（2.8）Mysql之SQL基础——索引的分类与使用

（2.8）Mysql之SQL基础——索引的分类与使用

关键字：mysql索引，mysql增加索引，mysql修改索引，mysql删除索引

按逻辑分类：

1、主键索引（聚集索引）（也是唯一索引，不允许有空值）

2、普通索引或单列索引（包含前缀索引，即只把该列值的前N个字符变成索引）

3、多列索引（复合索引）

4、唯一索引或非唯一索引（非唯一索引其实就是普通/多列索引）

5、空间索引

6、创建索引的基本形式

7、索引的操作

0.建表时创建索引
1.查看索引
2.创建单列索引（包含前缀索引）
3.复合索引
4.唯一索引（允许多个空值，每列唯一）
5.主键索引（不允许空值，唯一）
6.索引的删除
7.删除自增auto_increment
8.全文索引
9.show index释义

6.创建索引的基本形式

create [unique|fulltext|spatial] index index_name

[index_type]

　　on table_name(index_col_name,...)

[index_option]

[alogorithm_option | lock_option]...

index_colname:

　　col_name[(length)][asc | desc]

1.[unique|fulltext|spatial]  可选参数，分别是唯一索引、全文索引、空间索引
2.index 创建索引的关键字，或者也可以用（key）
3.index_col_name 表中要创建索引的列对象
4.index_name 创建的索引名字
5.length 可选参数，索引的长度，只能用于字符串
6.[asc | desc] 索引值得存储方式

最简单最常用的方式：
　　create index 索引名 on 表名（列名）；
　　create index ix_test101_id on test101(id);
　　create index ix_test101_name on test101(name(10)); #截取该字段前10个字符作为索引
　　alter table test101 add index 索引名(列名);

7、索引的操作

0.建表时创建索引

　　
create table test102(
id int primary key auto_increment,
name varchar(12),
description varchar(200),
index ix_test102_description(description)
);

1.查看索引
　　show index from table_name;　　# 后面接参数 optimize table table_name; 分析表

2.单列索引
　　create index 索引名 on 表名(列名)；
　　create index ix_test101_id on test101(id);
　　create index ix_test101_name on test101(name(10)); #前缀索引，截取该字段前10个字符作为索引
　　alter table test101 add index 索引名(列名);

3.复合索引
　　create index 索引名 on 表名(列名1,列名2)；
　　alter table test101 add index 索引名(列名1,列名2);

4.唯一索引（允许多个空值，每列唯一）
　　create unique index 索引名 on 表名(列名)；
　　alter table test101 add unique index 索引名(列名);

5.主键索引（不允许空值，唯一）
　　alter table test101 add primary key (列名)
　　
6.索引的删除
　　1）.单列/多列/唯一索引删除：drop index 索引名 on 表名;  or   alter table test101 drop 索引名
　　2）.主键索引删除： alter table test101 drop primary key;(如果有自增字段，需要先删除自增)

7.删除自增auto_increment
　　alter table test101 change id int;

8.全文索引（详细参考：https://www.cnblogs.com/tommy-huang/p/4483684.html）
　　1）全文索引的重要参数
　　　　show variables like '%word%';
　　　　参数 ： ft_min_word_len | 4   默认为4:意思是最小分词大小为4个字节（如果太短可能没有什么效果，也没有什么意义）
　　　　show variables like 'ngram%';自然语言分词工具
　　　　参数： ngram_token_size | 2　　默认为2：意思是分词分2个字，可以设置为1-10个；

　　2）创建全文索引
　　　　alter table 表名 add fulltext index 索引名(列名1...) with　parser ngram;　

　　3）显示指定全文检索的表源来自哪里
　　　　show variables like '%ft_aux%';
　　　　 set global innodb_ft_aux_table='db/tabe';
　　
　　4)查询系统表，查看分词表
　　　　select * from information_schema.INNODB_FI_INDEX_TABLE;
　　

使用全文索引的格式：  MATCH (columnName) AGAINST ('string')

eg:

SELECT * FROM `student` WHERE MATCH(`name`) AGAINST('聪')

当查询多列数据时：

建议在此多列数据上创建一个联合的全文索引，否则使用不了索引的。

SELECT * FROM `student` WHERE MATCH(`name`,`address`) AGAINST('聪 广东')

案例代码
　　create table test103(title varchar(20),content varchar(200));　　
　　insert into test103 value('学习mysql的方法','学习mysql真好玩');
　　insert into test103 value('学习mysql的全文索引','mysql的全文索引功能好强大啊！');
　　insert into test103 value('mysql与oracle的区别','mysql与oracle的区别太大了。')
　　alter table test103 add fulltext index fullix_test103_titleContent(title,content) with parser ngram;
　　show index from test103\G   #查看建立的索引是不是我与我们插入的行数一样，都是3行
　　set global innodb_ft_aux_table='test/test103';  #显示指定全文检索的数据源来自test库test103表
　　show tables from information_schema;  #显示schema信息所有表
　　select * from information_schema.INNODB_FT_INDEX_TABLE;  #查看分词信息表
　　#如图，Word全是2个词，因为ngram_token_size 参数值是2，代表每个分词词组是2个字符；

　　　　　　

全文索引的使用：

　1)自然语言模式下的检查

　　#自然语言模式中，能匹配到 '学习' 2个字的行有几行，结果如下，是2行，查看一下我们上面的插入数据，的确只有2行

　　mysql> select count(*) from test103 where match(title,content) against('学习' in natural language mode);

　　

　mysql> select *,match(title,content) against('学习' in natural language mode) from test103;

　　#查看是那些行匹配到学习2个字，匹配度是多少　

　　

2）布尔模式下的检查（相对复杂）
　　#匹配出现有 'mysql' 和 'oracle' 的数据记录
　　　mysql> select * from test103 where match(title,content) against('+mysql +oracle' in boolean mode);

　　　　

　　#匹配有mysql但是没有Oracle的数据记录

　　　　mysql> select * from test103 where match(title,content) against('+mysql -oracle' in boolean mode);

　　　　

3）扩展模式

　　（很少用）#根据词语的相关度来匹配，提高mysql的相关度，   -- 如果有相关的比如 'db' 词汇，那么会出来，如果是 < 降低mysql的相关度， 'db'词汇所在数据可能就不会出来了

　　　　mysql> select * from test103 where match(title,content) against('>mysql -oracle' in boolean mode);  #<为降低mysql的关联度  >为提高Mysql的关联度

　　　　

　　#扩展查询：比如我以 'oracle' 为匹配词查询，那么相关的mysql/oracle/db/数据库等词都会被扩展查询出来

　　　　mysql> select * from test103 where match(title,content) against('oracle' with query expansion);

　　　　

　　8.全文索引（详情参考：倒排索引）

　　概念：其实就是倒排索引，把文档分词，然后以词为索引搜索，每个词索引上都包含对应的  <词，文档编号，tf（即出现次数）> ，

　　倒排索引长成什么样子呢？就是图中标记的那样，每个词后面有一个拉链，拉链中存放包含该词的文档编号，利用这个数据结构能快速的找到包含某一个词的所有文档。

　　

词频 (term frequency, TF) 指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。这个数字通常会被归一化(一般是词频除以文章总词数), 以防止它偏向长的文件。（同一个词语在长文件里可能会比短文件有更高的词频，而不管该词语重要与否。）

但是, 需要注意, 一些通用的词语对于主题并没有太大的作用, 反倒是一些出现频率较少的词才能够表达文章的主题, 所以单纯使用是TF不合适的。权重的设计必须满足：一个词预测主题的能力越强，权重越大，反之，权重越小。所有统计的文章中，一些词只是在其中很少几篇文章中出现，那么这样的词对文章的主题的作用很大，这些词的权重应该设计的较大。IDF就是在完成这样的工作.

公式:

9.show index释义

mysql> show index from tblname;

mysql> show keys from tblname;

　　· Table

　　表的名称。

　　· Non_unique

　　如果索引不能包括重复词，则为0。如果可以，则为1。

　　· Key_name

　　索引的名称。

　　· Seq_in_index

　　索引中的列序列号，从1开始。

　　· Column_name

　　列名称。

　　· Collation

　　列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（无分类）。

　　· Cardinality

　　索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数，所以即使对于小型表，该值也没有必要是精确的。基数越大，当进行联合时，MySQL使用该索引的机会就越大。

　　· Sub_part

　　如果列只是被部分地编入索引，则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引，则为NULL。

　　· Packed

　　指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩，则为NULL。

　　· Null

　　如果列含有NULL，则含有YES。如果没有，则该列含有NO。

　　· Index_type

　　用过的索引方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE）。

　　· Comment