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数据库索引创建与使用详细笔记

news 2025/7/13 11:07:47

1. 索引简介

索引是数据库中的一种数据结构，它通过在特定字段上建立索引来加速查询操作。通过索引，我们可以在查询时不必扫描整个表，而是直接定位到数据的位置，从而提高查询效率。

2. 索引类型及数据类型

在不同的数据类型上，可以创建不同的索引。以下是常见数据类型和索引创建的详细说明，并以表格形式展示。

2.1 字符串类型（`VARCHAR`）

VARCHAR 类型用于存储变长的字符串数据，适用于存储名字、描述等信息。VARCHAR 字段通常使用 B-Tree 索引，可以提高对这些字段的查询性能。

字段类型	索引类型	索引用途	创建索引语句	示例查询
`VARCHAR`	`B-Tree`	等值、范围、LIKE 查询	`CREATE INDEX idx_name ON users (name);`	`SELECT * FROM users WHERE name = 'Alice';`
				`SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'A%';`
		前缀索引	`CREATE INDEX idx_name_prefix ON users (name(10));`	`SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'A%';`

前缀索引示例：

CREATE INDEX idx_name_prefix ON users (name(10));

在上述例子中，name(10) 表示只对 name 字段的前 10 个字符进行索引。

2.2 整数类型（`INT`、`BIGINT`、`SMALLINT`）

整数类型字段通常用于存储 ID、数量、年龄等数据，适合进行等值查询或范围查询。

字段类型	索引类型	索引用途	创建索引语句	示例查询
`INT`	`B-Tree`	等值、范围查询	`CREATE INDEX idx_user_id ON users (user_id);`	`SELECT * FROM users WHERE user_id = 1001;`
`BIGINT`	`B-Tree`	等值、范围查询	`CREATE INDEX idx_order_id ON orders (order_id);`	`SELECT * FROM orders WHERE order_id > 5000;`

范围查询示例：

SELECT * FROM users WHERE user_id BETWEEN 1000 AND 2000;

2.3 浮动类型（`FLOAT`、`DOUBLE`）

浮动类型字段用于存储具有小数点的数值数据，如价格、评分等字段，常用于范围查询。

字段类型	索引类型	索引用途	创建索引语句	示例查询
`FLOAT`	`B-Tree`	等值、范围查询	`CREATE INDEX idx_product_price ON products (price);`	`SELECT * FROM products WHERE price BETWEEN 10.00 AND 50.00;`
`DOUBLE`	`B-Tree`	等值、范围查询	`CREATE INDEX idx_product_rating ON products (rating);`	`SELECT * FROM products WHERE rating > 4.5;`

范围查询示例：

SELECT * FROM products WHERE price BETWEEN 10.00 AND 50.00;

2.4 日期/时间类型（`DATE`、`DATETIME`、`TIMESTAMP`）

日期/时间类型字段用于存储时间数据，适用于创建时间、事件发生时间等。常用于进行范围查询和排序。

字段类型	索引类型	索引用途	创建索引语句	示例查询
`DATE`	`B-Tree`	等值、范围查询	`CREATE INDEX idx_order_date ON orders (order_date);`	`SELECT * FROM orders WHERE order_date = '2025-07-12';`
`DATETIME`	`B-Tree`	等值、范围查询	`CREATE INDEX idx_event_time ON events (event_time);`	`SELECT * FROM events WHERE event_time BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-12-31';`
`TIMESTAMP`	`B-Tree`	等值、范围查询	`CREATE INDEX idx_user_login ON users (last_login);`	`SELECT * FROM users WHERE last_login > '2025-01-01';`

范围查询示例：

SELECT * FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-12-31';

2.5 布尔类型（`BOOLEAN`）

布尔类型字段通常用于存储状态值（如开启/关闭、激活/禁用等），虽然布尔字段的取值有限，但仍可以创建索引。由于布尔字段的取值范围较小，索引的性能提升有限。

字段类型	索引类型	索引用途	创建索引语句	示例查询
`BOOLEAN`	`B-Tree`	等值查询	`CREATE INDEX idx_user_active ON users (is_active);`	`SELECT * FROM users WHERE is_active = TRUE;`

布尔类型查询示例：

SELECT * FROM users WHERE is_active = TRUE;

2.6 枚举类型（`ENUM`）

ENUM 类型用于存储预定义的字符串值，常见于性别、状态等字段。ENUM 字段也可以使用 B-Tree 索引，尤其适合在多选项的场景中查询。

字段类型	索引类型	索引用途	创建索引语句	示例查询
`ENUM`	`B-Tree`	等值、范围查询	`CREATE INDEX idx_user_gender ON users (gender);`	`SELECT * FROM users WHERE gender = 'Male';`

枚举类型查询示例：

SELECT * FROM users WHERE gender = 'Male';

2.7 二进制类型（`BLOB`）

BLOB 类型用于存储二进制数据（如文件、图片等）。由于二进制数据通常较大且不适用于常规查询，因此通常不会为 BLOB 字段创建索引。

字段类型	索引类型	索引用途	创建索引语句	示例查询
`BLOB`	无索引	不适合索引	无	无

3. 索引优化与注意事项

选择性高的字段：选择性高的字段（即字段中唯一值较多）更适合创建索引。索引能提高查询效率，但对于选择性低的字段（例如性别、状态等），创建索引效果不明显。
索引的开销：虽然索引能够加速查询，但在插入、删除、更新数据时，索引会带来额外的维护开销。因此，建议只为频繁查询的字段创建索引。
复合索引：对于多个条件查询的场景，可以创建复合索引。例如，对于 name 和 email 都需要查询的情况，可以创建一个复合索引。

CREATE INDEX idx_users_name_email ON users (name, email);

覆盖索引：当查询的字段全部包含在复合索引中时，数据库可以仅通过索引就返回查询结果，这种索引称为覆盖索引，可以大大提高查询效率。
前缀索引：对于 VARCHAR 类型的大字段，使用前缀索引（如只索引前 10 个字符）可以减少索引的存储空间并提高性能。
删除不再使用的索引：删除不再需要的索引，避免占用额外的磁盘空间和提高写操作的性能。

DROP INDEX idx_users_email;

4. 结语

索引是数据库性能优化的重要手段，合理使用索引可以显著提高查询效率。在不同数据类型的字段上创建索引，并根据实际需求优化索引策略，能够使数据库在查询时更加高效。理解和使用好索引是数据库管理的基础技能之一。

希望这个详细的笔记和表格能帮助你更清晰地理解不同数据类型的索引使用！
好的，下面是对不同数据类型字段创建索引的详细说明，并通过表格形式展示相关信息。这样能帮助你更清晰地理解每种数据类型索引的创建和使用。