Mysql-InnoDB 索引学习

最新推荐文章于 2025-09-09 20:40:49 发布
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本文深入探讨了InnoDB存储引擎中各种索引的工作原理，包括B+树索引、哈希索引、全文索引等。详细讲解了聚集索引与辅助索引的区别，以及索引管理、分裂和优化策略，如Fast Index Creation、Online Schema Change、MRR和ICP优化。

InnoDB常见的索引

B+树索引
全文索引
哈希索引

哈希索引是自适应索引，InnoDB会根据使用情况自动生成，不能人为干预

B+数由B树和索引顺序访问方法演化而来

定义：

B+数的插入操作

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B+树的删除

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聚集索引和辅助索引

聚集索引

非叶子节点：键值及指向数据页的偏移量
叶子节点：整行数据的记录

聚集索引的存储并不是物理上连续的，而是逻辑上连续的

辅助索引

非叶子节点：键值
叶子节点：键值、书签

B+树的分裂

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B+树索引的管理

show index from tableName

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Fast index Creation

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Online Schema Change

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联合索引

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覆盖索引

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索引提示

use index
force index

MRR（Mutil-Range Read） 优化

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ICP（Index Condition Pushdown）优化

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Mysql-InnoDB索引：普通索引、主键索引、唯一索引、组合索引
qq_40432425的博客
05-06 1234
索引底层实现是B+树。B+树类似折半查找，比如说如果有10亿条数据，一次就能砍到一半，数据量越多，索引的作用越大。索引可以极大的提高数据的查询速度，但是会降低插入、删除、更新表的速度，因为在执行这些写操作时，还要操作索引文件。
深入理解MySQL InnoDB中的B+索引机制
热门推荐
张彦峰的博客
11-20 7万+
InnoDB中的索引是提高数据检索效率的关键。本文介绍了三种主要索引类型： 聚簇索引：基于主键排序存储完整的用户记录，适合快速主键查询和范围查询。 二级索引：基于非主键列排序，提升非主键查询性能，但需要回表操作。 联合索引：基于多个列排序，适用于复杂查询，能够显著提升多列条件查询的效率。 通过合理使用和配置这些索引，能有效提升数据库查询和数据操作的性能。理解索引的工作机制和最佳实践，对于优化MySQL数据库性能至关重要。
MySQL索引(InnoDB存储引擎)学习记录
debug
12-30 340
引言 关于数据库索引牵扯到的知识点比较多，通过阅读《MySQL技术内幕InnoDB存储引擎》一书以及网上的一些文章，下面记录自己所能理解的部分内容，通过场景分析和一些问题将知识点进行串联起来进行理解。 InnoDB存储引擎概要 InnoDB存储引擎中所有的数据都被存放在一个空间中，我们称之为表空间，这个表空间中由段组成，段由区组成，区由页(块)组成，这里的页/块(磁盘块)也就是InnoDB 存...
MySQL-InnoDB索引详解
qq_43022896的博客
06-10 1376
线上的一个表, 记录日志用的, 会定期删除过早之前的数据. 最后这个表实际内容的大小才10G, 而他的索引却有30G. 在阿里云控制面板上看,就是占了40G空间.InnoDB 这种引擎虽然删除了表的部分记录,但是它的索引还在, 并未释放. 只能是重新建表才能重建索引.索引项是按照索引定义里面出现的字段顺序排序的。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。
MySQL-----InnoDB的自适应哈希索引
m0_73537205的博客
06-15 1012
InnoDB存储引擎监测到同样的二级索引不断被使用，那么它会根据这个二级索引，在内存上根据二级索引树(B+树)上的二级索引值，在内存上构建一个哈希索引，来加速搜索。
Mysql InnoDB 索引结构
凡夫编程
11-23 3510
索引的本质是让mysql以最高效、扫描行数最少的方式找到需要的数据。索引作用很大，但是也不索引越多，查询性能就越高。同样索引太少，也不行。所以如何给应用程序创建合适的索引至关重要。我认为最好的方式，是根据业务发展的需要，可以动态的对创建索引进行调整。如业务初期数据量不多的时候，可以先不建索引，待业务增速比较快的时候，对查询的需求增多的时候，可以根据具体的业务场景的数据流进行创建或者调整。当然，如果可以提交预判业务上的查询需求，可以在初期的时候把索引创建好。创建合适的索引也是非常有技术含量的。
Mysql-Innodb索引二次查找解决方案
Yoga0301的博客
05-10 3137
一、为什么会造成二级查找 因为Innodb二级索引存储的是主键，所以通过索引查找时，第一次查询是通过二级索引找到主键值，第二次查询是通过主键在聚簇索引找到对应的行位置 二、解决方案 1. 索引覆盖 何为索引覆盖?只查找该索引的值。 select index_column from table 只查找二级索引的值，则不需要在去聚簇索引进行二次查找 2.延时关联 先使...
MySQL索引简介 - InnoDB和MyISAM索引模型
itigoitie的博客
07-11 2083
一句话简单来说，索引的出现其实就是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样。一本500页的书，如果你想快速找到其中的某一个知识点，在不借助目录的情况下，那我估计你可得找一会儿。同样，对于数据库的表而言，索引其实就是它的“目录”。...
mysql 中Innodb的索引
纯洁的小魔鬼
06-08 4733
MySQL索引优化指南 摘要：索引是MySQL提高查询性能的关键数据结构，本文系统介绍了索引原理与使用技巧。主要内容包括：1）索引类型：聚簇索引（主键索引）和非聚簇索引（辅助索引）的区别及回表机制；2）索引分类：普通索引、唯一索引、主键索引、联合索引的特点与创建方法；3）联合索引的最左匹配原则和索引下推优化；4）覆盖索引的优势及实现方式；5）索引排序规则与索引失效场景。文章通过大量测试案例，详细演示了如何合理建立索引、避免索引失效，并提供了EXPLAIN分析索引使用情况的方法，最后总结了12条索引建立规则和
MYSQL-innodb性能优化学习总结.pdf
11-24
MySQL-InnoDB性能优化是数据库管理中的重要环节，它直接影响到系统的响应速度、并发处理能力和数据安全性。以下是对一些关键参数的详细解读： 1. **innodb_buffer_pool_size**：这是InnoDB存储引擎缓存数据和索引的...
MYSQL-innodb性能优化学习总结[收集].pdf
10-11
MySQL-InnoDB性能优化是数据库管理中的重要环节，它涉及到数据库的稳定性和效率。以下是对InnoDB性能优化的一些关键知识点的详细解析： 1. **innodb_buffer_pool_size**：这是InnoDB存储引擎的主要缓存区域，用于...
mysql-innodb关键特性
02-24
注：并不是所有的主键插入都是顺序的，若主键是UUID，则插入和辅助索引一样，同样是随机的对于非聚集索引的插入或更新操作，不是每一次直接插入到索引页中，而是先判断插入的非聚集索引页是否在缓冲池中，若在，则...
MYSQL-INNODB索引构成详解
lizi88888的博客
10-09 1125
对于MYSQL的INNODB存储引擎的索引，大家是不陌生的，都能想到是 B+树结构，可以加速SQL查询。但对于B+树索引，它到底“长”得什么样子，它具体如何由一个个字节构成的，这些的基础知识鲜有人深究。本篇文章从MYSQL行记录开始说起，层层递进，包括数据页，B+树聚簇索引，B+树二级索引，最后在文章末尾给出MYSQL索引的建议。文章涉及较多基础知识，内容较为枯燥，因此采用较多的图片补充说明，希望能对读者有帮助。
基于SpringBoot和uni-app开发的陪诊陪护软件系统源码
程序员创业中
09-06 1299
中国60岁以上人口已突破3.1亿，独居老人超1.3亿，而一线城市三甲医院日均门诊量超万人次。在这组数据背后，是无数家庭面临的困境：子女异地工作无法陪同父母就医，独居老人因不会操作智能设备在挂号机前徘徊，异地患者因不熟悉流程在医院迷路……当“就医”从个人事务演变为社会难题，陪诊陪护系统正以“专业服务+技术赋能”的双重模式，成为破解这一困局的关键。
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应聘者：我认为最重要的是能够理解业务需求，并将其转化为技术方案。同时，持续学习新技术，保持对行业趋势的关注也很关键。毕竟，技术更新很快，只有不断学习才能跟上节奏。通过这次面试，我们可以看到一位资深Java全栈开发者的专业能力和实践经验。他不仅掌握了多种技术栈，还能在实际业务场景中灵活运用，解决实际问题。同时，他也展现了良好的沟通能力和学习能力，这些都是成为一名优秀工程师的关键素质。
Date、BigDecimal类型值转换
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本文展示了前后端数据交互中日期和数值类型的转换处理。前端输入JSON数据包含日期字符串(yyyy-MM-dd和yyyy/MM/dd格式)和数值，后端通过@JsonFormat注解自动转换为Date类型，BigDecimal类型则用于精确计算。数据库中存储datetime和decimal类型数据。后端处理时，使用工具类对价格和利率进行格式化：价格保留两位小数(四舍五入)，利率转换为百分比格式。最终响应数据将日期转为时间戳或格式化字符串，数值转为格式化字符串，并转换支付方式编码为描述文本。完整流程涵盖数据接收、
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本文提出了一种快速构建具备深度信息检索能力的智能体系统（DeepSearch）的方法。该方法采用分阶段开发策略：首先基于RAG架构搭建基础检索链路，再通过LangChain框架整合大语言模型和搜索引擎API，赋予系统自主规划与迭代搜索能力，最终实现多源信息整合和结构化报告生成。技术选型上强调利用开源工具（如LangChain、ChromaDB）和预训练模型，通过"思考-检索-整合-迭代"的智能体工作流，高效构建可验证原型的核心功能。
今天继续昨天的正则表达式进行学习
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Lynnxiaowen的博客
09-09 528
egrepawk，注意：使用grep要配合-E或者-P使用，sed要配合-r使用。go?dgdgod()g(oo)+doogoodgoooodg(oo|la)dgoodo{number}表示含有number个o的内容显示，o{number，}表示大于等于number的o的内容显示，o{2,4}表示大于等于2小于等于4个o的内容显示\W\d\D[^0-9]\s\S。
实现MySQL-InnoDB SSD L2 Cache优化方案
MySQL-InnoDB是MySQL数据库的一种存储引擎，以其事务安全性和高性能而闻名。InnoDB支持行级锁定和外键约束，适用于需要ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性以及并发控制的事务处理应用。而SSD（固态驱动器）...
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