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2024年4月14日发(作者：自学编程到什么程度可以工作)
索引是提高查询速度的最重要的工具。当然还有其它的一些技术可供使用，但是
一般来说引起最大性能差异的都是索引的正确使用。在MySQL邮件列表中，人们
经常询问那些让查询运行得更快的方法。在大多数情况下，我们应该怀疑数据表
上有没有索引，并且通常在添加索引之后立即解决了问题。当然，并不总是这样
简单 就可以解决问题的，因为优化技术本来就并非总是简单的。然而，如果没
有使用索引，在很多情况下，你试图使用其它的方法来提高性能都是在浪费时间。
首先使用 索引来获取最大的性能提高，接着再看其它的技术是否有用。
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，但是增加了对ad表的company_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，但是索引的条目是按照
company_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：
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