MYSQL【进阶】 -＞索引（了解）

索引初始

一、索引

没有索引，可能会发生什么问题呢？

索引：提高数据库的性能，索引是物美价廉的东西，不用加内存，不用改程序，不用调sql，只要执行正确的create index，查询速度就可能提高成白上千

但是天下没有免费的午餐，查询速度的提高是以插入、更新、删除为代价的，这些写操作，增加了大量的IO

所以它的价值，在于提高一个海量数据的检索速度

Mysql的服务器本质是在内存中，所有数据库的CRUD操作全部是在内存中进行的，索引也是如此。
提高算法效率的因素：组织数据的方式和算法本身

常见索引分为：

主键索引

唯一索引

普通索引

全文索引 ------------解决中子文索引问题

看看索引怎么跑的

先整一个海量表，在查询的时候，看看没有索引有什么问题

bash 复制代码

drop database if exists `bit_index`;
create database if not exists `bit_index` default character set utf8;
use `bit_index`;

delimiter $$
create function rand_string(n INT)
returns varchar(255)
DETERMINISTIC
begin
declare chars_str varchar(100) default 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
declare return_str varchar(255) default '';
declare i int default 0;
while i < n do
    set return_str =concat(return_str,substring(chars_str,floor(1+rand()*52),1));
    set i = i + 1;
end while;
return return_str;
end $$

delimiter ;

delimiter $$
create function rand_num()
returns int(5)
DETERMINISTIC
begin
declare i int default 0;
set i = floor(10+rand()*500);
return i;
end $$
delimiter ;

delimiter $$
create procedure insert_emp(in start int(10), in max_num int(10))
begin
declare i int default 0;
set autocommit = 0;
repeat
    set i = i + 1;
    insert into EMP values ((start+i), rand_string(6), 'SALESMAN', 0001, curdate(), 2000, 400, rand_num());
    until i = max_num
end repeat;
commit;
end $$
delimiter ;

CREATE TABLE `EMP` (
    `empono` int(6) unsigned zerofill NOT NULL COMMENT '雇员编号',
    `ename` varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '雇员姓名',
    `job` varchar(9) DEFAULT NULL COMMENT '雇员职位',
    `mgr` int(4) unsigned zerofill DEFAULT NULL COMMENT '雇员领导编号',
    `hiredate` datetime DEFAULT NULL COMMENT '雇佣时间',
    `sal` decimal(7,2) DEFAULT NULL COMMENT '工资月薪',
    `comm` decimal(7,2) DEFAULT NULL COMMENT '奖金',
    `deptno` int(2) unsigned zerofill DEFAULT NULL COMMENT '部门编号'
);

call insert_emp(100001, 800000);

创建出海量数据的表后，查询员工编号为100002的员工

我们可以看到这里一共耗时 0.23 秒，这还是在本机一个人来操作，在实际项目中，如果放在公网中，假如同时有 100000 个人并发查询，那很可能就死机。

解决方法，创建索引

换一个员工编号，测试看看查询时间

二、认识磁盘

1、MySQL与存储

MySQL给用户提供存储服务，而存储的都是数据，数据在磁盘这个外设当中。磁盘是计算机中的一个机械设备，相比于计算机其他电子元件，磁盘效率是比较低的，再加上IO本身的特征，可以知道如何提交效率，是MySQL的一个重要话题

2、磁盘

3、磁盘中一个盘片

4、扇区

数据库文件，本质其实就是保存在磁盘的盘片当中，也就是上面的一个个小格子中，就是我们经常所说的扇区。当然，数据库文件很大，也很多，一定需要占据多个扇区

从上图可以看出，在半径方向上，距离圆心越近，扇区越小，距离圆心越圆，扇区越大

那么，所有的扇区都是默认512字节吗？

目前是的，我们也这样认为。因为保证一个扇区多大，是由比特位密度决定的

不过在最新的磁盘技术中，已经慢慢的让扇区大小不同了，不过我们目前暂时不考虑这个问题。

我们在使用Linux时，所看到的大部分目录/文件，其实就是保存在硬盘当中。（当然，有一些内存文件系统，如：proc，sys之类的我们不做考虑）

数据库文件的本质其实就是保存在磁盘当中，就是一个个的文件

所以，最基本的，找到一个文件的全部，本质就是磁盘找到所有保存文件的扇区，而我们能够定位任何一个扇区，那么便能找到所有扇区，因为查找的方式是一样的

5、定位扇区

柱面（磁道）：多盘磁盘，每盘都是双面，大小完全相等。那么同半径的磁道，整体上便构成了一个柱面。

每个盘面都有一个磁头，那么磁头和盘面的对应关系便是 1 对 1 的。

所以，我们只需要知道，磁头（Heads）、柱面（Cylinder）（等价于磁道）、扇区（Sector）对应的编号。即可在磁盘上定位所要访问的扇区。这种磁盘数据定位方式叫做 CHS 。不过实际系统软件使用的并不是 CHS（但是硬件是），而是 LBA ，一种线性地址，可以想象成虚拟地址与物理地址。系统将 LBA 地址最后会转化成为 CHS ，交给磁盘去进行数据读取。不过，现在不关心转化细节，只需要知道这个东西，让我们逻辑自洽起来即可。

6、结论

我们现在已经能够在硬件层面定位，任何一个基本数据库（扇区）了

那么在系统软件上面，就直接按照扇区（512字节，部分4096字节），进行IO交互吗？

不是

如果操作系统直接使用硬件提供的数据大小进行交互，那么系统的IO代码，就和硬件强相关。换而言之，如果硬件发生变化，系统也会发生变化
从目前来看，单次IO 512字节，还是太小了。IO 单位小，意味着读取同样的数据内容，需要多次磁盘访问，会带来效率的降低
之前学习文件系统，就是在磁盘的基本结构下简历的，文件读取基本单位，就是不是扇区，而是数据块

所以系统读取磁盘是以快为单位的，其基本单位是4KB

7、磁盘随机访问与连续访问

随机访问：本次IO所给出的扇区地址和上次IO给出扇区地址不连续，这样的话磁头在两次IO操作之间需要作比较大的移动动作才能重新开始读/写数据

连续访问：如果当次给出的扇区地址与上次IO结束的扇区地址是连续的，把磁头就能很快的开始这次IO操作，这样的多个iO操作称为连续访问

因此尽管响铃的两次IO操作在同一时刻发出，但如果它们的请求的扇区地址相差很大的话也只能称为随机访问，而非连续访问

磁盘是通过机械运动进行寻址的，随机访问不需要过多的定位，故效率比较高

三、MySQL与磁盘交互基本单位

而 MySQL 作为一款应用软件，可以想象成一种特殊的文件系统。它有着更高的 IO 场景，所以，为了提高基本的 IO 效率， MySQL 进行 IO 的基本单位是 16KB（后面统一使用 InnoDB 存储引擎再讲解）

也就是说，磁盘这个硬件设备的基本单位是 512 字节，而 MySQL InnoDB 引擎使用 16KB 进行 IO 交互。也就是说， MySQL 和磁盘进行数据交互的基本单位是 16KB 。这个基本数据单元，在 MySQL 这里叫做 page（注意这里和系统的 page 区分）

四、建立共识

MySQL 中的数据文件是以 page 为单位保存在磁盘当中的。

MySQL 的 CURD 操作，都需要通过计算，找到对应的插入位置，或者找到对应要修改或者查询的数据。

只要涉及计算，就需要 CPU 参与，而为了便于 CPU 参与，一定要能够先将数据移动到内存当中。

所以在特定的时间内，数据一定是磁盘中有，内存中也有。后续操作完内存数据之后，以特定的刷新策略，刷新到磁盘。而这时，就涉及到磁盘和内存的数据交互，也就是 IO 了。而此时 IO 的基本单位就是 Page。

为了更好的进行上面的操作， MySQL 服务器在内存中运行时，在服务器内部就申请了被称为 Buffer Pool 的的大内存空间来进行各种缓存，其实就是很大的内存空间来和磁盘数据进行 IO 交互。

为了达到更高的效率，一定要尽可能的减少系统和磁盘 IO 的次数。

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