title | summary | aliases | ||
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CREATE INDEX |
CREATE INDEX 在 TiDB 中的使用概况 |
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CREATE INDEX
语句用于在已有表中添加新索引,功能等同于 ALTER TABLE .. ADD INDEX
。包含该语句提供了 MySQL 兼容性。
CreateIndexStmt ::=
'CREATE' IndexKeyTypeOpt 'INDEX' IfNotExists Identifier IndexTypeOpt 'ON' TableName '(' IndexPartSpecificationList ')' IndexOptionList IndexLockAndAlgorithmOpt
IndexKeyTypeOpt ::=
( 'UNIQUE' | 'SPATIAL' | 'FULLTEXT' )?
IfNotExists ::=
( 'IF' 'NOT' 'EXISTS' )?
IndexTypeOpt ::=
IndexType?
IndexPartSpecificationList ::=
IndexPartSpecification ( ',' IndexPartSpecification )*
IndexOptionList ::=
IndexOption*
IndexLockAndAlgorithmOpt ::=
( LockClause AlgorithmClause? | AlgorithmClause LockClause? )?
IndexType ::=
( 'USING' | 'TYPE' ) IndexTypeName
IndexPartSpecification ::=
( ColumnName OptFieldLen | '(' Expression ')' ) Order
IndexOption ::=
'KEY_BLOCK_SIZE' '='? LengthNum
| IndexType
| 'WITH' 'PARSER' Identifier
| 'COMMENT' stringLit
| IndexInvisible
IndexTypeName ::=
'BTREE'
| 'HASH'
| 'RTREE'
ColumnName ::=
Identifier ( '.' Identifier ( '.' Identifier )? )?
OptFieldLen ::=
FieldLen?
IndexNameList ::=
( Identifier | 'PRIMARY' )? ( ',' ( Identifier | 'PRIMARY' ) )*
KeyOrIndex ::=
'Key' | 'Index'
{{< copyable "sql" >}}
CREATE TABLE t1 (id INT NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, c1 INT NOT NULL);
Query OK, 0 rows affected (0.10 sec)
{{< copyable "sql" >}}
INSERT INTO t1 (c1) VALUES (1),(2),(3),(4),(5);
Query OK, 5 rows affected (0.02 sec)
Records: 5 Duplicates: 0 Warnings: 0
{{< copyable "sql" >}}
EXPLAIN SELECT * FROM t1 WHERE c1 = 3;
+-------------------------+----------+-----------+---------------+--------------------------------+
| id | estRows | task | access object | operator info |
+-------------------------+----------+-----------+---------------+--------------------------------+
| TableReader_7 | 10.00 | root | | data:Selection_6 |
| └─Selection_6 | 10.00 | cop[tikv] | | eq(test.t1.c1, 3) |
| └─TableFullScan_5 | 10000.00 | cop[tikv] | table:t1 | keep order:false, stats:pseudo |
+-------------------------+----------+-----------+---------------+--------------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)
{{< copyable "sql" >}}
CREATE INDEX c1 ON t1 (c1);
Query OK, 0 rows affected (0.30 sec)
{{< copyable "sql" >}}
EXPLAIN SELECT * FROM t1 WHERE c1 = 3;
+------------------------+---------+-----------+------------------------+---------------------------------------------+
| id | estRows | task | access object | operator info |
+------------------------+---------+-----------+------------------------+---------------------------------------------+
| IndexReader_6 | 10.00 | root | | index:IndexRangeScan_5 |
| └─IndexRangeScan_5 | 10.00 | cop[tikv] | table:t1, index:c1(c1) | range:[3,3], keep order:false, stats:pseudo |
+------------------------+---------+-----------+------------------------+---------------------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
{{< copyable "sql" >}}
ALTER TABLE t1 DROP INDEX c1;
Query OK, 0 rows affected (0.30 sec)
{{< copyable "sql" >}}
CREATE UNIQUE INDEX c1 ON t1 (c1);
Query OK, 0 rows affected (0.31 sec)
注意:
该功能目前为实验特性,不建议在生产环境中使用。
如果需要使用这一特性,在 TiDB 配置文件中进行以下设置:
{{< copyable "sql" >}}
allow-expression-index = true
TiDB 不仅能将索引建立在表中的一个或多个列上,还可以将索引建立在一个表达式上。当查询涉及表达式时,表达式索引能够加速这些查询。
考虑以下查询:
{{< copyable "sql" >}}
SELECT * FROM t WHERE lower(name) = "pingcap";
如果建立了如下的表达式索引,就可以使用索引加速以上查询:
{{< copyable "sql" >}}
CREATE INDEX idx ON t ((lower(name)));
维护表达式索引的代价比一般的索引更高,因为在插入或者更新每一行时都需要计算出表达式的值。因为表达式的值已经存储在索引中,所以当优化器选择表达式索引时,表达式的值就不需要再计算。因此,当查询速度比插入速度和更新速度更重要时,可以考虑建立表达式索引。
表达式索引的语法和限制与 MySQL 相同,是通过将索引建立在隐藏的虚拟生成列 (generated virtual column) 上来实现的。因此所支持的表达式继承了虚拟生成列的所有限制。目前,建立了索引的表达式只有在 FIELD
子句、WHERE
子句和 ORDER BY
子句中时,优化器才能使用表达式索引。后续将支持 GROUP BY
子句。
不可见索引(Invisible Indexes)不会被查询优化器使用:
CREATE TABLE t1 (c1 INT, c2 INT, UNIQUE(c2));
CREATE UNIQUE INDEX c1 ON t1 (c1) INVISIBLE;
具体可以参考 ALTER INDEX
。
和 CREATE INDEX
语句相关的全局变量有 tidb_ddl_reorg_worker_cnt
,tidb_ddl_reorg_batch_size
和 tidb_ddl_reorg_priority
,具体可以参考系统变量。
- 不支持
FULLTEXT
,HASH
和SPATIAL
索引。 - 不支持降序索引 (类似于 MySQL 5.7)。
- 无法向表中添加
CLUSTERED
类型的PRIMARY KEY
。要了解关于CLUSTERED
主键的详细信息,请参考聚簇索引。