高薪面试题：索引为什么会加快查询效率？深入理解MySQL索引原理和实现_唯一索引为什么可以提高查询速度

说到索引，很多人都知道“索引是一个排序的列表，在这个列表中存储着索引的值和包含这个值的数据所在行的物理地址，在数据十分庞大的时候，索引可以大大加快查询的速度，这是因为使用索引后可以不用扫描全表来定位某行的数据，而是先通过索引表找到该行数据对应的物理地址然后访问相应的数据。”

但是索引是怎么实现的呢？因为索引并不是关系模型的组成部分，因此不同的DBMS有不同的实现，我们针对MySQL数据库的实现进行说明。本文内容涉及MySQL中索引的语法、索引的优缺点、索引的分类、索引的实现原理、索引的使用策略、索引的优化几部分。

一、MySQL中索引的语法

创建索引

在创建表的时候添加索引

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

 

在创建表以后添加索引

 
ALTER TABLE my_table ADD [UNIQUE] INDEX index_name(column_name);
或者
CREATE INDEX index_name ON my_table(column_name);

 

注意：

1、索引需要占用磁盘空间，因此在创建索引时要考虑到磁盘空间是否足够

2、创建索引时需要对表加锁，因此实际操作中需要在业务空闲期间进行

根据索引查询

具体查询：
SELECT * FROM table_name WHERE column_1=column_2;(为column_1建立了索引)
 
或者模糊查询
SELECT * FROM table_name WHERE column_1 LIKE '%三'
SELECT * FROM table_name WHERE column_1 LIKE '三%'
SELECT * FROM table_name WHERE column_1 LIKE '%三%'
 
SELECT * FROM table_name WHERE column_1 LIKE '_好_'
 
如果要表示在字符串中既有A又有B，那么查询语句为：
SELECT * FROM table_name WHERE column_1 LIKE '%A%' AND column_1 LIKE '%B%';
 
SELECT * FROM table_name WHERE column_1 LIKE '[张李王]三'; //表示column_1中有匹配张三、李三、王三的都可以
SELECT * FROM table_name WHERE column_1 LIKE '[^张李王]三'; //表示column_1中有匹配除了张三、李三、王三的其他三都可以
 
//在模糊查询中，%表示任意0个或多个字符；_表示任意单个字符（有且仅有），通常用来限制字符串长度;[]表示其中的某一个字符；[^]表示除了其中的字符的所有字符
 
或者在全文索引中模糊查询
SELECT * FROM table_name WHERE MATCH(content) AGAINST('word1','word2',...);
-

删除索引

DROP INDEX my_index ON tablename；
或者
ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name;

 

查看表中的索引

SHOW INDEX FROM tablename

 

查看查询语句使用索引的情况

//explain 加查询语句
explain SELECT * FROM table_name WHERE column_1='123';

 

二、索引的优缺点

优势：可以快速检索，减少I/O次数，加快检索速度；根据索引分组和排序，可以加快分组和排序；

劣势：索引本身也是表，因此会占用存储空间，一般来说，索引表占用的空间的数据表的1.5倍；索引表的维护和创建需要时间成本，这个成本随着数据量增大而增大；构建索引会降低数据表的修改操作（删除，添加，修改）的效率，因为在修改数据表的同时还需要修改索引表；

三、索引的分类

常见的索引类型有：主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引、组合索引

1、主键索引：即主索引，根据主键pk_clolum（length）建立索引，不允许重复，不允许空值；