MySQL索引

2020-12-05  本文已影响0人  西界__

概念

<mark>MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引的本质是一种数据结构。是排好序可以快速查找的数据结构</mark>

索引的目的在于提高查询效率，可以类比字典，

如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql。

如果没有索引，那么你可能需要a----z，如果我想找到Java开头的单词呢？或者Oracle开头的单词呢？

是不是觉得如果没有索引，这个事情根本无法完成？

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。

下图就是一种可能的索引方式示例：

image-20201025162816210

左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址

为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找在一定的复杂度内获取到相应数据，从而快速的检索出符合条件的记录。

<mark>一般来说索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储在磁盘上。</mark>

优缺点

{% note success %}

优点

{% endnote %}

类似大学图书馆建书目索引，提高数据检索的效率，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，降低来CPU的消耗。

{% note danger %}

缺点

{% endnote %}

虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT,UPDATE,DELETE操作时，因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列对字段，都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息。

实际上索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录，所以索引列也要占用空间的。

MySQL索引结构

目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree(B树)或其变种B+Tree(B+树)作为索引结构。B+Tree是数据库系统实现索引的首选数据结构。

B树

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data:指向该数据内存地址的指针

如果要查找数据项29，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29在17和35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3由磁盘加载到内存，发生第二次IO。

29在26和30之间，锁定磁盘块3的P2指针，通过指针加载磁盘块8到内存，发生第三次IO，同时内存中做二分查找找到29，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。

B+树

image-20201025171415850

<mark>B+的搜索与B-树也基本相同，区别是B+树只有达到叶子结点才命中（B-树可以在非叶子结点命中）</mark>

B+Tree相对于B-Tree有几点不同：

  1. 非叶子节点只存储键值信息。
  2. 所有叶子节点之间都有一个链指针。
  3. 数据记录都存放在叶子节点中。

为什么说B+树比B-树更适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引？

  1. B+树的磁盘读写代价更低

<mark>B+树的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针。因此其内部结点相对B树更小。如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。</mark>

  1. B+树的查询效率更加稳定

由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当。

所以MyISAM ， InnoDB引擎使用 B+Tree 作为索引结构

聚簇索引和非聚簇索引

聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。

术语‘聚簇’表示数据行和相邻的键值聚簇的存储在一起。

如下图，左侧的索引就是聚簇索引，因为数据行在磁盘的排列和索引排序保持一致。

image-20201025171745715

<mark>主键索引是聚簇索引，其他的索引都是非聚簇索引。</mark>

聚簇索引的好处：

聚簇索引的限制：

基本语法

创建：create [unique] index 索引名 on 表名(列)

删除：drop index 索引名 on 表名

查看：show index from 表名

alter命令

有四种方式来添加数据表的索引：

索引分类

单值索引：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引。

随表一起建索引： 
CREATE TABLE customer (id INT(10) UNSIGNED  AUTO_INCREMENT ,customer_no VARCHAR(200),customer_name VARCHAR(200), 
  PRIMARY KEY(id), 
  KEY (customer_name) 
); 
   
单独建单值索引： 
CREATE  INDEX idx_customer_name ON customer(customer_name);  
 
删除 索引： 
DROP INDEX idx_customer_name  on customer;

唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值。

随表一起建索引： 
CREATE TABLE customer (id INT(10) UNSIGNED  AUTO_INCREMENT ,customer_no VARCHAR(200),customer_name VARCHAR(200), 
  PRIMARY KEY(id), 
  KEY (customer_name), 
  UNIQUE (customer_no) 
); 
   
单独建唯一索引： 
CREATE UNIQUE   INDEX id x_customer_no ON customer(customer_no);  
 
删除 索引： 
DROP INDEX idx_customer_no on customer ;

主键索引：设置主键后数据库会自动建立索引，innodb为聚簇索引。

随表一起建索引： 
CREATE TABLE customer (id INT(10) UNSIGNED  AUTO_INCREMENT ,customer_no VARCHAR(200),customer_name VARCHAR(200), 
  PRIMARY KEY(id)  
); 
    
CREATE TABLE customer2 (id INT(10) UNSIGNED   ,customer_no VARCHAR(200),customer_name VARCHAR(200), 
  PRIMARY KEY(id)  
); 
 
单独建主键索引： 
ALTER TABLE customer  
 add PRIMARY KEY customer(customer_no);   
  
删除 建主键索引： 
ALTER TABLE customer  
 drop PRIMARY KEY ;   
  
修改 建主键索引： 
必须先删除掉(drop)原索引，再新建(add)索引

复合索引：即一个索引包含多个列。

 随表一起建索引： 
CREATE TABLE customer (id INT(10) UNSIGNED  AUTO_INCREMENT ,customer_no VARCHAR(200),customer_name VARCHAR(200), 
  PRIMARY KEY(id), 
  KEY (customer_name), 
  UNIQUE (customer_name), 
  KEY (customer_no,customer_name) 
); 
  
单独建索引： 
CREATE    INDEX idx_no_name ON customer(customer_no,customer_name);  
 
删除 索引： 
DROP INDEX idx_no_name  on customer ;

应用场景

哪些情况需要创建索引？

  1. 主键自动建立唯一索引
  2. 频繁作为查询条件的字段应该创建索引
  3. 查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引
  4. 单值/组合索引的选择问题，组合索引性价比更高
  5. 查询中排序的字段，排序字段若通过索引去访问将大大提高排序速度
  6. 查询中统计或者分组字段

哪些情况不要创建索引

  1. 表记录太少
  2. 经常增删改的表或者字段
  3. where条件里用不到的字段不创建索引
  4. 过滤性不好的不适合建索引
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