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MySQL查询优化技术系列讲座之使用索引

作者 佚名技术 来源 NET编程 浏览 发布时间 2012-03-17
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。
前面的讨论描述了单个表查询环境下的索引的优点,在这种情况下,通过减少对整个表的扫描,使用索引明显地提高了搜索的速度。当你运行涉及多表联结(jion)查询的时候,索引的价值就更高了。在单表查询中,你需要在每个数据列上检查的值的数量是表中数据行的数量。在多表查询中,这个数量可能大幅度上升,因为这个数量是这些表中数据行的数量所产生的。

  假设你拥有三个未索引的表t1、t2和t3,每个表都分别包含数据列i1、i2和i3,并且每个表都包含了1000条数据行,其序号从1到1000。查找某些值匹配的数据行组合的查询可能如下所示:

SELECT t1.i1, t2.i2, t3.i3
FROM t1, t2, t3
WHERE t1.i1 = t2.i2 AND t2.i1 = t3.i3;


  这个查询的结果应该是1000行,每个数据行包含三个相等的值。如果在没有索引的情况下处理这个查询,那么如果我们不对这些表进行全部地扫描,我们是没

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