文章目录

什么是索引

索引的分类

索引的本质

HASH

B+树

Mysql存储引擎

InnoDB

MyISAM

试验

结语

什么是索引

众所周知，索引是用来加快数据库查询速度的，试想一条sql语句：select * from my_table where id = 10000，如果没有索引，那么就必须要遍历整张表，直到找到id=10000这一行数据，这样做无疑是低效的。而如果在id这一列上建立了索引，就可在索引中查找。由于索引是经过某种算法优化过的，因而查找次数要少的多。可以极大的提高查询速度。

索引的分类

普通索引：仅用来加速查询。

唯一索引：加速查询+列值唯一(允许为null)。

主键索引：加速查询+列值唯一(不允许为null)，一张表只能由一个主键索引。

联合索引：多个列值组成一个索引，用于组合搜索，其效率大于索引合并。

全文索引：对文本的内容进行分词，解决判断字段是否包含的问题。(实际中使用较少)

索引的本质

mysql默认的索引方式是B+树，用户也可以选择HASH，下面依次介绍这两种方式

HASH

哈希函数会根据传入的关键字计算出其所在的位置，它会将关键字域映射到哈希表中的一个位置上。，我们在查询的时候，只需要进行一次运算后就可以找到该行数据对应的下标位置，时间复杂度为O(1)，但是它有几个很明显的缺点：

浪费数据空间，HASH表中很多地方是没有存数据的。

不支持范围查询。

不支持排序。

基于以上几个缺点，虽然HASH进行查询时速度很快，但是Mysql不将它作为

默认索引方式。

B+树

m阶B+树的性质：

每个节点最多有m个子节点。

除根节点外，每个节点至少有m/2个子节点，注意如果结果除不尽，就向上取整，比如5/2=3。

根节点要么是空，要么是独根，否则至少有2个子节点。

有k个子节点的节点必有k个关键码。

叶节点的高度一致。

数据只存在于叶节点中。

下图给出了一个3阶的B+树的结构

叶子节点顺序排列，数据全部存放在叶子节点中(也称为卫星数据)，其余节点仅存放索引，同时叶子节点通过组成一个双向链表。

从图中可以看出，每一个子节点中的最大值都能在其父节点中找到，看着是不是有点像二叉搜索树呢？与之不同的是，B+树每一个节点都能存放多个数据。

这里举一个例子，假设我们想找大于5，小于16的数据，B+树从根节点像下找的过程如下：

B+树的查询效率很高，而且很适合范围查询。

有点朋友可能会问了，我们应该如何选择B+树的阶数呢？

大家都知道，数据库查询的瓶颈在于磁盘IO，而数据是存在我们的磁盘上的，我们应该尽可能减少磁盘IO次数，那么应尽量把数据存在一个磁盘块中，由于磁盘块的大小一般是4KB，所以M阶B+树的M值应尽可能向它靠拢，我们一般取4KB的0.75倍。同时，由于除叶子节点外其余节点没有存卫星数据，所以这些节点能存放更多的索引。这也减小了磁盘的IO。

Mysql存储引擎

InnoDB

InnoDB是mysql默认的存储引擎，它采用聚集索引，支持事务。

这儿提到了聚集索引，那么什么是聚集索引呢？

聚集索引就是将数据文件和索引放在一起，也就是说当我们通过索引进行查询的时候，能够直接找到数据。

这里以主键ID对应的索引为例

可以看到索引和数据文件是放在一起的。(这里的data指的是对应行包含所有列值的整行数据，不单单只是一个数据)

而当使用辅助索引(非主键字段建立的索引)进行查询时，索引值是和该行对应的主键值放在一起的，这就意味这查询时先找到该行主键ID，然后再通过这个主键ID值在主键的索引树下找到数据。

MyISAM

mysql也提供MyISAM存储引擎，MyISAM采用非聚集索引，查询效率高，但不支持事务。

什么是非聚集索引呢？

非聚集索引就是索引和数据是分开放的。

那么怎么通过索引找到数据呢？

请看下面的索引树

虽然数据和索引是分开的，但每一个索引下面存的是该行数据对应的地址，也就是说我们可以拿到该行数据的地址，那么直接寻址就可以找到数据。

试验

下面我们来通过一个试验直观的感受两个存储引擎的不同。

首先先创建一个数据库

create database test_db;

然后看到我的mysql安装目录的data文件夹下多了一个test_db文件夹，进入文件夹，现在文件夹是空的。

选择刚刚创建的数据库。

use test_db;

然后创建一张使用InnoDB存储引擎的表，由于mysql默认使用InnoDB，所以可以不指定引擎。

create table user1(id int primary key auto_increment,name varchar(20));

然后再看test_db文件夹。

可以看到多了一个user1.ibd文件，这个表的索引和数据是放在一个文件中的。

我们再创建一张使用MyISAM存储引擎的表，这里需要显示指定引擎。

create table user2(id int primary key auto_increment,name varchar(20))engine=myisam charset=utf8;

然后再看test_db文件夹。

可以看到多了user2.MYD和user2.MYI

其中user2.MYD存放的的是表的数据文件，而user2.MYI存放的是表的索引文件。

结语

索引能大大的提高我们的工作效率，但索引是有开销的，当我们的数据量很小时也没有建索引的必要，希望这篇文章能让大家认识到索引的本质。