MySQL---索引

一、索引概述

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。

在无索引情况下,就需要从第一行开始扫描,一直扫描到最后一行,我们称之为 全表扫描,性能很低。

如果我们针对于这张表建立了索引,假设索引结构就是二叉树,那么也就意味着,会对age这个字段建立一个二叉树的索引结构。

此时我们在进行查询时,只需要扫描三次就可以找到数据了,极大的提高的查询的效率。

二、索引特点

三、索引结构

MySQL的索引是在存储引擎层实现的,不同的存储引擎有不同的索引结构,主要包含以下几种:

不同的存储引擎对于索引结构的支持情况:

注意: 我们平常所说的索引,如果没有特别指明,都是指B+树结构组织的索引。

二叉树结构:

假如说MySQL的索引结构采用二叉树的数据结构,比较理想的结构如下:

如果主键是顺序插入的,则会形成一个单向链表,结构如下:

所以,如果选择二叉树作为索引结构,会存在以下缺点:

二叉树结构不稳定。

顺序插入时,会形成一个链表,查询性能大大降低。

大数据量情况下,层级较深,检索速度慢。

红黑树:

我们可以选择红黑树,红黑树是一颗自平衡二叉树,那这样即使是顺序插入数据,最终形成的数据结构也是一颗平衡的二叉树,结构如下:

但是,即使如此,由于红黑树也是一颗二叉树,所以也会存在一个缺点:

大数据量情况下,层级较深,检索速度慢。

所以,在MySQL的索引结构中,并没有选择二叉树或者红黑树,而选择的是B+Tree。

先看一下B树:

B-Tree,B树是一种多叉路衡查找树,相对于二叉树,B树每个节点可以有多个分支,即多叉。以一颗最大度数(max-degree)为5(5阶)的b-tree为例,那这个B树每个节点最多存储4个key,5个指针:

树的度数指的是一个节点的子节点个数。

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。

再看B+树:

B+Tree是B-Tree的变种,我们以一颗最大度数(max-degree)为4(4阶)的b+tree为例,来看一下其结构示意图:

我们可以看到,两部分:

绿色框框起来的部分,是索引部分,仅仅起到索引数据的作用,不存储数据。

红色框框起来的部分,是数据存储部分,在其叶子节点中要存储具体的数据。

最终我们看到,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。

看看MySQL中优化之后的B+Tree:

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。

Hash结构:

MySQL中除了支持B+Tree索引,还支持一种索引类型---Hash索引。

1). 结构

哈希索引就是采用一定的hash算法,将键值换算成新的hash值,映射到对应的槽位上,然后存储在hash表中。

如果两个(或多个)键值,映射到一个相同的槽位上,他们就产生了hash冲突(也称为hash碰撞),可以通过链表来解决。

2). 特点

A. Hash索引只能用于对等比较(=,in),不支持范围查询(between,>,< ,...)

B. 无法利用索引完成排序操作

C. 查询效率高,通常(不存在hash冲突的情况)只需要一次检索就可以了,效率通常要高于B+tree索引

3). 存储引擎支持

在MySQL中,支持hash索引的是Memory存储引擎。 而InnoDB中具有自适应hash功能,hash索引是InnoDB存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。

为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构?

A. 相对于二叉树,层级更少,搜索效率高;

B. 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;

C. 相对Hash索引,B+tree支持范围匹配及排序操作;

四、索引分类

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。

而在在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。

聚集索引和二级索引的具体结构如下:

聚集索引的叶子节点下挂的是这一行的数据 。

二级索引的叶子节点下挂的是该字段值对应的主键值。

接下来,我们来分析一下,当我们执行如下的SQL语句时,具体的查找过程是什么样子的。

具体过程如下:

①. 由于是根据name字段进行查询,所以先根据name='Arm'到name字段的二级索引中进行匹配查找。但是在二级索引中只能查找到 Arm 对应的主键值 10。

②. 由于查询返回的数据是*,所以此时,还需要根据主键值10,到聚集索引中查找10对应的记录,最终找到10对应的行row。

③. 最终拿到这一行的数据,直接返回即可。

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。

五、索引语法

1). 创建索引

CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name (index_col_name,... ) ;

2). 查看索引

SHOW INDEX FROM table_name ;

3). 删除索引

DROP INDEX index_name ON table_name ;

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