MySQL-索引

KYumii2024-10-05 8:16

1.简介

1.1索引是什么？

MySQL的索引是一种数据结构，它可以帮助数据库高效地查询，更新数据表中的数据。索引通过一定的规则排列数据表中的记录，使得对表的查询可以通过对索引的搜索来加快速度。

MySQL索引类似于书籍的目录，通过指向数据行的位置，可以快速定位和访问表中的数据，比如汉语字典的目录（索引）页，我们可以按照笔画，偏旁部首，拼音等排序目录（索引）快速查找到需要的字。

  • 笔画索引
  • 偏旁部首索引
  • 拼音索引

1.2为什么要使用索引？

显⽽易⻅，使⽤索引的⽬的只有⼀个，就是提升数据检索的效率，在应⽤程序的运⾏过程中，查

询操作的频率远远⾼于增删改的频率。

2.索引应该选择哪种数据结构

2.1HASH

时间复杂度是O(1),查询速度非常快，但是MySQL并没有选择HASH作为索引的默认数据结构，主要原因是HASH不支持范围查找

2.2二叉搜索树

⼆叉搜索树的中序遍历是⼀个有序数组，但有⼏个问题导致它不适合⽤作索引的数据结构

  1. 最坏情况下时间复杂度为O(N)

  2. 节点个数过多⽆法保证树⾼

AVL和红⿊树，虽然是平衡或者近似平衡，但是毕竟是⼆叉结构

在检索数据时，每次访问某个节点的⼦节点时都会发⽣⼀次磁盘IO，⽽在整个数据库系统中，IO是性能的瓶颈，减少IO次数可以有效的提升性能。

2.3 N叉树

为了解决树高的问题，可以使用N叉树

通过观察，相同数据量的情况下，N叉树的树⾼可以得到有效的控制，也就意味着在相同数据量的情况下可以减少IO的次数，从⽽提升效率。但是MySQL认为N叉树做为索引的数据结构还不够好。

2.4 B+树

2.4.1简介

B+树是一种经常用于数据库和文件系统等场合的平衡查找树，MySQL索引采用的数据结构，以4阶B+树为例，如下图所示：

2.4.2 B+树的特点

• 能够保持数据稳定有序，插⼊与修改有较稳定的时间复杂度

• ⾮叶⼦节点仅具有索引作⽤，不存储数据，所有叶⼦节点保真实数据

• 所有叶⼦节点构成⼀个有序链表，可以按照key排序的次序依次遍历全部数据

2.4.3 B+树与B树的对比

• 叶子节点中的数据是连续的，且相互链接，便于区间查找和搜索。

• ⾮叶⼦节点的值都包含在叶⼦节点中

• 对于B+树⽽⾔，在相同树⾼的情况下，查找任⼀元素的时间复杂度都⼀样，性能均衡。

3.MySQL中的页

3.1为什么要使用页

• 在 .ibd ⽂件中最重要的结构体就是Page(⻚) ，⻚是内存与磁盘交互的最⼩单元，默认⼤⼩为16KB，每次内存与磁盘的交互⾄少读取⼀⻚，所以在磁盘中每个⻚内部的地址都是连续的，之所以这样做，是因为在使⽤数据的过程中，根据局部性原理，将来要使⽤的数据⼤概率与当前访问的数据在空间上是临近的，所以⼀次从磁盘中读取⼀⻚的数据放⼊内存中，当下次查询的数据还在这个⻚中时就可以从内存中直接读取，从⽽减少磁盘I/O提⾼性能

局部性原理：是指程序在执⾏时呈现出局部性规律，在⼀段时间内，整个程序的执⾏仅限于程序中的某⼀部分。相应地，执⾏所访问的存储空间也局限于某个内存区域，局部性通常有两种形式：时间局部性和空间局部性。

时间局部性（Temporal Locality）：如果⼀个信息项正在被访问，那么在近期它很可能还会被再次访问。

空间局部性（Spatial Locality）：将来要⽤到的信息⼤概率与正在使⽤的信息在空间地址上是临近的。

• 每⼀个⻚中即使没有数据也会使⽤ 16KB 的存储空间，同时与索引的B+树中的节点对应，后续在专题七：索引 中详细讲解B+树的内容，查看⻚的⼤⼩，可以通过系统变量 innodb_page_size查看

mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_page_size';
+------------------+-------+
|    Variable_name | Value |
+------------------+-------+
| innodb_page_size | 16384 | # 16KB 16384/1024
+------------------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.04 sec)

• 在MySQL中有多种不同类型的⻚，最常⽤的就是⽤来存储数据和索引的"索引⻚ "，也叫做"数据⻚ "，但不论哪种类型的⻚都会包含**⻚头(File Header)和⻚尾(File Trailer)** ，⻚的主体信息使⽤数据"⾏" 进⾏填充，**数据⻚**的基本结构如下图所⽰：

3.2页文件头和页文件尾

页文件头和页文件尾中包含的信息，如图所示：

这里我们只关注，上一页页号和下一页页号 ， 通过这两个属性可以把页与页之间链接起来，形成一个双向链表。

3.3 页主体

• ⻚主体部分是保存真实数据的主要区域，每当创建⼀个新⻚，都会⾃动分配两个⾏，⼀个是⻚内最⼩⾏ Infimun ，另⼀个是⻚内最⼤⾏ Supremun ，这两个⾏并不存储任何真实信息，⽽是做为数据⾏链表的头和尾，第⼀个数据⾏有⼀个记录下⼀⾏的地址偏移量的区域 next_record 将⻚内所有数据⾏组成了⼀个单向链表，此时新⻚的结构如下所⽰：

• 当向⼀个新⻚插⼊数据时，将 Infimun 连接第⼀个数据⾏，最后⼀⾏真实数据⾏连接Supremun ，这样数据⾏就构建成了⼀个单向链表，更多的⾏数据插⼊后，会按照主键从⼩到⼤的顺序进⾏链接，如下图所⽰

3.4页目录

• 当按主键或索引查找某条数据时，最直接简单的⽅法就是从头⾏ infimun 开始，沿着链表顺序逐个⽐对查找，但⼀个⻚有16KB，通常会存在数百⾏数据，每次都要遍历数百⾏，⽆法满⾜⾼效查询，为了提⾼查询效率，InnoDB采⽤⼆分查找来解决查询效率问题；

• 具体实现⽅式是，在每⼀个⻚中加⼊⼀个叫做⻚⽬录 Page Directory 的结构，将⻚内包括头⾏、尾⾏在内的所有⾏进⾏分组，约定头⾏单独为⼀组，其他每个组最多8条数据，同时把每个组最后⼀⾏在⻚中的地址，按主键从⼩到⼤的顺序记录在⻚⽬录中在，⻚⽬录中的每⼀个位置称为⼀个槽，每个槽都对应了⼀个分组，⼀旦分组中的数据⾏超过分组的上限8个时，就会分裂出⼀个新的分组；

• 后续在查询某⾏时，就可以通过⼆分查找，先找到对应的槽，然后在槽内最多8个数据⾏中进⾏遍历即可，从⽽⼤幅提⾼了查询效率，这时⼀个⻚的核⼼结构就完成了；

• 例如要查找主键为6的⾏，先⽐对槽中记录的主键值，定位到最后⼀个槽2，再从最后⼀个槽中的第⼀条记录遍历，第⼆条记录就是我们要查询的⽬标⾏。

3.5数据表头

数据页头记录了当前页保持数据相关的信息，如下图所示

4.B+树在MySQL索引中的应用

非叶子节点保存索引数据，叶子节点保存真实数据，如下图所示

以查找id为5的记录，完整的检索过程如下：

  1. ⾸先判断B+树的根节点中的索引记录，此时 5 < 7 ，应访问左孩⼦节点，找到索引⻚2

  2. 在索引⻚2中判断id的⼤⼩，找到与5相等的记录，命中，加载对应的数据⻚

以上的IO过程，加载索引⻚1 --> 加载索引⻚2 --> 加载数据⻚3

4.1 计算三层树⾼的B+树可以存放多少条记录

• 假设⼀条⽤⼾数据⼤⼩为1KB，在忽略数据⻚中数据⻚⾃⾝属性空间占⽤的情况下，⼀⻚可以存16条数据

• 索引⻚⼀条数据的⼤⼩为，主键⽤BIGINT类型占8Byte，下⼀⻚地址6Byte，⼀共是14Byte，⼀个索引⻚可以保存 16*1024/14 = 1170 条索引记录

• 如果只有三层树⾼的情况，综合只保存索引的根节点和⼆级节点的索引⻚以及保存真实数据的数据⻚，那么⼀共可以保存 1170*1170*16 = 21,902,400 条记录，也就是说在两千多万条数据的表中，可以通过三次IO就完成数据的检索

5. 索引分类

5.1 主键索引

• 当在⼀个表上定义⼀个主键 PRIMARY KEY 时，InnoDB使⽤它作为聚集索引。

• 推荐为每个表定义⼀个主键。如果没有逻辑上唯⼀且⾮空的列或列集可以使⽤主键，则添加⼀个⾃增列。

5.2 普通索引

• 最基本的索引类型，没有唯⼀性的限制。

• 可能为多列创建组合索引，称为复合索引或组全索引

5.3 唯⼀索引

• 当在⼀个表上定义⼀个唯⼀键 UNQUE 时，⾃动创建唯⼀索引。

• 与普通索引类似，但区别在于唯⼀索引的列不允许有重复值。

5.4 全⽂索引

• 基于⽂本列(CHAR、VARCHAR或TEXT列)上创建，以加快对这些列中包含的数据查询和DML操作

• ⽤于全⽂搜索，仅MyISAM和InnoDB引擎⽀持。

5.5 聚集索引

• 与主键索引是同义词

• 如果没有为表定义 PRIMARY KEY, InnoDB使⽤第⼀个 UNIQUE 和 NOT NULL 的列作为聚集索

引。

• 如果表中没有 PRIMARY KEY 或合适的 UNIQUE 索引，InnoDB会为新插⼊的⾏⽣成⼀个⾏号并

⽤6字节的 ROW_ID 字段记录， ROW_ID 单调递增，并使⽤ ROW_ID 做为索引。

5.6 ⾮聚集索引

• 聚集索引以外的索引称为⾮聚集索引或⼆级索引

• ⼆级索引中的每条记录都包含该⾏的主键列，以及⼆级索引指定的列。

• InnoDB使⽤这个主键值来搜索聚集索引中的⾏，这个过程称为回表查询

5.7 索引覆盖

• 当⼀个select语句使⽤了普通索引且查询列表中的列刚好是创建普通索引时的所有或部分列，这时

就可以直接返回数据，⽽不⽤回表查询，这样的现象称为索引覆盖

6. 使⽤索引

6.1 ⾃动创建

• 当我们为⼀张表加主键约束(Primary key)，外键约束(Foreign Key)，唯⼀约束(Unique)时，

MySQL会为对应的的列⾃动创建⼀个索引

• 如果表不指定任何约束时，MySQL会⾃动为每⼀列⽣成⼀个索引并⽤ ROW_ID 进⾏标识

6.2手动创建

6.2.1主键索引

# ⽅式⼀，创建表时创建主键
create table t_test_pk (
 id bigint primary key auto_increment,
 name varchar(20)
);

# ⽅式⼆，创建表时单独指定主键列
create table t_test_pk1 (
 id bigint auto_increment,
 name varchar(20),
 primary key (id)
);

# ⽅式三，修改表中的列为主键索引
create table t_test_pk2 (
 id bigint,
 name varchar(20)
);

alter table t_test_pk2 add primary key (id) ;
alter table t_test_pk2 modify id bigint auto_increment;

6.2.2唯一索引

# ⽅式⼀，创建表时创建唯⼀键
create table t_test_uk (
 id bigint primary key auto_increment,
 name varchar(20) unique
);

# ⽅式⼆，创建表时单独指定唯⼀列
create table t_test_uk1 (
 id bigint primary key auto_increment,
 name varchar(20),
 unique (name)
);

# ⽅式三，修改表中的列为唯⼀索引
create table t_test_uk2 (
 id bigint primary key auto_increment,
 name varchar(20)
);
alter table t_test_uk2 add unique (name);

6.2.3普通索引

# ⽅式⼀，创建表时指定索引列
create table t_test_index (
 id bigint primary key auto_increment,
 name varchar(20) unique
 sno varchar(10),
 index(sno)
);

# ⽅式⼆，修改表中的列为普通索引
create table t_test_index1 (
 id bigint primary key auto_increment,
 name varchar(20),
 sno varchar(10)
);
alter table t_test_index1 add index (sno) ;

# ⽅式三，单独创建索引并指定索引名
create table t_test_index2 (
 id bigint primary key auto_increment,
 name varchar(20),
 sno varchar(10)
);
create index index_name on t_test_index2(sno);

6.3创建复合索引

创建语法与创建普通索引相同，只不过指定多个列，列与列之间用逗号隔开

# ⽅式⼀，创建表时指定索引列
create table t_test_index4 (
 id bigint primary key auto_increment,
 name varchar(20),
 sno varchar(10),
 class_id bigint,
 index (sno, class_id)
);

# ⽅式⼆，修改表中的列为复合索引
create table t_test_index5 (
 id bigint primary key auto_increment,
 name varchar(20),
 sno varchar(10),
 class_id bigint
);
alter table t_test_index5 add index (sno, class_id);

# ⽅式三，单独创建索引并指定索引名
create table t_test_index6 (
 id bigint primary key auto_increment,
 name varchar(20),
 sno varchar(10),
 class_id bigint
);
create index index_name on t_test_index6 (sno, class_id);

6.4查看索引

# ⽅式⼀：show keys from 表名
mysql> show keys from t_test_index6\G
*************************** 1. row ***************************
 Table: t_test_index6
 Non_unique: 0
 Key_name: PRIMARY
 Seq_in_index: 1
 Column_name: id
 Collation: A
 Cardinality: 0
 Sub_part: NULL
 Packed: NULL
 Null:
 Index_type: BTREE
 Comment:
Index_comment:
 Visible: YES
 Expression: NULL
*************************** 2. row ***************************
 Table: t_test_index6
 Non_unique: 1
 Key_name: index_name
 Seq_in_index: 1
 Column_name: sno
 Collation: A
 Cardinality: 0
 Sub_part: NULL
 Packed: NULL
 Null: YES
 Index_type: BTREE
 Comment:
Index_comment:
 Visible: YES
 Expression: NULL
*************************** 3. row ***************************
 Table: t_test_index6
 Non_unique: 1
 Key_name: index_name
 Seq_in_index: 2
 Column_name: class_id
 Collation: A
 Cardinality: 0
 Sub_part: NULL
 Packed: NULL
 Null: YES
 Index_type: BTREE
 Comment:
Index_comment:
 Visible: YES
 Expression: NULL
3 rows in set (0.00 sec)

# ⽅式⼆
show index from t_test_index6;

# ⽅式三，简要信息：desc 表名;
desc t_test_index6;

6.5删除索引

6.5.1主键索引

# 语法
alter table 表名 drop primary key;

# ⽰例，删除t_test_index6表中的主键
mysql> alter table t_test_index6 drop primary key;
ERROR 1075 (42000): Incorrect table definition; there can be only one auto 
column and it must be defined as a key

# 如查提⽰由于⾃增列的错误，先删除⾃增属性
mysql> alter table t_test_index6 modify id bigint;
Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

# 重新删除主键
mysql> alter table t_test_index6 drop primary key;
Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

# 查看结果
mysql> show keys from t_test_index6\G
*************************** 1. row ***************************
 Table: t_test_index6
 Non_unique: 1
 Key_name: index_name
Seq_in_index: 1
 Column_name: sno
 Collation: A
 Cardinality: 0
 Sub_part: NULL
 Packed: NULL
 Null: YES
 Index_type: BTREE
 Comment:
Index_comment:
 Visible: YES
 Expression: NULL
*************************** 2. row ***************************
 Table: t_test_index6
 Non_unique: 1
 Key_name: index_name
 Seq_in_index: 2
 Column_name: class_id
 Collation: A
 Cardinality: 0
 Sub_part: NULL
 Packed: NULL
 Null: YES
 Index_type: BTREE
 Comment:
Index_comment:
 Visible: YES
 Expression: NULL
2 rows in set (0.00 sec)

6.5.2其他索引

# 语法
alter table 表名 drop index 索引名；

# ⽰例，删除t_test_index6表中名为index_name的索引
mysql> alter table t_test_index6 drop index index_name;
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

# 查看结果
mysql> show keys from t_test_index6\G
Empty set (0.00 sec)

6.6创建索引的注意事项

• 索引应该创建在⾼频查询的列上

• 索引需要占⽤额外的存储空间

• 对表进⾏插⼊、更新和删除操作时，同时也会修索引，可能会影响性能

• 创建过多或不合理的索引会导致性能下降，需要谨慎选择和规划索引

相关推荐
qq_433099401 小时前
Ubuntu20.04从零安装IsaacSim/IsaacLab
数据库
Dlwyz1 小时前
redis-击穿、穿透、雪崩
数据库·redis·缓存
工业甲酰苯胺3 小时前
Redis性能优化的18招
数据库·redis·性能优化
没书读了4 小时前
ssm框架-spring-spring声明式事务
java·数据库·spring
i道i4 小时前
MySQL win安装 和 pymysql使用示例
数据库·mysql
小怪兽ysl4 小时前
【PostgreSQL使用pg_filedump工具解析数据文件以恢复数据】
数据库·postgresql
wqq_9922502775 小时前
springboot基于微信小程序的食堂预约点餐系统
数据库·微信小程序·小程序
爱上口袋的天空5 小时前
09 - Clickhouse的SQL操作
数据库·sql·clickhouse
Oak Zhang6 小时前
sharding-jdbc自定义分片算法，表对应关系存储在mysql中，缓存到redis或者本地
redis·mysql·缓存
聂 可 以6 小时前
Windows环境安装MongoDB
数据库·mongodb
热门推荐
01(欧拉)openEuler系统添加网卡文件配置流程、(欧拉)openEuler系统手动配置ipv6地址流程、(欧拉)openEuler系统网络管理说明02PyTorch机器学习实现液态神经网络03【HarmonyOS】HUAWEI DevEco Studio 下载地址汇总04玄机平台应急响应—webshell查杀05Coze扣子平台完整体验和实践（附国内和国际版对比）06Ubuntu 20.04使用Livox mid 360 测试 FAST_LIO07【目标跟踪】相机运动补偿08Unity中PICO实现 隔空取物 和 接触抓取物体09RAG 实践- Ollama+RagFlow 部署本地知识库10怎样让音频速度变慢？请跟随以下方法进行操作