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1.索引的定义
2.索引的原理
3.Hash索引与B Tree索引
4.索引的分类
5.建立索引的注意事项 1.索引的定义
索引是存储引擎用于快速找到数据记录的一种数据结构#xff0c;它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。
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1.索引的定义
2.索引的原理
3.Hash索引与B Tree索引
4.索引的分类
5.建立索引的注意事项 1.索引的定义
索引是存储引擎用于快速找到数据记录的一种数据结构它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。
索引一般存于磁盘中是一种以空间换时间的方案。
简单来说索引相当于字典的音序表如果要查某个字如果不使用音序表则需要从几百页中逐页去查。但同时为了这个查询速度字典表就要多花几页纸来存储音序表。
同时尽管索引可以大大提高查询速度但当对表进行增加、删除、修改时由于索引也要动态维护索引会降低更新表的速度。
针对以上问题一种解决方案则是需要大量更新数据时先删除索引再进行数据的更新。 2.索引的原理
其本质是不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果同时把随机事件变为顺序的事件。也就是说索引可以帮助我们总是用同一种查找方式来锁定数据。
简单来说就是把数据分成页比如第一页存储第1到第100条数据第2页存储101到200条数据MySQL中每一页最大为16k存满一页就新增一页......当需要查询第150条数据时根据索引会最终直接分页到第2页进行查询。这样在查找数据时就能去除大多数无用的数据。
在MySQL中基本的数据页模型如下 每一页数据中包括record_type2位最小记录3位最大0位普通用户数据1位为B tree结构中非页节点的目录项、next_record指向下一条记录的地址、用户数据。
数据与数据之间形成单链表从小指向大。 3.Hash索引与B Tree索引
MySQL的存储引擎主要使用B Tree和Hash两类数据结构作为索引的存储结构。 1Memory表只存于内存中断电会消失适用于临时表默认索引类型为Hash索引。
Hash索引把数据以hash形式组织起来每个键只对应一个值因此查找一条记录时经过一次哈希计算即可找到对应的键值速度非常快。但也由于散列进行分布所以Hash索引不支持范围查找和排序功能。 2B Tree是innoDB和MyISAM存储引擎模式的索引类型。
B树索引中非叶节点仅存放目录项即非叶子节点上仅存储键值所有数据均存储在叶子节点叶子结点之间组成链表双向链表既能左遍历又能右遍历。如下图图中数据页结构为简化版所示 根据上图B Tree结构如果需要查找id5的数据
从根节点找到页1开始查询加载关键字1、6、12判断1556根据指针p1找到页2加载关键字1、4、6判断515456根据指针p2找到页6到达叶节点在关键字链表中命中最终结果5读取数据行
相对于Hash索引B Tree在查找单条记录时由于需要从根节点到叶节点逐级寻找速度较慢更适合范围查询和排序操作。 3为什么使用B Tree
B树是一种矮壮型的树形结构这就意味着他的层级较小存储的叶子节点更多这样的话就可以大大的降低查询时检索的次数进行IO的次数越少从而提高查询效率。
同时相比于B 树由于B 树的非叶子节点不存放实际的记录数据仅存放索引因此数据量相同的情况下B树的非叶子节点可以存放更多的索引因此 B 树可以比B树更矮胖即查询底层节点的磁盘 I/O次数会更少。
最后由于B 树叶子节点之间用链表连接了起来有利于范围查询。 4.索引的分类
MySQL根据其物理实现方式分为聚簇索引和非聚簇索引关键在于数据跟索引是否存储在一起。数据绑定一起的是聚簇索引存储的数据为全量的用户数据否则为非聚簇索引。
聚簇索引是根据主键搭建起来的B Treeinnodb会自动帮我们创建。其对于主键的范围查找和排序速度都非常快。非聚簇索引键为条件进行查询时找到叶子节点的数据之后再通过叶子节点的id再去聚簇索引中查询一遍才能拿到所有字段。
MySQL的默认存储引擎Innodb在进行数据插入时数据必须要指定一个索引主键唯一键rowid存储在一起。而为了避免数据冗余存储其他的索引的叶子节点存储的是聚簇索引的key值。所以innodb中既有聚簇索引又有非聚簇索引。
MySIAM存储引擎中没有聚簇索引。 而根据实现的功能创建的索引又分为
1NORMAL普通索引MySQL中最基本的索引任何一列上都可创建。该类索引创建时没有任何限制条件只是为了加快查询的速度。
2UNIQUE唯一索引该索引列的所有值都只能出现一次即必须唯一。主键索引是不允许值为空的唯一索引用于唯一标识一条记录。
3FULLTEXT全文索引主要用来查找文本中的关键字判断字段是否包含只能在 CHAR、VARCHAR 或 TEXT 类型的列上创建。在 MySQL 中只有 MyISAM 存储引擎支持全文索引。
4SPATIAL空间索引对空间数据类型的字段建立的索引主要用于地理空间数据类型 GEOMETRY只能在存储引擎为 MyISAM 的表中创建。
注联合索引是基于多个字段下的以上索引。 5.建立索引的注意事项
1除了主键自带主键索引和常用于group by、order by、distance等推荐建立索引的字段外尽量选择类型小的创建索引比如int等整数类型。其对应的索引占用空间也小一页中放置的记录就更多I/O损耗就更少。
2使用字符串前缀创建索引。即需要为一个存放了很长字符串的字段需要建立索引时该字段作为where中的查询条件可以取该字段的前若干字符创建索引。既节省空间又减少了字符比较的时间。
注基于以上规则使用varchar类型字段建立索引时必须根据区分度指定索引长度区分度公式count(distinct left(列名,索引长度))/count*,越小越好
比如使用address字段建立索引根据以下代码查询区分度选择最小的作为索引长度
select count(distinct left(address,6))/count*as s1,
count(distinct left(address,8))/count*as s2,
count(distinct left(address,10))/count*as s3
from table
3多个字段需要建立索引时建议建立联合索引优于单值索引。
4建立联合索引时建议把使用最频繁的列放在联合索引的左侧联合索引是使用多列索引的第一列最左构建的 B Tree。
5每张表上索引数量一般不超过6个
