Mysql索引的类型
- 索引的类型
- B-Tree索引
- B-Tree 索引 通常意味着所有的值都是按顺序存储的,并且每一个叶子页到根的距离相同。
- B-Tree 索引 能够加快访问数据的速度,存储引擎不再需要进行全表扫描来获取需要的数据,取而代之的是从索引的根节点开始搜索。
- B-Tree 索引 适用于全键值、键值范围或键前缀查找(最左前缀原则)。
- 哈希索引
- 哈希索引 基于哈希表实现,只有精确匹配索引所有列的查询才有效。
- 哈希索引 是Memory引擎表的默认索引类型,但Memory同时也支持B-Tree索引。
- 哈希索引 自身只需存储对应的哈希值和行指针,而不存储字段值,所以索引的结构十分紧凑,这也让哈希索引查找的速度非常快。
- 哈希索引 数据并不是按照索引值顺序存储的,所以无法用于排序。
- 哈希索引 不支持部分索引列匹配查找,因为哈希索引始终是使用索引列的全部内容来计算哈希值的。例如数据列(A,B)上建立索引,如果查询只有数据列A,则无法使用该索引。
- 哈希索引 不支持任何范围查询,如WHERE score > 60。
- 哈希索引 只支持等值比较查询,包括=、IN()、<=>(注意<>和<=>是不同的操作)。
- 介绍一个使用场景:如需要存储大量的URL,并需要根据URL进行搜索查找。如果使用B-Tree来存储URL,存储的内容就会非常大,因为URL本身很长。
- 空间数据索引
- MyISAM表支持空间索引,可以用作地理数据存储。
- MySQL的GIS支持并不完善,所以大部分人都不会使用该特性。
- 空间索引会从所有维度来索引数据,和B-Tree不同,这类索引无须前缀查询。
- 必须使用MySQL的GIS相关函数如MBRCONTAINS()等来维护数据。
- 全文索引
- 全文索引是一种特殊类型的索引,它查找的是文本中的关键词,而不是直接比较索引中的值。
- 全文索引使用与MATCH AGAINST操作,而不是普通的WHERE条件操作。
- 其他索引
- TokuDB 使用分形树索引,既有B-Tree的很多优点,又避免了B-Tree的一些缺点。
- ScaleDB 使用Patricia tries。
- InfiniDB 和 Infobright 使用了一些特殊的数据结构来优化某些特殊的查询。
- B-Tree索引
未完待续..稍后以实例验证
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