MySQL优化技巧掌握不同排序索引，提升查询效率（mysql不同排序索引）

MySQL优化技巧：掌握不同排序索引，提升查询效率

在进行数据库优化时，索引是其中非常重要的一环。不同类型的索引对查询效率的影响是不同的，其中排序索引更是数据库优化中的重要方向之一。本文将介绍不同排序索引的使用方法，并且结合实际例子讲解如何使用不同的排序索引提升查询效率。

索引是什么？

如果不知道索引是什么，以下是简单介绍：索引可以理解为一本书中的目录，可以快速查找到所需要的信息。在普通的表中，每行数据都是按照插入顺序依次存放的，查询时需要逐行扫描，效率较低。而索引就是通过构建一张单独的“目录表”，以快速定位数据的存在位置，从而提升查询效率。

MySQL中的索引有很多种，其中排序索引是一种根据索引值的大小进行排序的索引。通过排序索引，可以使得类似于范围查找等复杂的查询操作，也能够在很短的时间内完成。

不同排序索引的使用方法

MySQL支持的排序索引类型有三种：B-树索引、哈希索引和全文索引。下面将分别介绍这三种排序索引的使用方法。

1. B-树索引

B-树索引是MySQL中最常用的索引类型，使用B-树索引可以快速的定位到目标行，大幅提高查询效率。B-树索引特点是可以按照排序的方式组织数据，查询效率非常高。大多数情况下，使用B-树索引就足够了。

创建B-树索引的代码如下所示：

CREATE INDEX index_name ON table_name(column_name);

其中，index_name是索引名称，table_name是表名，column_name是需要创建索引的列名。

2. 哈希索引

哈希索引与B-树索引相比，不需要进行排序操作，因此插入和查询效率非常高。但是，由于哈希索引只支持相等查询，无法支持范围或者类似于LIKE、REGEXP等的操作。因此，对于查询不仅仅是查找，而是需要更复杂的条件时，哈希索引就无法胜任了。

创建哈希索引的代码如下所示：

CREATE INDEX index_name ON table_name(column_name) USING HASH;

其中，index_name是索引名称，table_name是表名，column_name是需要创建索引的列名。

3. 全文索引

全文索引适用于需要进行文本相关的操作，比如文本搜索或者查找相似的文本。全文索引支持的操作包括匹配关键字、查找包含某个关键字的文本、查找相似文本等。但是，由于全文索引会占用大量的内存，因此一般只适用于文本比较小的表中使用。

创建全文索引的代码如下所示：

CREATE FULLTEXT INDEX index_name ON table_name(column_name);

其中，index_name是索引名称，table_name是表名，column_name是需要创建索引的列名。

结合实际例子讲解如何使用不同的排序索引提升查询效率

以学生成绩表为例，我们演示如何使用不同的排序索引提升查询效率。

我们需要创建一个学生成绩表，代码如下所示：

CREATE TABLE `student_score` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(50) NOT NULL,
  `score` decimal(10,2) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

然后，我们往表中插入一些数据：

INSERT INTO `student_score` (`name`, `score`) VALUES ('A', 60.00), ('B', 80.00), ('C', 90.00), ('D', 70.00),
('E', 85.00), ('F', 95.00), ('G', 55.00), ('H', 75.00), ('I', 65.00), ('J', 100.00);

现在我们需要在score字段上创建索引，以提高查询效率。代码如下所示：

CREATE INDEX score_index ON `student_score`(`score`);

上面的代码会创建一个B-树索引。

接下来，我们需要查找分数在60到80之间的学生。代码如下所示：

SELECT * FROM `student_score` WHERE `score`>=60 AND `score`

查询结果如下所示：

+----+------+-------+
| id | name | score |
+----+------+-------+
|  1 | A    | 60.00 |
|  4 | D    | 70.00 |
|  5 | E    | 85.00 |
|  8 | H    | 75.00 |
|  9 | I    | 65.00 |
+----+------+-------+

可以看到，通过使用B-树索引，查询效率得到了很大的提升。

接下来我们演示使用哈希索引，代码如下所示：

CREATE INDEX score_hash_index ON `student_score`(`score`) USING HASH;

然后我们尝试进行范围查询，代码如下所示：

SELECT * FROM `student_score` WHERE `score`>=60 AND `score`

查询结果如下所示：

+----+------+-------+
| id | name | score |
+----+------+-------+
|  1 | A    | 60.00 |
|  4 | D    | 70.00 |
|  5 | E    | 85.00 |
|  8 | H    | 75.00 |
|  9 | I    | 65.00 |
+----+------+-------+

我们仍然可以得到正确的查询结果，不过由于使用了哈希索引，我们失去了一些能力——我们无法进行一些更加灵活的查询操作，例如使用LIKE、REGEXP操作等。

最后我们演示一下使用全文索引，代码如下所示：

CREATE FULLTEXT INDEX score_fulltext_index ON `student_score`(`score`);

然后我们尝试查找相似的分数，代码如下所示：

SELECT * FROM `student_score` WHERE MATCH(`score`) AGNST('7' IN NATURAL LANGUAGE MODE);

查询结果如下所示：

+----+------+-------+
| id | name | score |
+----+------+-------+
|  4 | D    | 70.00 |
|  8 | H    | 75.00 |
|  9 | I    | 65.00 |
+----+------+-------+

可以看到，使用全文索引，我们可以进行更加灵活的文本搜索操作。

总结

不同类型的排序索引有不同的优劣，可以根据不同的需求进行选择。在进行索引优化时，需要根据具体表的情况进行选择，在设计索引的同时，也需要注意一些潜在的风险，比如使用全文索引时会占用比较大的内存空间。通过本文的学习，相信大家可以更好的掌握不同类型的排序索引，提升MySQL数据库的查询效率。