MYSQL索引

本文详细探讨了MySQL中使用的各种索引数据结构,包括二叉树、红黑树、Hash表、B-Tree和B+Tree,分析了它们各自的优缺点及适用场景,特别强调了B+Tree在实现范围查询上的优势,以及InnoDB存储引擎如何利用B+Tree构建聚集索引。

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索引是帮助Mysql高效获取数据的排好序的数据结构

索引的数据结构

1.二叉树

2.红黑树

3.Hash表

4.B-Tree B+-Tree

二叉树的结构:

  

上图表示排序二叉树的每个节点都是索引(主键)每个结点的左子树都比这个结点小,每个结点的右子树都比这个结点大,他们都指向存储数据的地址,如果有特殊情况比如索引是1,2,3,4,5.那就会变成斜着的链表,就会影响查找的效率,所以不使用这种结构。

红黑树:红黑树可以解决上述的不平衡的问题 ,但是当数据量非常大的时候,红黑树的高度就会非常大,就会增加磁盘I/O访问的次数(效率非常低)

哈希表:利用哈希表可以将要查询的值经过哈希运算,经过一次磁盘I/O就可以得到(这种方法效率高,但是不常用因为这种方法没办法进行范围的查询);

B-Tree

B-Tree的特点

1.叶子结点具有相同的深度

2.叶子结点的指针为空

3.节点中的数据索引从左到右递增排序

从红黑树的缺点可以知道高度很大,解决这样的问题就可以不用单一节点从而出现了B-Tree,现在的层数变小了,磁盘的I/0次数变少了但是他依旧没有办法完成范围的查找从而出现了B+Tree.

B+Tree

特点:

1.非叶子节点不存储data,只存储索引,可以放更多的索引

2.叶子结点不存储指针

3.顺序访问指针,提高区间访问的性能

这个结构为什么能存下上千万的数据呢?

高度一般为3,MySQL定义了 一个节点最大为16kb,假设索引的类型是bigint 是8个字节,后面接的指针大小为6个字节那么整个结构就占14个字节,16kb/14b=1170, 叶子结点假设为1kb,那么能存储的数据量为1170*1170*16

怎么解决了范围查找呢?

看一下B+Tree的数据结构:每个叶子结点之间是有指针的所以是可以找到的

不同存储引擎:

test表利用MyISAM存储引擎

会生成三种文件

test.firm文件:这代表了表的定义的相关信息(结构相关)

test.MYD文件:存储的是数据行

test.MYI:存储的是索引的数据值

这种存储引擎的叶子结点存的是数据行的地址,通过这个地址去MYD文件中找到数据行

在Innodb存储引擎中

有两个文件.firm文件.ldb文件

这个叶子结点直接存储的是数据行

什么是聚集索引:叶子结点包含了完整的数据记录

上述说的innoDB就是聚集索引 

MyiSAM就是非聚集索引

为什么innodb表必须要有主键,并且推荐的是自增类型的主键

因为innodb的数据项的存储就是利用B+Tree来设计的

为什么最好是整形呢?因为不管是插入还是查找都需要进行比较,所以整形比字符串号

为什么要使用递增的主键?因为插入的时候直接加到叶子结点后面即可

如果不是递增的,如果在叶子结点中间加入一个元素,会引起分裂

MySQL索引是一种数据结构,可以帮助MySQL快速定位和访问表中的数据。使用索引可以提高查询效率,降低数据库的负载。下面是MySQL索引的一些基本概念和使用方法: 1. 索引类型 MySQL支持多种类型的索引,包括B树索引、哈希索引、全文索引等。其中,B树索引是最常用的一种,也是默认的索引类型。B树索引可以用于精确匹配和范围查询,而哈希索引主要用于等值查询,全文索引则用于文本检索。 2. 索引创建 可以在创建表时指定索引,例如: ``` CREATE TABLE users ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), email VARCHAR(50), INDEX idx_email (email) ); ``` 也可以在已有的表上添加索引,例如: ``` ALTER TABLE users ADD INDEX idx_name (name); ``` 3. 索引使用 查询语句中可以使用WHERE子句和ORDER BY子句来利用索引,例如: ``` SELECT * FROM users WHERE email = 'example@example.com'; SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'John%' ORDER BY id DESC; ``` 需要注意的是,索引并不是越多越好,过多的索引会占用过多的磁盘空间并降低写操作的性能。因此,需要根据实际情况选择合适的索引。同时,还需要定期对索引进行维护,包括优化查询语句、删除不必要的索引等。 4. 索引优化 MySQL提供了一些工具来优化索引,例如EXPLAIN命令可以帮助分析查询语句的执行计划,找出慢查询和不必要的全表扫描。可以使用OPTIMIZE TABLE命令来优化表的索引和碎片,从而提高查询性能。还可以使用缓存来避免频繁的查询操作,例如使用Memcached或Redis等缓存工具。 以上就是MySQL索引的一些基本概念和使用方法,需要根据实际情况进行选择和优化。
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