mysql “索引”能重复吗？“唯一索引”与“索引”区别是什么？

发布网友 发布时间：2022-03-18 08:16

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懂视网 时间：2022-03-18 12:37

唯一索引也称为唯一约束。使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，例如 employee 表的姓名（name）列。如果要按姓查找特定职员，与必须搜索表中的所有行相比，索引会帮助您更快地获得该信息。

　　索引，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，例如 employee 表的姓名（name）列。如果要按姓查找特定职员，与必须搜索表中的所有行相比，索引会帮助您更快地获得该信息。

　　在关系数据库中，索引是一种与表有关的数据库结构，它可以使对应于表的SQL语句执行得更快。索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。当表中有大量记录时，若要对表进行查询，第一种搜索信息方式是全表搜索，是将所有记录一一取出，和查询条件进行一一对比，然后返回满足条件的记录，这样做会消耗大量数据库系统时间，并造成大量磁盘I/O操作；第二种就是在表中建立索引，然后在索引中找到符合查询条件的索引值，最后通过保存在索引中的ROWID（相当于页码）快速找到表中对应的记录。

热心网友 时间：2022-03-18 09:45

一、使用不同：

主键索引是在创建主键时一起创建的，是基于主键约束而建立的，是不可以为空，也不可以重复。

唯一索是引基于唯一约束而建立的，可以为空不可以重复，主键索引本身就具备了唯一索引的功能。

二、作用不同：

唯一索引的作用跟主键的作用一样。不同的是，在一张表里面只能有一个主键，主键不能为空，唯一索引可以有多个，唯一索引可以有一条记录为空，即保证跟别人不一样就行。

比如学生表，在学校里面一般用学号做主键，身份证则弄成唯一索引；而到了教育局，他们就把身份证号弄成主键，学号换成了唯一索引。

三、定义不同：

普通索引：这是最基本的索引类型，而且它没有唯一性之类的*。

唯一性索引：这种索引和前面的“普通索引”基本相同，但有一个区别：索引列的所有值都只能出现一次，即必须唯一。

扩展资料：

要对一个表建立唯一索引，可以使用关键字UNIQUE。对聚簇索引和非聚簇索引都可以使用这个关键字。

例子

CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX myclumn_cindex ON mytable(mycolumn)

其中：CLUSTERED INDEX是用来建立聚簇索引的关键字，此语句的意思是在表mytable上的mycolumn字段上创建一个名为myclumn_cindex的聚簇索引，且为唯一索引。

参考资料来源：百度百科-唯一索引

热心网友 时间：2022-03-18 11:03

普通索引
这是最基本的索引类型，而且它没有唯一性之类的*。
唯一性索引
这种索引和前面的“普通索引”基本相同，但有一个区别：索引列的所有值都只能出现一次，即必须唯一。

热心网友 时间：2022-03-18 12:38

普通索引是可以重复的，唯一索引和主键不能重复

唯一索引可以作为数据的一个合法验证手段，例如学生表的身份证号码字段，我们人为规定该字段不得重复，那么就使用唯一索引。（一般设置学号字段为主键）

热心网友 时间：2022-03-18 14:29

索引是可以有重复数据的，主键其实就是一种唯一索引，不可重复

热心网友 时间：2022-03-18 16:37

在满足语句需求的情况下，尽量少的访问资源是数据库设计的重要原则，这和执行的 SQL 有直接的关系，索引问题又是 SQL 问题中出现频率最高的，常见的索引问题包括：无索引（失效）、隐式转换。
1. SQL 执行流程看一个问题，在下面这个表 T 中，如果我要执行 select * from T where k between 3 and 5; 需要执行几次树的搜索操作，会扫描多少行？mysql> create table T (    -> ID int primary key,    -> k int NOT NULL DEFAULT 0,    -> s varchar(16) NOT NULL DEFAULT '',    -> index k(k))    -> engine=InnoDB;mysql> insert into T values(100,1, 'aa'),(200,2,'bb'),\      (300,3,'cc'),(500,5,'ee'),(600,6,'ff'),(700,7,'gg');
这分别是 ID 字段索引树、k 字段索引树。 

这条 SQL 语句的执行流程：

1. 在 k 索引树上找到 k=3，获得 ID=3002. 回表到 ID 索引树查找 ID=300 的记录，对应 R33. 在 k 索引树找到下一个值 k=5，ID=5004. 再回到 ID 索引树找到对应 ID=500 的 R4

5. 在 k 索引树去下一个值 k=6，不符合条件，循环结束

这个过程读取了 k 索引树的三条记录，回表了两次。因为查询结果所需要的数据只在主键索引上有，所以必须得回表。所以，我们该如何通过优化索引，来避免回表呢？
2. 常见索引优化2.1 覆盖索引覆盖索引，换言之就是索引要覆盖我们的查询请求，无需回表。

如果执行的语句是 select ID from T wherek between 3 and 5;，这样的话因为 ID 的值在 k 索引树上，就不需要回表了。

覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，是常用的性能优化手段。

但是，维护索引是有代价的，所以在建立冗余索引来支持覆盖索引时要权衡利弊。

2.2 最左前缀原则

B+ 树的数据项是复合的数据结构，比如 (name,sex，age) 的时候，B+ 树是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，当 (张三,F,26) 这样的数据来检索的时候，B+ 树会优先比较 name 来确定下一步的检索方向，如果 name 相同再依次比较 sex 和 age，最后得到检索的数据。

# 有这样一个表 P

mysql> create table P (id int primary key, name varchar(10) not null, sex varchar(1), age int, index tl(name,sex,age)) engine=IInnoDB;

mysql> insert into P values(1,'张三','F',26),(2,'张三','M',27),(3,'李四','F',28),(4,'乌兹','F',22),(5,'张三','M',21),(6,'王五','M',28);

# 下面的语句结果相同

mysql> select * from P where name='张三' and sex='F';     ## A1

mysql> select * from P where sex='F' and age=26;         ## A2

# explain 看一下

mysql> explain select * from P where name='张三' and sex='F';

+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-------------+------+----------+-------------+

| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref         | rows | filtered | Extra       |

+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-------------+------+----------+-------------+

|  1 | SIMPLE      | P     | NULL       | ref  | tl            | tl   | 38      | const,const |    1 |   100.00 | Using index |

+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-------------+------+----------+-------------+

mysql> explain select * from P where sex='F' and age=26;

+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------+

| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                    |

+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------+

|  1 | SIMPLE      | P     | NULL       | index | NULL          | tl   | 43      | NULL |    6 |    16.67 | Using where; Using index |

+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------+

可以清楚的看到，A1 使用 tl 索引，A2 进行了全表扫描，虽然 A2 的两个条件都在 tl 索引中出现，但是没有使用到 name 列，不符合最左前缀原则，无法使用索引。所以在建立联合索引的时候，如何安排索引内的字段排序是关键。评估标准是索引的复用能力，因为支持最左前缀，所以当建立（a，b）这个联合索引之后，就不需要给 a 单独建立索引。原则上，如果通过调整顺序，可以少维护一个索引，那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。上面这个例子中，如果查询条件里只有 b，就是没法利用（a，b）这个联合索引的，这时候就不得不维护另一个索引，也就是说要同时维护（a，b）、（b）两个索引。这样的话，就需要考虑空间占用了，比如，name 和 age 的联合索引，name 字段比 age 字段占用空间大，所以创建（name，age）联合索引和（age）索引占用空间是要小于（age，name）、(name）索引的。

2.3 索引下推

以人员表的联合索引（name, age）为例。如果现在有一个需求：检索出表中“名字第一个字是张，而且年龄是26岁的所有男性”。那么，SQL 语句是这么写的mysql> select * from tuser where name like '张%' and age=26 and sex=M;
通过最左前缀索引规则，会找到 ID1，然后需要判断其他条件是否满足在 MySQL 5.6 之前，只能从 ID1 开始一个个回表。到主键索引上找出数据行，再对比字段值。而 MySQL 5.6 引入的索引下推优化(index condition pushdown)，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。这样，减少了回表次数和之后再次过滤的工作量，明显提高检索速度。

2.4 隐式类型转化

隐式类型转化主要原因是，表结构中指定的数据类型与传入的数据类型不同，导致索引无法使用。所以有两种方案：修改表结构，修改字段数据类型。

修改应用，将应用中传入的字符类型改为与表结构相同类型。

3. 为什么会选错索引3.1 优化器选择索引是优化器的工作，其目的是找到一个最优的执行方案，用最小的代价去执行语句。在数据库中，扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少，意味着访问磁盘数据的次数越少，消耗的 CPU 资源越少。当然，扫描行数并不是唯一的判断标准，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。

3.2 扫描行数

MySQL 在真正开始执行语句之前，并不能精确的知道满足这个条件的记录有多少条，只能通过索引的区分度来判断。显然，一个索引上不同的值越多，索引的区分度就越好，而一个索引上不同值的个数我们称为“基数”，也就是说，这个基数越大，索引的区分度越好。# 通过 show index 方法，查看索引的基数mysql> show index from t;+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+| t     |          0 | PRIMARY  |            1 | id          | A         |       95636 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               || t     |          1 | a        |            1 | a           | A         |       96436 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               || t     |          1 | b        |            1 | b           | A         |       96436 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
MySQL 使用采样统计方法来估算基数：采样统计的时候，InnoDB 默认会选择 N 个数据页，统计这些页面上的不同值，得到一个平均值，然后乘以这个索引的页面数，就得到了这个索引的基数。而数据表是会持续更新的，索引统计信息也不会固定不变。所以，当变更的数据行数超过 1/M 的时候，会自动触发重新做一次索引统计。

在 MySQL 中，有两种存储索引统计的方式，可以通过设置参数 innodb_stats_persistent 的值来选择：

on 表示统计信息会持久化存储。默认 N = 20，M = 10。

off 表示统计信息只存储在内存中。默认 N = 8，M = 16。

由于是采样统计，所以不管 N 是 20 还是 8，这个基数都很容易不准确。所以，冤有头债有主，MySQL 选错索引，还得归咎到没能准确地判断出扫描行数。

可以用 analyze table 来重新统计索引信息，进行修正。

ANALYZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tbl_name [, tbl_name] ...
3.3 索引选择异常和处理1. 采用 force index 强行选择一个索引。2. 可以考虑修改语句，引导 MySQL 使用我们期望的索引。3. 有些场景下，可以新建一个更合适的索引，来提供给优化器做选择，或删掉误用的索引。