mysql查询索引的正确使用.doc

这一部分讲述了索引是什么以及索引是怎么样提高查询性能的。它还讨论了在某些环境中索引可能降低性能,并为你明智地选择数据表的索引提供了一些指导方针。在下一部分中我们将讨论MySQL查询优化器,它试图找到执行查询的效率最高的方法。了解一些优化器的知识,作为对如何建立索引的补充,对我们是有好处的,因为这样你才能更好地利用自己所建立的索引。某些编写查询的方法实际上让索引不起作用,在一般情况下你应该避免这种情形的发生。索引的优点让我们开始了解索引是如何工作的,首先有一个不带索引的数据表。不带索引的表仅仅是一个无序的数据行集合。例如,图1显示的ad表就是不带索引的表,因此如果需要查找某个特定的公司,就必须检查表中的每个数据行看它是否与目标值相匹配。这会导致一次完全的数据表扫描,这个过程会很慢,如果这个表很大,但是只包含少量的符合条件的记录,那么效率会非常低。图1:无索引的ad表图2是同样的一张数据表,pany_num数据列的索引。这个索引包含了ad表中的每个数据行的条目,pany_num值排序的。现在,我们不是逐行查看以搜寻匹配的数据项,而是使用索引。假设我们查找公司13的所有数据行。我们开始扫描索引并找到了该公司的三个值。接着我们碰到了公司14的索引值,它比我们正在搜寻的值大。索引值是排过序的,因此当我们读取了包含14的索引记录的时候,我们就知道再也不会有更多的匹配记录,可以结束查询操作了。因此使用索引获得的功效是:我们找到了匹配的数据行在哪儿终止,并能够忽略其它的数据行。另一个功效来自使用定位算法查找第一条匹配的条目,而不需要从索引头开始执行线性扫描(例如,二分搜索就比线性扫描要快一些)。通过使用这种方法,我们可以快速地定位第一个匹配的值,节省了大量的搜索时间。数据库使用了多种技术来快速地定位索引值,但是在本文中我们不关心这些技术。重点是它们能够实现,并且索引是个好东西。图2:索引后的ad表你可能要问,我们为什么不对数据行进行排序从而省掉索引?这样不是也能实现同样的搜索速度的改善吗?是的,如果表只有一个索引,这样做也可能达到相同的效果。但是你可能添加第二个索引,那么就无法一次使用两种不同方法对数据行进行排序了(例如,你可能希望在顾客名称上建立一个索引,在顾客ID号或电话号码上建立另外一个索引)。把与数据行相分离的条目作为索引解决了这个问题,允许我们创建多个索引。此外,索引中的行一般也比数据行短一些。当你插入或删除新的值的时候,移动较短的索引值比移动较长数据行的排序次序更加容易。不同的MySQL存储引擎的索引实现的具体细节信息是不同的。例如,对于MyISAM数据表,该表的数据行保存在一个数据文件中,索引值保存在索引文件中。一个数据表上可能有多个索引,但是它们都被存储在同一个索引文件中。索引文件中的每个索引都包含一个排序的键记录(它用于快速地访问数据文件)数组。与此形成对照的是,BDB和InnoDB存储引擎没有使用这种方法来分离数据行和索引值,尽管它们也把索引作为排序后的值集合进行操作。在默认情况下,BDB引擎使用单个文件存储数据和索引值。InnoDB使用单个数据表空间(tablespace),在表空间中管理所有InnoDB表的数据和索引存储。我们可以把InnoDB配置为每个表都在自己的表空间中创建,但是即使是这样,数据表的数据和索引也存储在同一个表空间文件中。前