两千四百万数据量SQL查询
没有索引时
如果字段无索引,耗时十分钟
无索引查询过程
MySQL 需要对 2400 万条数据一一进行比较，假设每条记录的处理时间为 0.025 ms，那么总查询时间大约为 10 分钟（即 2400 万 × 0.025 ms）。
•全表扫描: 当查询 kh = '03356129487' 时，如果表上没有对 jd_kh 字段创建索引，MySQL 会执行全表扫描。这意味着 MySQL 需要从头到尾逐行读取表中的所有 2400 万条记录，逐条比较kh字段的值，找到符合条件的记录。
•数据量大: 由于表中有 2400 万条记录，全表扫描在每一条记录上都执行一次比较操作，耗时非常长，通常会导致查询的时间成倍增长。
有索引时
有索引时,耗时0.22秒
有索引查询过程
使用 B-Tree 索引时，查找过程可能只需要经过 20 次左右的比较操作就能定位到目标数据，处理时间仅为数毫秒。
有索引查询过程
•使用索引查找: 当在kh字段上创建了索引后，MySQL可以利用这个索引来快速定位到符合条件的记录。索引类似于一本书的目录，能够快速指向数据所在的位置，而不必逐条扫描整个表。
•索引的工作原理: 索引通常使用数据结构如 B-Tree 或 Hash 实现，这些结构使得查找操作的时间复杂度为 O(log N) 或 O(1)，远远快于全表扫描的 O(N)。
•减少 IO 操作: 使用索引意味着 MySQL 不需要读取整个表，只需访问特定的索引节点，然后直接定位到目标记录，大大减少了磁盘 IO 操作的次数，从而大幅提升查询速度。
索引的影响
作用
•提高查询效率: 索引通过将查找过程缩小到更少的数据范围，大幅减少了需要扫描的数据量。
•降低计算复杂度: 索引的使用将查询复杂度从线性时间 O(N) 降低到对数时间 O(log N) 或更低，这就是查询速度差距如此之大的根本原因。
注意事项
•索引的选择: 并不是所有字段都适合创建索引，索引会占用额外的存储空间，并在数据写入（INSERT/UPDATE/DELETE）时带来一定的性能开销。因此，应该在查询频繁、选择性高的字段上创建索引。
•索引维护: 定期维护索引（如重建索引、分析表等）有助于保持索引的高效性。
索引
“索引类型”和“索引方法”是两个不同的概念。索引类型通常指的是索引的逻辑用途和特性，而索引方法则是底层的实现方式或算法。
索引类型
索引类型分为如下几种:
•普通索引 (Normal Index): 基本的索引类型，用于加速查询。
•唯一索引 (Unique Index): 保证列中的所有值唯一，防止重复。
•主键索引 (Primary Key Index): 一种特殊的唯一索引，不允许空值，表中只能有一个主键。
•全文索引 (Full-Text Index): 用于全文搜索，加速对文本数据的查询。
•组合索引 (Composite Index): 在多个列上创建的索引，用于加速多列条件查询。
•空间索引 (Spatial Index): 用于空间数据类型（如 Geometry）的查询。
•函数索引 (Functional Index): 基于表达式或函数结果的索引，用于加速对函数计算结果的查询。
普通索引 (Normal Index)
•描述: 普通索引是最基本的索引类型，用于加速查询操作。
•用途: 提高查询效率，但不保证唯一性。
•语法: CREATE INDEX index_name ON table_name(column_name);
唯一索引 (Unique Index)
•描述: 唯一索引与普通索引类似，但要求索引列中的所有值都必须唯一。
•用途: 确保数据列中的值唯一，防止重复数据。
•语法: CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name(column_name);
主键索引 (Primary Key)
•描述: 主键索引是一种特殊的唯一索引，不允许空值，表中只能有一个主键。
•用途: 唯一标识表中的每一行数据，同时加速查询。
•语法: PRIMARY KEY (column_name); （通常在创建表时定义）
全文索引 (Full-Text Index)
•描述: 全文索引用于加速对文本数据的搜索，支持复杂的文本查询。
•用途: 搜索大型文本字段，如 CHAR、VARCHAR、TEXT 等字段中的单词或短语。
•语法: CREATE FULLTEXT INDEX index_name ON table_name(column_name);
•注意: 全文索引仅支持 InnoDB 和 MyISAM 存储引擎，MySQL 5.7.6 开始，MySQL内置了ngram全文解析器，用来支持中文、日文、韩文分词。
组合索引 (Composite Index)
•描述: 组合索引是在多个列上创建的索引，用于加速包含多个条件的查询。
•用途: 当查询涉及多个列时，可以利用组合索引提高效率。
•语法: CREATE INDEX index_name ON table_name(column1, column2, ...);
•注意: 组合索引的列顺序非常重要，MySQL 只能利用索引最左前缀（即从左到右匹配的列）。
空间索引 (Spatial Index)
•描述: 空间索引用于加速空间数据类型（如 Geometry）的查询。
•用途: 适用于存储和查询空间数据，如地理信息系统 (GIS)。
•语法: CREATE SPATIAL INDEX index_name ON table_name(column_name);
•注意: 空间索引仅支持 MyISAM 存储引擎，并且要求索引列为 NOT NULL。
函数索引 (Functional Index)
•描述: 在 MySQL 8.0 及以上版本中，可以在表达式或函数结果上创建索引。
•用途: 适用于需要对列的计算结果进行查询的场景。
•语法: CREATE INDEX index_name ON table_name((expression));
索引方法:
B-Tree 索引
•描述: B-Tree 是 MySQL 中最常用的索引方法。B-Tree 索引按顺序存储数据，因此适合范围查询、排序和等值查询。
•使用场景: 适用于大多数普通索引、唯一索引、主键索引和组合索引。
•存储引擎支持: InnoDB、MyISAM。
哈希索引 (Hash Index)
•描述: 基于哈希表实现，适用于等值查询，无法进行范围查询。
•使用场景: 适用于只进行等值查询的场景，不适用于范围查询或排序。
•存储引擎支持: Memory 存储引擎主要使用哈希索引。
全文索引 (Full-Text Index)
•描述: 基于倒排索引实现，适用于全文搜索，可以对文本中的关键词进行高效查找。
•使用场景: 适用于大文本字段的全文检索，如 CHAR、VARCHAR、TEXT 字段。
•存储引擎支持: MyISAM 和 InnoDB 存储引擎。
空间索引 (Spatial Index)
•描述: 基于 R-Tree 实现，专门用于地理空间数据的索引，如 Geometry 数据类型。
•使用场景: 适用于地理信息系统 (GIS) 或其他需要存储和查询空间数据的场景。
•存储引擎支持: MyISAM 存储引擎。
倒排索引 (Inverted Index)
•描述: 用于全文搜索，通过维护文档中词与文档位置的对应关系加速文本查找。
•使用场景: 适用于全文搜索系统，如 FULLTEXT 索引的底层实现。
•存储引擎支持: MyISAM 和 InnoDB。
总结
•索引类型: 描述了索引的用途（如普通索引、唯一索引、全文索引等）。
•索引方法: 描述了底层如何实现索引（如 B-Tree、Hash、R-Tree、倒排索引等）。
在应用中，选择合适的索引类型和索引方法对于优化查询性能非常关键。了解两者的区别和使用场景有助于设计高效的数据库结构。
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