简介

索引(index)是帮助MySQL高效获取数据的一种数据结构。索引的本质是一种排好序的快速查找的数据结构。一般来说,索引本身也很大,不可能全部存在内存中,所以索引往往以索引文件的形式存储在磁盘里。

优点

  1. 将随机IO变为顺序IO,降低数据库的IO成本。
  2. 帮助服务器避免排序和临时表,降低数据的排序成本,降低CPU的消耗。
  3. 大大减少了服务器需要扫描的数据量,提高查找数据的效率。

缺点

  1. 虽然索引大大提高了查询效率,但是却会降低更新表的速度(比如:InsertUpdateDelete)。因为更新表的时候,MySQL不仅要保存数据,同时还需要保存索引文件每次更新添加了索引列的字段,都会调整因为更新带来的键值变化后的索引信息。
  2. 实际上索引也是一张表,这个表保存了主键与索引字段,并指向实体表的记录。所以索引也是需要占用空间的。

MySQL索引的结构

B Tree 索引

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初始化介绍

一颗b树,浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块,可以看到每个磁盘块包含几个数据项(深蓝色所示)和指针(黄色所示),如磁盘块1包含数据项17和35,包含指针P1、P2、P3,P1表示小于17的磁盘块,P2表示在17和35之间的磁盘块,P3表示大于35的磁盘块。

真实的数据存在于叶子节点,即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非叶子节点只不存储真实的数据,只存储指引搜索方向的数据项,如17、35并不真实存在于数据表中。

查找过程

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 + Tree 索引

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B Tree和B+Tree有什么区别?

  1. B-树的关键字和记录是放在一起的,叶子节点可以看作外部节点,不包含任何信息;B+树的非叶子节点中只有关键字和指向下一个节点的索引,记录只放在叶子节点中。
  2. 在B-树中,越靠近根节点的记录查找时间越快,只要找到关键字即可确定记录的存在;而B+树中每个记录的查找时间基本是一样的,都需要从根节点走到叶子节点,而且在叶子节点中还要再比较关键字。从这个角度看B-树的性能好像要比B+树好,而在实际应用中却是B+树的性能要好些。因为B+树的非叶子节点不存放实际的数据,这样每个节点可容纳的元素个数比B-树多,树高比B-树小,这样带来的好处是减少磁盘访问次数。尽管B+树找到一个记录所需的比较次数要比B-树多,但是一次磁盘访问的时间相当于成百上千次内存比较的时间,因此实际中B+树的性能可能还会好些,而且B+树的叶子节点使用指针连接在一起,方便顺序遍历(例如查看一个目录下的所有文件,一个表中的所有记录等),这也是很多数据库和文件系统使用B+树的缘故。 

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? 

B+树的磁盘读写代价更低

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。 

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。


聚簇索引与非聚簇索引

  • 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。

聚簇索引的好处

按照聚簇索引排列顺序,查询显示一定范围数据的时候,由于数据都是紧密相连,数据库不不用从多个数据块中提取数据,所以节省了大量的io操作。

聚簇索引的限制

  • 对于mysql数据库目前只有innodb数据引擎支持聚簇索引,而Myisam并不支持聚簇索引。
  • 由于数据物理存储排序方式只能有一种,所以每个Mysql的表只能有一个聚簇索引。一般情况下就是该表的主键。
  • 为了充分利用聚簇索引的聚簇的特性,所以innodb表的主键列尽量选用有序的顺序id,而不建议用无序的id,比如uuid这种。

MySQL索引的分类

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

语法

唯一索引

索引列的值必须唯一,但允许有空值

语法

主键索引

设定为主键后数据库会自动建立索引,innodb为聚簇索引

语法

复合索引

即一个索引包含多个列

语法

索引的基本语法

# 创建
CREATE [UNIQUE ] INDEX [indexName] ON table_name(column)); 
# 删除
DROP INDEX [indexName] ON mytable;
# 查看
SHOW INDEX FROM mytable;

使用Alter命名

什么时候需要创建索引?

  • 主键自动建立唯一索引
  • 频繁作为查询条件的字段应该创建索引
  • 查询中与其它表关联的字段,外键关系建立索引
  • 单键/组合索引的选择问题, 组合索引性价比更高
  • 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
  • 查询中统计或者分组字段

什么时候不需要创建索引?

  • 表记录太少
  • 经常增删改的表或者字段 :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和DELETE。
  • Where条件里用不到的字段不创建索引
  • 过滤性不好的不适合建索引
最后修改日期:2020-07-12

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