mysql 索引原理

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>

1 索引介绍:

需求:

　　一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化显然是重中之重。
说起加速查询，就不得不提到索引了。

索引:

　　 简单的说,相当于图书的目录,可以帮助用户快速的找到需要的内容.

　　 在MySQL中也叫做“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。能够大大提高查询效率。特别是当数据量非常大，查询涉及多个表时，使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍.

本质:

　　索引本质：通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。

2 索引方法

             1. B+TREE 索引

 

　　B+树是一种经典的数据结构，由平衡树和二叉查找树结合产生，它是为磁盘或其它直接存取辅助设备而设计的一种平衡查找树，在B+树中，所有的记录节点都是按键值大小顺序存放在同一层的叶节点中，叶节点间用指针相连，构成双向循环链表，非叶节点（根节点、枝节点）只存放键值，不存放实际数据。下面看一个2层B+树的例子：

注意:通常其高度都在2~3层，查询时可以有效减少IO次数

　系统从磁盘读取数据到内存时是以磁盘块（block）为基本单位的，位于同一磁盘块中的数据会被一次性读取出来，而不是按需读取。InnoDB 存储引擎使用页作为数据读取单位，页是其磁盘管理的最小单位，默认 page 大小是 16kB。

b+树的查找过程

　　如图所示，如果要查找数据项30，那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存，此时发生一次IO，在内存中用二分查找确定30在28和65之间，锁定磁盘块1的P2指针，内存时间因为非常短（相比磁盘的IO）可以忽略不计，通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块由磁盘加载到内存，发生第二次IO，30在28和35之间，锁定当前磁盘块的P1指针，通过指针加载磁盘块到内存，发生第三次IO，同时内存中做二分查找找到30，结束查询，总计三次IO。真实的情况是，3层的b+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次IO，性能提高将是巨大的，如果没有索引，每个数据项都要发生一次IO，那么总共需要百万次的IO，显然成本非常非常高。

 强烈注意: 索引字段要尽量的小,磁盘块可以存储更多的索引.

 2. HASH 索引

　　　　hash就是一种（key=>value）形式的键值对,允许多个key对应相同的value，但不允许一个key对应多个value,为某一列或几列建立hash索引，就会利用这一列或几列的值通过一定的算法计算出一个hash值，对应一行或几行数据.   hash索引可以一次定位，不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率.

 

HASH与BTREE比较:

hash类型的索引：查询单条快，范围查询慢
btree类型的索引：b+树，层数越多，数据量越大,范围查询和随机查询快（innodb默认索引类型）

不同的存储引擎支持的索引类型也不一样
InnoDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 Btree、Hash 等索引，不支持Full-text 索引；
MyISAM 不支持事务，支持表级别锁定，支持 Btree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
Memory 不支持事务，支持表级别锁定，支持 Btree、Hash 等索引，不支持 Full-text 索引；
NDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 Hash 索引，不支持 Btree、Full-text 等索引；
Archive 不支持事务，支持表级别锁定，不支持 Btree、Hash、Full-text 等索引；

 

3 索引类型:

一.普通索引

普通索引仅有一个功能：加速查询

1 创建表同时给name字段设置为普通索引.

2 单独给表指定普通索引.

 

3 删除索引

drop index idx_name on tb1;

4 查看索引

show index from tb1;

5 查看索引 列介绍

1、Table 表的名称。

2、 Non_unique 如果索引为唯一索引,则为0,如果可以则为1。

3、 Key_name 索引的名称

4、 Seq_in_index 索引中的列序列号，从1开始。

5、 Column_name 列名称。

6、 Collation 列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（无分类）。

7、Cardinality 索引中唯一值的数目的估计值。

8、Sub_part 如果列只是被部分地编入索引，则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引，则为NULL。

9、 Packed 指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩，则为NULL。

10、 Null 如果列含有NULL，则含有YES。如果没有，则该列含有NO。

11、 Index_type 用过的索引方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE）。

12、 Comment 多种评注

 

二:唯一索引

唯一索引有两个功能：加速查询 和 唯一约束（可含一个null 值）

创建表加唯一索引

创建唯一索引

create unique index idx_age on tb2(age);

三.主键索引

 主键有两个功能：加速查询 和 唯一约束（不可含null）

 注意:一个表中最多只能有一个主键索引.

创建表和创建两种方式:

二:创建主键

alter table tb3 add primary key(id);

三:删除主键

四:组合索引

 

举个例子来说，比如你在为某商场做一个会员卡的系统。

这个系统有一个会员表
有下列字段：
会员编号 INT
会员姓名 VARCHAR(10)
会员身份证号码 VARCHAR(18)
会员电话 VARCHAR(10)
会员住址 VARCHAR(50)
会员备注信息 TEXT

那么这个 会员编号，作为主键，使用 PRIMARY
会员姓名 如果要建索引的话，那么就是普通的 INDEX
会员身份证号码 如果要建索引的话，那么可以选择 UNIQUE （唯一的，不允许重复）

 

 

 

4.聚合索引和辅助索引 

数据库中的B+树索引可以分为聚集索引和辅助索引.

聚集索引：InnoDB表 索引组织表，即表中数据按主键B+树存放，叶子节点直接存放整条数据，每张表只能有一个聚集索引。

如图:

1.当你定义一个主键时，InnnodDB存储引擎则把它当做聚集索引

2.如果你没有定义一个主键，则InnoDB定位到第一个唯一索引，且该索引的所有列值均飞空的，则将其当做聚集索引。

3如果表没有主键或合适的唯一索引INNODB会产生一个隐藏的行ID值6字节的行ID聚集索引，

补充：由于实际的数据页只能按照一颗B+树进行排序，因此每张表只能有一个聚集索引，聚集索引对于主键的排序和范围查找非常有利.

辅助索引：（也称非聚集索引）是指叶节点不包含行的全部数据，叶节点除了包含键值之外，还包含一个书签连接，通过该书签再去找相应的行数据。下图显示了

InnoDB存储引擎辅助索引获得数据的查找方式：

从上图中可以看出，辅助索引叶节点存放的是主键值，获得主键值后，再从聚集索引中查找整行数据。举个例子，如果在一颗高度为3的辅助索引中查找数据，首先从辅助索引中获得主键值（3次IO），接着从高度为3的聚集索引中查找以获得整行数据（3次IO），总共需6次IO。一个表上可以存在多个辅助索引。

总结二者区别:

　　相同的是：不管是聚集索引还是辅助索引，其内部都是B+树的形式，即高度是平衡的，叶子结点存放着所有的数据。

　　不同的是：聚集索引叶子结点存放的是一整行的信息,而辅助索引叶子结点存放的是单个索引列信息.

总结二者区别:

　　相同的是：不管是聚集索引还是辅助索引，其内部都是B+树的形式，即高度是平衡的，叶子结点存放着所有的数据。

　　不同的是：聚集索引叶子结点存放的是一整行的信息,而辅助索引叶子结点存放的是单个索引列信息.

何时使用聚集索引或非聚集索引

下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）：

动作描述	使用聚集索引	使用非聚集索引
列经常被分组排序	应	应
返回某范围内的数据	应	不应
一个或极少不同值	不应	不应
频繁更新的列	不应	应
外键列	应	应
主键列	应	应
频繁修改索引列	不应	应

也就是总结一句话:

拿数字举例子:比如我想找16这个数,聚集索引先先找第一层 5-28之间,选出5右边  28左边数据,在第二层一个范围15 ,18 ,再在第三层找16这个数.     非聚集索引的话就是也通过b+tree方法找到15这个主键索引,然后在在聚集索引里面找,经过6次io操作.

如果拿具体表举例子,就是我新建表   id   name  age  有三列数据,通过聚集索引找的是第一行里面所有信息(id name age) 而通过辅助索引(聚集索引)

 

转载于:https://my.oschina.net/u/3657436/blog/1793289