MySQL索引

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。

定义

索引(index)是帮助MySQL高效获取数据数据结构(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。

  • 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?

  1. 相对于二叉树,层级更少,搜索效率高;

  1. 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

  1. 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 ;

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