式

-- 在表定义时，在某列后直接指定unique唯一属性。
create table user4(id int primary key, name varchar(30) unique);

第二种方式

-- 创建表时，在表的后面指定某列或某几列为unique
create table user5(id int primary key, name varchar(30), unique(name));

第三种方式

create table user6(id int primary key, name varchar(30)）；
alter table user6 add unique(name);

唯一索引的特点:

一个表中,可以有多个唯一索引
查询效率高
如果在某一列建立唯一索引,必须保证这列不能有重复数据
如果一个唯一索引上指定not null,等价于主键索引.

普通索引的创建

第一种方式

create table user8(id int primary key,
name varchar(20),
email varchar(30),
index(name) --在表的定义最后，指定某列为索引
);

第二种方式

create table user9(id int primary key, name varchar(20), email
varchar(30));
alter table user9 add index(name); --创建完表以后指定某列为普通索引

第三种方式

create table user10(id int primary key, 
name varchar(20), 
email varchar(30));
-- 创建一个索引名为 idx_name 的索引
create index idx_name on user10(name);

普通索引的特点:

一个表中可以有多个普通索引,普通索引在实际开发中用的比较多
如果某列需要创建索引,但是该列有重复值,那么我们就应该使用普通索引

全文索引的创建

当对文章字段或有大量文字的字段进行检索时,会使用到全文索引.MySQl提供全文索引机制,但是有要求,要求表的存储引擎必须是MyISAM,而且默认的全文索引支持英文,不支持中文.如果对中文进行全文检索,可以使用sphinx的中文版(coreseek).

CREATE TABLE articles (
id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY,
title VARCHAR(200),
body TEXT,
FULLTEXT (title,body)
)engine=MyISAM;

INSERT INTO articles (title,body) VALUES
('MySQL Tutorial','DBMS stands for DataBase ...'),
('How To Use MySQL Well','After you went through a ...'),
('Optimizing MySQL','In this tutorial we will show ...'),
('1001 MySQL Tricks','1. Never run mysqld as root. 2. ...'),
('MySQL vs. YourSQL','In the following database comparison ...'),
('MySQL Security','When configured properly, MySQL ...');

mysql> select * from articles;
+----+-----------------------+------------------------------------------+
| id | title                 | body                                     |
+----+-----------------------+------------------------------------------+
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+----+-----------------------+------------------------------------------+
6 rows in set (0.00 sec)

查询有没有database数据
如果使用如下查询方式，虽然查询出数据，但是没有使用到全文索引

mysql> select * from articles where body like '%database%';
+----+-------------------+------------------------------------------+
| id | title             | body                                     |
+----+-------------------+------------------------------------------+
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|  5 | MySQL vs. YourSQL | In the following database comparison ... |
+----+-------------------+------------------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)

可以用explain工具看一下，是否使用到索引

mysql> explain select * from articles where body like '%database%'\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: articles
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL   <== key为null表示没有用到索引
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 6
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

如何使用全文索引呢?

mysql> select * from articles where match (title,body) against ('database');
+----+-------------------+------------------------------------------+
| id | title             | body                                     |
+----+-------------------+------------------------------------------+
|  5 | MySQL vs. YourSQL | In the following database comparison ... |
|  1 | MySQL Tutorial    | DBMS stands for DataBase ...             |
+----+-------------------+------------------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)

mysql> explain select * from articles where match (title,body) against ('database')\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: articles
   partitions: NULL
         type: fulltext
possible_keys: title
          key: title  <= key用到了title
      key_len: 0
          ref: const
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

查询索引

第一种方法: show keys from 表名

mysql> show keys from user\G
*************************** 1. row ***************************
        Table: user
   Non_unique: 0
     Key_name: PRIMARY
 Seq_in_index: 1
  Column_name: name
    Collation: A
  Cardinality: 0
     Sub_part: NULL
       Packed: NULL
         Null: 
   Index_type: BTREE
      Comment: 
Index_comment: 
1 row in set (0.00 sec)

第二种方法:show index from 表名;

mysql> show index from user\G
*************************** 1. row ***************************
        Table: user
   Non_unique: 0
     Key_name: PRIMARY
 Seq_in_index: 1
  Column_name: name
    Collation: A
  Cardinality: 0
     Sub_part: NULL
       Packed: NULL
         Null: 
   Index_type: BTREE
      Comment: 
Index_comment: 
1 row in set (0.00 sec)

第三种方法(信息比较简略):desc 表名;

删除索引

第一种方法-删除主键索引:alter table 表名 drop primary key;
第二种方法-其他索引的删除:alter table 表名 drop index 索引名; 索引名就是show keys from 表名中的 Key_name 字段
第三种方法:drop index 索引名 on 表名;