谈谈你对MySQL索引的理解

本文围绕MySQL索引展开,介绍了索引是帮助高效获取数据的数据结构,能提高查询效率。阐述了索引的分类,包括存储结构和应用层次等划分。分析了索引的底层实现,如Hash、B-Tree、B+Tree索引。还解释了默认用B+Tree的原因及官方建议用自增长主键作索引的理由。

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看了很多关于索引的博客,讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念,如B-Tree索引,Hash索引,唯一索引....或许有很多人和我一样,没搞清楚概念就开始研究B-Tree,B+Tree等结构,导致在面试的时候答非所问!

 

一、索引是什么?

索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。

二、索引能干什么?

索引非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要。索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级,总的来说就是可以明显的提高查询效率。

三、索引的分类?

1、从存储结构上来划分:BTree索引(B-Tree或B+Tree索引),Hash索引,full-index全文索引,R-Tree索引。这里所描述的是索引存储时保存的形式,

2、从应用层次来分:普通索引,唯一索引,复合索引

3、根据中数据的物理顺序与键值的逻辑(索引)顺序关系:聚集索引,非聚集索引。

平时讲的索引类型一般是指在应用层次的划分。

就像手机分类:安卓手机,IOS手机 与 华为手机,苹果手机,OPPO手机一样。

普通索引:即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引

唯一索引:索引列的值必须唯一,但允许有空值

复合索引:多列值组成一个索引,专门用于组合搜索,其效率大于索引合并

聚簇索引(聚集索引):并不是一种单独的索引类型,而是一种数据存储方式。具体细节取决于不同的实现,InnoDB的聚簇索引其实就是在同一个结构中保存了B-Tree索引(技术上来说是B+Tree)和数据行。

非聚簇索引:不是聚簇索引,就是非聚簇索引

四、索引的底层实现

mysql默认存储引擎innodb只显式支持B-Tree( 从技术上来说是B+Tree)索引,对于频繁访问的表,innodb会透明建立自适应hash索引,即在B树索引基础上建立hash索引,可以显著提高查找效率,对于客户端是透明的,不可控制的,隐式的。

不谈存储引擎,只讨论实现(抽象)

Hash索引 

基于哈希表实现,只有精确匹配索引所有列的查询才有效,对于每一行数据,存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码(hash code),并且Hash索引将所有的哈希码存储在索引中,同时在索引表中保存指向每个数据行的指针。

B-Tree索引(MySQL使用B+Tree)

B-Tree能加快数据的访问速度,因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取数据,数据分布在各个节点之中。

B+Tree索引

是B-Tree的改进版本,同时也是数据库索引索引所采用的存储结构。数据都在叶子节点上,并且增加了顺序访问指针,每个叶子节点都指向相邻的叶子节点的地址。相比B-Tree来说,进行范围查找时只需要查找两个节点,进行遍历即可。而B-Tree需要获取所有节点,相比之下B+Tree效率更高。

结合存储引擎来讨论(一般默认使用B+Tree)

案例:假设有一张学生表,id为主键

在MyISAM引擎中的实现(二级索引也是这样实现的)

在InnoDB中的实现

五、为什么索引结构默认使用B+Tree,而不是Hash,二叉树,红黑树?

B-tree:因为B树不管叶子节点还是非叶子节点,都会保存数据,这样导致在非叶子节点中能保存的指针数量变少(有些资料也称为扇出),指针少的情况下要保存大量数据,只能增加树的高度,导致IO操作变多,查询性能变低;

Hash:虽然可以快速定位,但是没有顺序,IO复杂度高。

二叉树:树的高度不均匀,不能自平衡,查找效率跟数据有关(树的高度),并且IO代价高。

红黑树:树的高度随着数据量增加而增加,IO代价高。

六、为什么官方建议使用自增长主键作为索引?

结合B+Tree的特点,自增主键是连续的,在插入过程中尽量减少页分裂,即使要进行页分裂,也只会分裂很少一部分。并且能减少数据的移动,每次插入都是插入到最后。总之就是减少分裂和移动的频率。

插入连续的数据:

插入非连续的数据:

七、简单总结下

1、MySQL使用B+Tree作为索引数据结构。

2、B+Tree在新增数据时,会根据索引指定列的值对旧的B+Tree做调整。

4、从物理存储结构上说,B-Tree和B+Tree都以页(4K)来划分节点的大小,但是由于B+Tree中中间节点不存储数据,因此B+Tree能够在同样大小的节点中,存储更多的key,提高查找效率。

5、影响MySQL查找性能的主要还是磁盘IO次数,大部分是磁头移动到指定磁道的时间花费。

6、MyISAM存储引擎下索引和数据存储是分离的,InnoDB索引和数据存储在一起。

7、InnoDB存储引擎下索引的实现,(辅助索引)全部是依赖于主索引建立的(辅助索引中叶子结点存储的并不是数据的地址,还是主索引的值,因此,所有依赖于辅助索引的都是先根据辅助索引查到主索引,再根据主索引查数据的地址)。

8、由于InnoDB索引的特性,因此如果主索引不是自增的(id作主键),那么每次插入新的数据,都很可能对B+Tree的主索引进行重整,影响性能。因此,尽量以自增id作为InnoDB的主索引。

 

 

 

MySQL是一种开源的、关系型数据库管理系统,是最流行的关系型数据库之一。它可以在多种操作系统上运行,包括Windows、Linux和Unix等。MySQL具有高性能、可靠性、可扩展性等优点,可以应用于各种不同的场景,如Web应用程序、企业级应用程序、数据仓库等。 在MySQL数据库技术方面,我认为主要包括以下几个方面: 一、数据库设计和建模 在设计和建模MySQL数据库时,需要考虑数据的结构和关系。数据库设计应该具有高效性、可靠性、安全性、可扩展性和可维护性。在设计时,需要考虑表之间的关系,以及如何使用索引、视图、存储过程和触发器等功能来优化性能。 二、SQL语言 SQL是结构化查询语言,是访问MySQL数据库的主要方式。SQL语言包括数据定义语言(DDL)、数据操作语言(DML)和数据查询语言(DQL)等部分。DDL用于创建、修改和删除数据库对象,如表、索引和视图等;DML用于插入、更新和删除数据;DQL用于查询数据。了解SQL语言的基础知识,可以更好地理解和使用MySQL数据库。 三、索引 索引MySQL数据库中用于加快查询速度的重要机制。索引可以是单列索引或多列索引,可以通过B树或哈希表来实现。在使用索引时,需要考虑索引的选择和优化,以确保查询效率的最大化。 四、优化查询性能 优化查询性能是MySQL数据库技术的重要方面。在MySQL查询中,可以使用各种技术来提高查询性能,如使用索引、优化查询语句、使用存储过程和优化数据库服务器等。此外,还可以通过分区、分片、负载均衡等方式来扩展MySQL数据库的性能。 五、备份和恢复 备份和恢复是MySQL数据库管理的关键方面。在MySQL数据库中,可以使用mysqldump命令将数据库备份到文件中,也可以使用二进制日志(binlog)来备份和恢复数据。备份和恢复需要考虑备份频率、备份类型和备份存储等因素。 综上所述,MySQL数据库技术是一个广泛应用于各种应用程序的关键技术,包括数据库设计和建模、SQL语言、索引、优化查询性能、备份和恢复等方面。了解和掌握这些技术,可以帮助开发人员更好地使用MySQL数据库,提高应用程序的性能和可靠性。
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