索引是什么

mysql索引: 是一种帮助mysql高效的获取数据的数据结构,这些数据结构以某种方式引用数据,这种结构就是索引。可简单理解为排好序的快速查找数据结构。如果要查“mysql”这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到y字母,再找到剩下的sql。

索引分类

单值索引:一个索引包含1个列 create index idx_XX on table(f1) 一个表可以建多个。 唯一索引: 索引列的值必须唯一,但允许有空值 create unique index idx_XX on table(f1) 复合索引: 一个索引包含多个列 如:create index idx_XX on table(f1,f2,..)

索引结构

BTree Hash索引 full-text全文索引

什么情况建立索引

主键自动建立唯一索引 频繁作为查询条件的字段因该创建索引 查询中与其他表关联的字段,外键关系建立索引 频繁更新的字段不适合建立索引 where条件里用不到的字段不建立索引 单键/复合索引的选择(高并发下倾向复合) 查询中排序的字段因建立索引 查询中统计或分组字段

什么情况建不建立索引

频繁增删改的表 表记录太少 数据重复且分布平均的表字段。(重复太多索引意义不大)

比较两种常用的索引BTree与Hash索引

BTree

一个经典的B+树索引数据结构见下图:

B+树是一个平衡的多叉树,从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1,而且同层级的节点间有指针相互链接。在B+树上的常规检索,从根节点到叶子节点的搜索效率基本相当,不会出现大幅波动,而且基于索引的顺序扫描时,也可以利用双向指针快速左右移动,效率非常高。

因此,B+树索引被广泛应用于数据库、文件系统等场景。

Hash

而哈希索引的示意图则是这样的:

简单地说,哈希索引就是采用一定的哈希算法,把键值换算成新的哈希值,检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找,只需一次哈希算法即可立刻定位到相应的位置,速度非常快。

所以

从上面的图来看,B+树索引和哈希索引的明显区别是:

如果是等值查询,那么哈希索引明显有绝对优势,因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值;当然了,这个前提是,键值都是唯一的。如果键值不是唯一的,就需要先找到该键所在位置,然后再根据链表往后扫描,直到找到相应的数据; 从示意图中也能看到,如果是范围查询检索,这时候哈希索引就毫无用武之地了,因为原先是有序的键值,经过哈希算法后,有可能变成不连续的了,就没办法再利用索引完成范围查询检索; 同理,哈希索引也没办法利用索引完成排序,以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询(这种部分模糊查询,其实本质上也是范围查询); 哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则; B+树索引的关键字检索效率比较平均,不像B树那样波动幅度大,在有大量重复键值情况下,哈希索引的效率也是极低的,因为存在所谓的哈希碰撞问题。

在MySQL中,只有HEAP/MEMORY引擎表才能显式支持哈希索引(NDB也支持,但这个不常用),InnoDB引擎的自适应哈希索引(adaptive hash index)不在此列,因为这不是创建索引时可指定的。

还需要注意到:HEAP/MEMORY引擎表在mysql实例重启后,数据会丢失。

通常,B+树索引结构适用于绝大多数场景,像下面这种场景用哈希索引才更有优势:

在HEAP表中,如果存储的数据重复度很低(也就是说基数很大),对该列数据以等值查询为主,没有范围查询、没有排序的时候,特别适合采用哈希索引

例如这种SQL:

SELECT … FROM t WHERE C1 = ?; — 仅等值查询

在大多数场景下,都会有范围查询、排序、分组等查询特征,用B+树索引就可以了。

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