定义
索引(index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据, 这样就可以在这些数据结构 上实现高级查找算法,这种数据结构就是索引。
优点:
提高数据检索效率,降低数据库的IO成本
通过索引列对数据进行排序,降低数据排序的成本,降低CPU的消耗
缺点:
索引列也是要占用空间的
索引大大提高了查询效率,但降低了更新的速度,比如 INSERT、UPDATE、DELETE
B-Tree
B-Tree,B树是一种多路衡查找树,相对于二叉树,B树每个节点可以有多个分支,即多叉。
特点:
5阶的B树,每一个节点最多存储4个key,对应5个指针。
一旦节点存储的key数量到达5,就会裂变,中间元素向上分裂。
在B树中,非叶子节点和叶子节点都会存放数据。
B+Tree
B+Tree是B-Tree的变种
B+Tree 与 B-Tree相比,主要有以下三点区别:
所有的数据都会出现在叶子节点。
叶子节点形成一个单向链表。
非叶子节点仅仅起到索引数据作用,具体的数据都是在叶子节点存放的。
MySQL索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上,增加一个指向相邻叶子节点的链表指针,就形成了带有顺序指针的B+Tree,提高区间访问的性能,利于排序。
为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构?
相对于二叉树,层级更少,搜索效率高;
对于B-tree,无论是叶子节点还是非叶子节点,都会保存数据,这样导致一页中存储的键值减少,指针跟着减少,要同样保存大量数据,只能增加树的高度,导致性能降低;
相对Hash索引,B+tree支持范围匹配及排序操作;
索引的分类
在MySQL数据库,将索引的具体类型主要分为以下几类:主键索引、唯一索引、常规索引、全文索引。
在 InnoDB 存储引擎中,根据索引的存储形式,又可以分为以下两种:
聚集索引(Clustered Index)
将数据存储与索引放一块,索引结构的叶子节点保存了行数据,必须有,而且只有一个
二级索引(Secondary Index)
将数据与索引分开存储,索引结构的叶子节点关联的是对应的主键,可以存在多个
聚集索引选取规则:
如果存在主键,主键索引就是聚集索引
如果不存在主键,将使用第一个唯一(UNIQUE)索引作为聚集索引。
如果表没有主键,或没有合适的唯一索引,则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。
回表查询
这种先到二级索引中查找数据,找到主键值,然后再到聚集索引中根据主键值,获取数据的方式,就称之为回表查询。
索引语法
- 创建索引
CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name (index_col_name,... ) ;- 查看索引
SHOW INDEX FROM table_name ;- 删除索引
DROP INDEX index_name ON table_name ;
文章详细介绍了MySQL中的索引概念,包括其提高数据检索效率、排序优化等优点,以及占用空间和降低更新速度的缺点。重点讨论了B-Tree和B+Tree数据结构,解释了InnoDB存储引擎选择B+Tree的原因,如支持范围匹配和排序。此外,文章还阐述了索引的分类,如主键索引、唯一索引、常规索引和全文索引,以及聚集索引和二级索引的区别,并提到了回表查询的概念。
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