Mysql之索引详解
索引
- 1.索引的本质
- 2.索引的优势和劣势
- 优势
- 劣势
- 3.MySQL的索引类别
- 1.Btree 索引
- 2.B+tree 索引
- 3.B+Tree 与 B-Tree 的区别
- 3.1B+Tree的优势
- 4.聚簇索引和非聚簇索引
- 4.1聚簇索引的好处
- 4.2聚簇索引的限制
- 5.索引的分类
- 5.1主键索引：根据主键建立的索引，不允许重复，不允许空值
- 5.2唯一索引： 用来建立索引的列的值必须是唯一的，允许空值
- 5.3普通索引：用表中的普通列构建的索引，没有任何限制
- 5.4全文索引：用大文本对象的列构建的索引
- 5.5组合索引：用多个列组合构建的索引，这多个列中的值不允许有空值
- 6.索引创建的条件
- 6.1创建索引
- 6.2无需创建索引
1.索引的本质
索引（Index）是排好序的，能够快速查找数据的数据结构，能够帮助 MySQL 高效获取数据。
在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。
下图是一种可能的索引方式：
左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址。
为了加快 Col2 的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录的地址指针，这样就可以运用 二叉查找在一定的复杂度内获取到相应数据，从而快速检索出符合条件的记录。
一般来说索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。
索引如果没有特别指明，都是指B-Tree（多路搜索树，并不一定是二叉树）结构组织的索引。
其中聚集索引，次要索引，覆盖索引，复合索引，前缀索引，唯一索引默认都是使用B+树索引。
除了B+树索引，还有哈希索引。
2.索引的优势和劣势
优势
提高数据检索的效率，降低磁盘IO成本
数据排序，降低CPU消耗
劣势
索引本质也是一张表，保存着索引字段和指向实际记录的指针，所以也要占用数据库空间，一般而言，索引表占用的空间是数据表的1.5倍
索引虽然能提高查询速度，但是会降低表的更新速度，因为更新数据时，也要更新索引
3.MySQL的索引类别
1.Btree 索引
MySQL 使用的是 Btree 索引。
【初始化介绍】
浅蓝色的块称之为磁盘块，由数据项（深蓝色所示）和指针（黄色 所示）组成。
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。
非叶子节点不存储真实数据，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。
2.B+tree 索引
3.B+Tree 与 B-Tree 的区别
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。
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
B+树中每个记录 的查找时间基本相同，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。
3.1B+Tree的优势
1.B+树的磁盘读写代价更低。
2.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
3.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
4.聚簇索引和非聚簇索引
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。如下图，左侧的索引就是聚簇索引，因为数据行在磁盘的排列和索引排序保持一致。
4.1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。
4.2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。
时间复杂度
同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。
算法分析的 目的在于选择合适算法和改进算法。
时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量，用大 O 表示记为：O(…)
5.索引的分类
常见的索引类型有：主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引、组合索引等
创建索引
5.1主键索引：根据主键建立的索引，不允许重复，不允许空值
ALTER TABLE 'table_name' ADD PRIMARY KEY pk_index('col');
5.2唯一索引： 用来建立索引的列的值必须是唯一的，允许空值
ALTER TABLE 'table_name' ADD UNIQUE index_name('col');
5.3普通索引：用表中的普通列构建的索引，没有任何限制
ALTER TABLE 'table_name' ADD INDEX index_name('col');
5.4全文索引：用大文本对象的列构建的索引
ALTER TABLE 'table_name' ADD FULLTEXT INDEX ft_index('col');
5.5组合索引：用多个列组合构建的索引，这多个列中的值不允许有空值
ALTER TABLE 'table_name' ADD INDEX index_name('col1','col2','col3');
查看索引
SHOW INDEX FROM 'table_name'
删除索引
DROP INDEX index_name ON 'table_name'
6.索引创建的条件
6.1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
与其他表关联的字段，外键关系应该创建索引
查询中排序的字段
查询中统计的字段或者分组字段
6.2无需创建索引
数据表记录太少
频繁更新的字段（如果创建索引，每当更新字段都会更新索引）
数据重复且分布平均的字段，不宜创建索引（性别字段，国籍字段等）
性能分析
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