wordpress加图片不显示临沂seo网站管理
背景
索引是存储引擎用于快速找到一条记录的数据结构。索引对良好的性能非常关键。尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对性能的影响愈发重要。接下来，就来详细探索一下索引。
索引是什么
索引（Index）是帮助数据库高效获取数据的数据结构。它们被用作包含所关心数据的表指针，通过一个索引，能从表中直接找到一个特定的记录，而不必连续顺序扫描这个表。
索引的分类
索引有很多种类型，可以为不同的场景提供更好的性能。在Mysql中，索引是存储在引擎层而不是服务器层实现的，所以不同的存储引擎有不同的实现，并没有统一的索引标准。
按照存储结构划分
B-Tree 索引（B-树索引）
B-Tree 索引是最常见的索引类型，几乎所有的数据库系统都支持这种索引。B-Tree 索引是一种平衡树结构，能够保持数据的有序性，并且支持高效的查找、插入和删除操作。
特点：
- 平衡性：B-Tree 是一种平衡树，所有叶子节点的深度相同。
- 多路性：每个节点可以有多个子节点，这样可以减少树的高度，从而减少查找路径。
- 顺序访问：B-Tree 的叶子节点之间通过指针相连，支持顺序访问。
优点：
- 支持范围查询和排序操作。
- 插入和删除操作较为高效。
缺点：
- 维护平衡树的结构需要一定的开销。
- 对于频繁的插入和删除操作，性能可能会有所下降。
2. B+Tree 索引（B+树索引）
B+Tree 是 B-Tree 的变种，是数据库系统中最常用的索引类型。B+Tree 在 B-Tree 的基础上进行了优化，使其更适合磁盘存储和范围查询。
特点：
- 非叶子节点只存储键值信息：非叶子节点不存储数据，只存储键值和指向子节点的指针。
- 叶子节点存储数据：所有数据都存储在叶子节点中，叶子节点之间通过指针相连，形成一个双向链表。
- 顺序访问指针：叶子节点之间有顺序访问指针，支持高效的范围查询。
优点：
- 支持高效的范围查询和排序操作。
- 由于非叶子节点只存储键值信息，可以存储更多的键值，从而减少树的高度，提高查找效率。
缺点：
- 维护树的平衡结构需要一定的开销。
- 对于频繁的插入和删除操作，性能可能会有所下降。
3. Hash 索引
Hash 索引基于哈希表实现，通过哈希函数将键值映射到哈希表中的位置，从而实现快速查找。
特点：
- 哈希函数：通过哈希函数将键值映射到哈希表中的位置。
- 等值查询：适用于等值查询，不支持范围查询。
优点：
- 查找速度非常快，时间复杂度为 O(1)。
- 哈希表结构紧凑，占用空间较小。
缺点：
- 不支持范围查询和排序操作。
- 当发生哈希冲突时，性能会下降。
- 需要处理哈希冲突的问题。
4. R-Tree 索引（R-树索引）
R-Tree 索引主要用于多维数据的存储和查询，常用于地理信息系统（GIS）和空间数据库中。
特点：
- 多维数据：支持多维数据的存储和查询。
- 空间查询：适用于范围查询、邻近查询和包含查询等空间查询操作。
优点：
- 支持高效的多维数据查询。
- 适用于地理信息系统和空间数据库。
缺点：
- 维护树的结构需要一定的开销。
- 对于高维数据，性能可能会下降。
5. 全文索引（Full-Text 索引）
全文索引用于对文本数据进行全文搜索，适用于大文本字段的模糊查询。
特点：
- 关键词搜索：支持对文本数据中的关键词进行搜索。
- 倒排索引：通常使用倒排索引来实现全文搜索。
优点：
- 支持高效的全文搜索。
- 适用于大文本字段的模糊查询。
缺点：
- 创建和维护全文索引需要一定的开销。
- 对于小文本字段，全文索引的优势不明显。
按照逻辑功能划分
- 普通索引：最基本的索引类型，没有唯一性之类的限制。用于加速对表中数据的查询。
- 唯一索引：不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。用于确保数据的唯一性。
- 主键索引：一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一个表只能有一个主键索引。
- 全文索引：用于对文本数据进行全文搜索。适用于大文本字段的模糊查询。
按照物理实现划分
- 聚集索引：表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序相同。一个表只能有一个聚集索引。
- 非聚集索引：表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序可以不同。一个表可以有多个非聚集索引。
索引的优点
- 加速数据检索：索引可以显著提高查询的速度，尤其是在大型表中进行搜索时。
- 保证数据唯一性：唯一索引可以确保数据库表中每一行数据的唯一性。
- 加速表之间的连接：在连接操作中，索引可以显著提高连接的速度。
- 减少排序和分组的时间：在使用
ORDER BY、GROUP BY子句进行数据检索时，利用索引可以减少排序和分组的时间。
索引的缺点
- 占用物理空间：索引需要占用额外的存储空间。
- 降低数据维护速度：当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，降低了数据的维护速度。
如何选择索引
- 频繁查询的字段：对经常出现在
WHERE子句中的字段建立索引。 - 连接操作的字段：对连接操作中使用的字段建立索引。
- 排序和分组的字段：对
ORDER BY和GROUP BY子句中的字段建立索引。
如何使用索引
- 选择合适的索引类型：根据查询需求选择普通索引、唯一索引、聚集索引或非聚集索引。
- 避免过多的索引：索引数量过多会影响数据的插入、更新和删除操作的性能。
- 使用覆盖索引：在查询中只选择索引列，避免回表操作。
- 定期重建索引：对频繁更新的表，定期重建索引以保持索引的效率。
索引失效的场景
索引失效是指在数据库查询过程中，由于某些原因导致索引无法被有效利用，从而使查询性能下降，甚至退化为全表扫描的情况。以下是一些常见的索引失效场景：
-
使用函数或表达式：在查询中对列使用函数、表达式或计算，可能导致索引无法生效。
-
使用通配符开头的模糊搜索：如
LIKE '%pattern%'形式的模糊搜索，索引通常无法用于查找匹配项。避免方法：尽量避免通配符开头，可以考虑使用'pattern%'来进行模糊搜索。 -
类型隐式转换：参数类型与字段类型不匹配，导致类型发生了隐式转换，索引失效。
-
使用OR操作：查询条件使用OR关键字，如果其中一个字段没有创建索引，则可能导致整个查询语句索引失效。
-
违背最左匹配原则：在使用组合索引时，不满足最左匹配原则等。
-
两列做比较：在查询条件中对两个索引列进行比较操作，可能导致索引失效。
-
不等于比较：使用不等（<> 或 !=）进行比较时，可能导致索引失效。
-
其他：数据库优化器的其他优化策略，比如优化器认为在某些情况下，全表扫描比走索引快，则它就会放弃索引。
了解这些索引失效的场景和避免方法，可以帮助我们更好地设计和维护数据库索引，从而提高数据库查询性能。