mysql索引的分类... btree hash fulltext rtree

时间:2022-09-21 18:55:28

from: http://blog.csdn.net/xiao7ng/archive/2009/09/24/4591396.aspx

 

from: http://www.cnblogs.com/vicenteforever/articles/1789613.html

 

一:mysql里目前只支持4种索引分别是:b-tree,full-text,hash以及r-tree索引

b-tree索引应该是mysql里最广泛的索引的了,除了archive,基本所有的存储引擎都支持它.

1.b-tree在myisam里的形式和innodb稍有不同

在innodb里面有两种形态:其一是primary key形态其leaf node里存放的是数据.而且不仅存放了索引键的数据,还存放了其他字段的数据.其二是secondary index,其leaf node和普通的b-tree差不多,只是还存放了指向主键的信息.

而在myisam里,主键和其他的并没有太大区别.不过和innodb不太一样的地方是,在myisam里,leaf node里存放的不是主键的信息,存的是指向数据文件里的对应数据行的信息.

2.hash索引,目前我所知道的就只有memory和ndb cluster支持这种索引.

hash索引由于其结构,所以在每次查询的时候直接一次到位不行b-tree那样,一点点的前进,所以hash索引的效率高于b-tree.但hash也有缺点,主要如下:

(1)由于存放的是hash值,所以仅支持<=>以及in操作.

(2)hash索引无法通过操作索引来排序,这是因为存放的时候经过hash计算,但是计算的hash值和存放的不一定相等,所以无法排序.

(3)在组合所以里,无法对部分使用索引.

(4)不能避免全表扫描,只是由于在memory表里支持非唯一值hash索引,就是不同的索引键,可能存在相同的hash值.

(5)当存在大量相同hash值得时候,hash索引的效率会变低.

3.full-text索引

full-text在mysql里仅有myisam支持它,而且支持full-text的字段只有char,varchar,以及text数据类型,full-text主要是用来代替like "%***%"效率低下的问题的.

4.r-tree索引

r-tree在mysql很少使用,仅支持geometry数据类型,支持该类型的存储引擎只有myisam,bdb,innodb,ndb,archive几种.相对于b-tree,r-tree的优势在于范围查找.

二:mysql里sql语句值得注意的地方

1.myisam里所以键的长度仅支持1000字节,innodb是767.

2.blob和text字段仅支持前缀索引.

3.使用!=以及<>不等于的时候mysql不使用索引.

4.当在字段时候函数的时候,mysql无法使用索引,在join的时候条件字段类型不一致的时候,mysql无法使用索引,在组合索引里使用非第一个索引时也不使用索引.

5.在使用like的时候,以%开头,即"%***"的时候无法使用索引,在使用or的时候,要求or前后字段都有索引.

有时候mysql query optimizer会认为使用索引并不是最优计划,所以不使用索引,可以在sql语句里可以用use,force index,当然有时候使用也不会比不用快,所以需要忽略掉index方法是ignore index.

关闭查询缓存sql_no_cache

select sql_no_cache * from table_name;

这样可以让一些很少使用的语句不放在缓存里,查找的时候不会去缓存里找.对应的是强制缓存sql_cache

select sql_cache * from table_name;

另外在my.cnf中如果设置query_cache_type=2的话,那么只有在使用sql_cache后才会使用缓存;

还有mysql里的优先操作hight_priority让mysql优先操作这个语句

select high_priority * fromtable_name;

与其对应的是low_priority;

mysql里还有延时插入insert delayed

insert delayed into table_name....;#当提交之后,mysql返回ok,但不立即插入,二十当mysql有空再插入.假如等待时服务器崩溃,那么所有数据丢失!并且插入不会返回自增id.

再转几个技巧:

强制连接顺序 STRAIGHT_JOIN

SELECT TABLE1.FIELD1, TABLE2.FIELD2 FROM TABLE1 STRAIGHT_JOIN TABLE2 WHERE …

由上面的SQL语句可知,通过STRAIGHT_JOIN强迫MySQL按TABLE1、TABLE2的顺序连接表。如果你认为按自己的顺序比MySQL推荐的顺序进行连接的效率高的话,就可以通过STRAIGHT_JOIN来确定连接顺序。

强制使用临时表 SQL_BUFFER_RESULT

SELECT SQL_BUFFER_RESULT * FROM TABLE1 WHERE …

当我们查询的结果集中的数据比较多时,可以通过SQL_BUFFER_RESULT.选项强制将结果集放到临时表中,这样就可以很快地释放MySQL的表锁(这样其它的SQL语句就可以对这些记录进行查询了),并且可以长时间地为客户端提供大记录集。

分组使用临时表 SQL_BIG_RESULT和SQL_SMALL_RESULT

SELECT SQL_BUFFER_RESULT FIELD1, COUNT(*) FROM TABLE1 GROUP BY FIELD1;

一般用于分组或DISTINCT关键字,这个选项通知MySQL,如果有必要,就将查询结果放到临时表中,甚至在临时表中进行排序。SQL_SMALL_RESULT比起SQL_BIG_RESULT差不多,很少使用。

 

 

 

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hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。

可 能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端,主要有以下这些。

(1)Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询,不能使用范围查询。

由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值,所以它只能用于等值的过滤,不能用于基于范围的过滤,因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系,并不能保证和Hash运算前完全一样。

(2)Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。

由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值,而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样,所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算;

(3)Hash 索引不能利用部分索引键查询。

对于组合索引,Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值,而不是单独计算 Hash 值,所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候,Hash 索引也无法被利用。

(4)Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。

前面已经知道,Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后,将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中,由于不同索引键存在相同 Hash 值,所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数,也无法从 Hash 索引中直接完成查询,还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较,并得到相应的结果。

(5)Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。

对于选择性比较低的索引键,如果创建 Hash 索引,那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦,会浪费多次表数据的访问,而造成整体性能低下。