【MySQL】MySQL的索引
目录
- 索引
- 1.1 概念
- 1.2 作用
- 1.3 使用场景
- 1.4 使用
- 1.5 索引最常用的数据结构
索引
1.1 概念
索引是一种特殊的文件,包含着对数据表里所有记录的引用指针。可以对表中的一列或多列创建索引,
并指定索引的类型,各类索引有各自的数据结构实现。
1.2 作用
- 数据库中的表、数据、索引之间的关系,类似于书架上的图书、书籍内容和书籍目录的关系。
- 索引所起的作用类似书籍目录,可用于快速定位、检索数据。
- 索引对于提高数据库的性能有很大的帮助。
1.3 使用场景
要考虑对数据库表的某列或某几列创建索引,需要考虑以下几点:
- 数据量较大,且经常对这些列进行条件查询。
- 该数据库表的插入操作,及对这些列的修改操作频率较低。
- 索引会占用额外的磁盘空间
满足以上条件时,考虑对表中的这些字段创建索引,以提高查询效率。
反之,如果非条件查询列,或经常做插入、修改操作,或磁盘空间不足时,不考虑创建索引。
总之,索引作用总结成一句话就是:提高查找速度,减慢了增,删,改操作的速度,也占用的额外的磁盘空间
1.4 使用
创建主键约束(PRIMARY KEY)、唯一约束(UNIQUE)、外键约束(FOREIGN KEY)时,会自动创建对应列的索引。
- 查看索引
show index from 表名;
案例:查看学生表已有的索引
show index from student;
- 创建索引
对于非主键、非唯一约束、非外键的字段,可以创建普通索引 :
create index 索引名 on 表名(字段名);
案例:创建成绩中,score字段的索引
create index score_index on score(score);
- 删除索引
drop index 索引名 on 表名;
案例:删除成绩表中score字段的索引
drop index score_index on score;
1.5 索引最常用的数据结构
索引保存的数据结构主要为B+树,及hash的方式。
在介绍B+数之前,我们先来简单了解一下B树:
B树以及B+树是一颗N叉树
如图所示就是一颗B树:
B树的每个节点上,都会存储N个key值
N个key值就划分出了N+1个区间,每个区间都对应到一个子树(子树区间key值不包含双亲树的key值)
虽然B树相较于二叉树来说高度是小了,但是每个节点就多了
而在数据库中,相比于比较次数来说,IO次数才是更关键的!!
而数据库中的索引就是以节点为单位进行磁盘IO的,所以这里B树的节点比较多,就不是太适合来做数据库的索引存储的数据结构!
而是以B+树来做数据库的索引数据结构:
B+树也是一颗N叉搜索树,每个节点上都包含多个key值,每个节点如果有N个key值,就分成了N个区间
父节点的值,都会在子节点中体现,非叶子节点中的每个值,最终都会在叶子节点中体现出来,父节点中的值,会作为子节点中的最大值(最小值),以上这个画的是最大值的情况。
最下面的叶子节点,就使用链表进行按顺序连接 !
所以,可以看出:
B+树就是为数据库索引量身打造的,因为:
- 使用B+树进行查找的时候,整体的磁盘IO次数是比较小的
- 所有的查询最终都会落到叶子节点上,每次查询的IO次数都是差不多的,查询速度比较稳定
- 叶子节点用链表进行连接之后,非常适合进行范围查找。例如:要找到>=5<=11的值,只需要对叶子节点的链表进行遍历即可。
- 所有的数据存储(载荷)都是放到叶子节点上的,非叶子节点中只保存key值即可,因此,非叶子节点整体占用的空间较小,就可以缓存到内存中!!一旦非叶子节点能够全放到内存里,这时候磁盘IO几乎就没了
- 内容重点总结
(1)对于插入、删除数据频率高的表,不适用索引
(2)对于某列修改频率高的,该列不适用索引
(3)通过某列或某几列的条件查询频率高的,可以对这些列创建索引
- over
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