MySQL 索引與資料型別

在資料庫的查詢操作中，為了提高資料查詢的效率引入了索引的概念。其中，實現索引有幾種不同的方式：雜湊表、有序陣列、搜尋樹等。

雜湊表

把資料庫中的值放在陣列中，採用雜湊演算法把key對映到乙個確定的位置，然後把value放在陣列的這個位置。當發生衝突時，採用鍊錶法解決。

缺點：只能由於等值查詢無法實現範圍查詢。

有序陣列

把資料庫中的值放在乙個有序陣列中，查詢用二分法，時間複雜度：o(log(n))

缺點：更新資料庫時需要的操作太多，效率低。

搜尋樹

每個結點的左子樹的值小於父節點，右子樹的值大於父節點，查詢時間複雜度：o(log(n))，更新時間複雜度：o(log(n))。

缺點：樹的高度過高時，時間成本還是很高。

值索引：在mysql語法中，使用where比較查詢值相同的索引。

mysql的索引內部實現採用的是b+樹這種資料結構，其中

b tree 指的是 balance tree，也就是平衡樹。平衡樹是一顆查詢樹，並且所有葉子節點位於同一層。

b+ tree 是基於 b tree 和葉子節點順序訪問指標進行實現，它具有 b tree 的平衡性，並且通過順序訪問指標來提高區間查詢的效能。

全文索引：在mysql語法中，使用match against查詢文中的關鍵字而不是直接比較是否相等。

myisam 儲存引擎支援全文索引， innodb 儲存引擎在 mysql 5.6.4 版本中也開始支援全文索引。

雜湊索引：雜湊索引能以 o(1) 時間進行查詢，但是失去了有序性。

innodb 儲存引擎有乙個特殊的功能叫「自適應雜湊索引」，當某個索引值被使用的非常頻繁時，會在 b+tree 索引之上再建立乙個雜湊索引，這樣就讓 b+tree 索引具有雜湊索引的一些優點，比如快速的雜湊查詢。

多列索引：在需要使用多個列作為條件進行查詢時，使用多列索引比使用多個單列索引效能更好。

索引列的順序：讓選擇性最強的索引列放在前面。

字首索引：對於 blob、text 和 varchar 型別的列，必須使用字首索引，只索引開始的部分字元。

覆蓋索引：覆蓋索引包含所有需要查詢的字段的值

innodb 的 b+tree 索引分為主索引和輔助索引。主索引的葉子節點 data 域記錄著完整的資料記錄輔助索引的葉子節點的 data 域記錄著主鍵的值，因此在使用輔助索引進行查詢時，需要先查找到主鍵值，然後再到主索引中進行查詢。

整型：

tinyint, smallint, mediumint, int, bigint 分別使用 8, 16, 24, 32, 64 位儲存空間，一般情況下越小的列越好。

int(11) 中的數字只是規定了互動工具顯示字元的個數，對於儲存和計算來說是沒有意義的。

浮點數：

float 和 double 為浮點型別，decimal 為高精度小數型別。

float、double 和 decimal 都可以指定列寬，例如 decimal(18, 9) 表示總共 18 位，取 9 位儲存小數部分，剩下 9 位儲存整數部分。

字串：

varchar 這種變長型別能夠節省空間，因為只需要儲存必要的內容。但是在執行 update 時可能會使行變得比原來長，當超出乙個頁所能容納的大小時，就要執行額外的操作。myisam 會將行拆成不同的片段儲存，而 innodb 則需要**頁來使行放進頁內。

在進行儲存和檢索時，會保留 varchar 末尾的空格，而會刪除 char 末尾的空格。

時間和日期：

應該盡量使用 timestamp，因為它比 datetime 空間效率更高。

其中，datetime與時區無關，能夠儲存從 1000 年到 9999 年的日期和時間，精度為秒，使用 8 位元組的儲存空間。預設情況下，mysql 以一種可排序的、無歧義的格式顯示 datetime值，例如「2008-01-16 22:37:08」，這是 ansi 標準定義的日期和時間表示方法。

timestamp 和時區有關，也就是說乙個時間戳在不同的時區所代表的具體時間是不同的。儲存從 1970 年 1 月 1 日午夜（格林威治時間）以來的秒數，使用 4 個位元組，只能表示從 1970 年到 2038 年。

mysql 提供了 from_unixtime() 函式把 unix 時間戳轉換為日期，並提供了unix_timestamp() 函式把日期轉換為 unix 時間戳。預設情況下，如果插入時沒有指定 timestamp 列的值，會將這個值設定為當前時間。