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我们在前几期的文章中给大家简单介绍了程序员为什么要学习数据库架构开发的原因以及一些常见基础知识等内容，而本文我们就继续来学习一下，数据库索引应用有点分析。
独立的列
在进行查询时，索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数，否则无法使用索引。
多列索引
在需要使用多个列作为条件进行查询时，使用多列索引比使用多个单列索引性能更好。
索引列的顺序
让选择性强的索引列放在前面。
索引的选择性是指：不重复的索引值和记录总数的比值。大值为1，此时每个记录都有的索引与其对应。选择性越高，每个记录的区分度越高，查询效率也越高。
前缀索引
对于BLOB、TEXT和VARCHAR类型的列，必须使用前缀索引，只索引开始的部分字符。
前缀长度的选取需要根据索引选择性来确定。
覆盖索引
索引包含所有需要查询的字段的值。
具有以下优点：
索引通常远小于数据行的大小，只读取索引能大大减少数据访问量。
一些存储引擎(例如MyISAM)在内存中只缓存索引，而数据依赖于操作系统来缓存。因此，只访问索引可以不使用系统调用(通常比较费时)。
对于InnoDB引擎，若辅助索引能够覆盖查询，则无需访问主索引。
索引的优点
大大减少了服务器需要扫描的数据行数。
帮助服务器避免进行排序和分组，以及避免创建临时表(B+Tree索引是有序的，可以用于ORDERBY和GROUPBY操作。临时表主要是在排序和分组过程中创建，不需要排序和分组，也就不需要创建临时表)。
将随机I/O变为顺序I/O(B+Tree索引是有序的，会将相邻的数据都存储在一起)。
索引的使用条件
对于非常小的表、大部分情况下简单的全表扫描比建立索引更高效;
对于中到大型的表，索引就非常有效;
但是对于特大型的表，建立和维护索引的代价将会随之增长。这种情况下，需要用到一种技术可以直接区分出需要查询的一组数据，而不是一条记录一条记录地匹配，例如可以使用分区技术。
为什么对于非常小的表，大部分情况下简单的全表扫描比建立索引更高效?
如果一个表比较小，那么显然直接遍历表比走索引要快(因为需要回表)。
要注意这个答案隐含的条件是查询的数据不是索引的构成部分，否也不需要回表操作。其次，查询条件也不是主键，否则可以直接从聚簇索引中拿到数据。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加danei0707学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。
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2024-01-19
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