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Mysql 索引精讲(一)
2019-09-17 18:17:44 】 浏览:34
Tags:Mysql 索引 精讲

 

Mysql 索引精讲

开门见山,直接上图,下面的思维导图即是现在要讲的内容,可以先有个印象~

 

  • 常见索引类型(实现层面)
  • 索引种类(应用层面)
  • 聚簇索引与非聚簇索引
  • 覆盖索引
  • 最佳索引使用策略

1.常见索引类型(实现层面)

首先不谈Mysql怎么实现索引的,先马后炮一下,如果让我们来设计数据库的索引,该怎么设计?

我们首先思考一下索引到底想达到什么效果?其实就是想能够实现快速查找数据的策略,所以索引的实现本质上就是一个查找算法。

但是跟普通的查找有所不同,因为我们的数据有一下特征:

1.存储的数据是非常非常多的
2.并且还不断的动态变化

所以实现索引时需要考虑到这两个特点。我们需要找一个最合适的数据结构算法来实现查找功能。

下面一起看下常见的查找策略,如下图:

 

 

由于前面说的两个特点我们首先排除静态查找的算法。

至于查找树,我们有二叉树和多叉树两种选择:

二叉树:如果选择二叉树的话,由于我们的数据量庞大,二叉树的深度会变得非常大,我们的索引树会变成参天大树,每次查询会导致很多磁盘IO。

多叉树:多叉树解决了了树的深度大的问题,那么我们到底选择B树还是B+树呢?

B树 摘自维基百科 zh.wikipedia.org/wiki/B%2B树

 

 

B+树 摘自维基百科 zh.wikipedia.org/wiki/B%2B树

 

 

从上面图可知B+树的叶子节点存放了所有的索引值,并且叶子结点之间以链表的形式相互关联,所以我们只需从最左的链表遍历的话即可查找所有的值,最常见的用途就是范围查找,而B树则不满足这范围查找,又或者说实现特别复杂,所以Mysql最终选择了使用B+树实现这一功能。

1.1 B-Tree 索引(B+树)

先说明一下,虽然叫在Mysql官方叫做B-Tree索引,但采用的是B+树数据结构。

B-tree索引能够加快访问数据的速度,不需要进行全表扫描,而是从索引树的根节点层层往下搜索,在根节点存放了索引值和指向下一个节点的指针。

下面看下单列索引的数据怎么组织的。

create table User(
`name` varchar(50) not null,
`uid` int(4) not null,
`gender` int(2) not null,
 key(`uid`)
);

复制代码

上面User 表给uid列创建了一个索引,那么往表里插入uid(96~102)的时候存储引擎是怎么管理索引的呢?看下面的索引树

 

 

1.在叶子节点存放所有的索引值,非叶子节点值是为了更快定位包含目标值的叶子节点

2.叶子节点的值是有序的

3.叶子节点之间以链表形式关联

下面在看一下多列(联合)索引的数据怎么组织的。

create table User(
`name` varchar(50) not null,
`uid` int(4) not null,
`gender` int(2) not null,
 key(`uid`,`name`)
);

复制代码

给User 表创建了联合索引 key(uid,name) 这种情况下他的索引树是如下图所示。

 

 

特点跟单列索引一样,不同之处在于他的排序,如果第一个字段相同时会按第二个索引字段排序

如何通过B-tree快速查找数据?

 

 

对于InnoDb 存储引擎的B-tree索引,会按一下步骤通过索引找到行数据

  • 如果使用了聚簇索引(主键),则叶子节点上就包含行数据,可直接返回
  • 如果使用了非聚簇索引(普通索引),则在叶子节点存了主键,再根据主键查询一次上面 的聚簇索引,最后返回数据

对于MyISAM 存储引擎的B-tree索引,会按一下步骤通过索引找到行数据

  • 在MyISAM 的索引树的叶子节点上除了索引值之外即没存储主键,也没存储行数据,而是存了指向行数据的指针,根据这个指针在从表文件查询数据。

1.2 Hash 索引(哈希表)

哈希索引是基于哈希表来实现的,只有精确匹配所有的所有列才能生效。

也就是说假设有个hash索引 key (col1,col2) 那么每次只有 col1和col2两个字段都用才能够生效。因为生成hash索引的时候是根据一个hash函数对所有的索引列取hash值来实现的。

如下方图,有个hash索引key(name)

 

 

当我们执行 mysql> select * from User where name='张三'; 时怎么利用hash索引快速查找的?

  1. 第一步,计算出hash值,hash(张三) = 1287
  2. 第二步,定位行号,比如key=1287 对应的行号为3
  3. 第三步,找到指定行并且比较name列值是否为张三做个校验

 

 


2.常见索引种类(应用层面)

主键索引

create table User(
`name` varchar(50) not null,
`uid` int(4) not null,
`gender` int(2) not null,
 primary key(`uid`)
);
复制代码

主键索引是唯一的,通常以表的ID设置为主键索引,一个表只能有一个主键索引,这是他跟唯一索引的区别。

唯一索引

create table User(
`name` varchar(50) not null,
`uid` int(4) not null,
`gender` int(2) not null,
 unique key(`name`)
);
复制代码

唯一索引主要用于业务上的唯一约束,他跟主键索引的区别是,一个表可以有多个唯一索引

单列索引

create table User(
`name` varchar(50) not null,
`uid` int(4) not null,
`gender` int(2) not null,
 key(`name`)
);
复制代码

以某一个字段为索引

联合索引

create table User(
`name` varchar(50) not null,
`uid` int(4) not null,
`gender` int(2) not null,
 key(`name`,`uid`)
);
复制代码

两个或两个以上字段联合组成一个索引。使用时需要注意满足最左匹配原则!

还有其他不常用的就不介绍了~


3.聚簇索引与非聚簇索引

什么是聚簇索引?
聚簇索引指的是他的 索引和行数据 在一起存储。也就是在一颗B+树的叶子结点上存储的不仅是他的索引值,还有对应的某一行的数据。待会儿看图便知。

聚簇索引不是一种索引,而是一种数据存储组织方式 !!!

crreate table test( col1 int not null, col2 int not null, PRIMARY KEY(col1), KEY(col2) ); 复制代码

如上所示,表test 由两个索引,分别是主键 col1 和 普通索引 col2。那么这俩索引跟聚簇非聚簇有啥关系呢?

会生成一个聚簇索引和一个非聚簇索引(二级索引),也就是说会组织两个索引树。主

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