Mysq数据库索引(B-Tree索引)
- 所有的值都是按顺序存储的,并且每一个叶子页到根的距离相同,如图所示,B-Tree索引的底层数据结构一般是B+树,反应了MyISAM索引是如何工作的。
- 全值匹配:全值匹配指的是和索引中的所有列进行匹配。
- 匹配最左前缀:前边提到的索引可以用于查找所有姓Allen的人,即只使用索引中的第一列。
- 匹配列前缀:也可以只匹配某一列的值的开头部分。例如前面提到的索引可用于查找所有以J开头的姓的人。这里也只用到了索引的第一列。
- 匹配范围值:例如前边提到的索引可用于查找姓在Allen和Barrymore之间的人。这里也只使用了索引的第一列。
- 精确匹配某一列并范围匹配另外一列:前边提到的索引也可用于查找所有姓为Allen,并且名字是字母K开头(比如Kim,Karl等)的人。即第一列last_name全匹配,第二列first_name范围匹配。
- 如果不是按照索引的最左列开始查找,则无法使用索引。例如上面例子中的索引无法查找名字为Bill的人,也无法查找某个特定生日的日,因为这两列都不是最左数据列。
- 如果查询中有某个列的范围查询,则其右侧所有列都无法使用索引优化查找。
- 聚簇索引的优点:
- 数据访问更快,聚簇索引将索引和数据保存在同一个B-Tree中,因此从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中查找要快。
- 使用覆盖索引扫描的查询可以直接使用页节点中的主键值。
- 聚簇索引的缺点:
- 插入顺序严重依赖插入顺序。按照主键的顺序插入是向InnoDB表中插入数据速度最快的方式,需要避免主键键值随机的(不连续且值得分布范围非常大)聚簇索引,比如使用UUID作为主键,而应该使用类似AUTO_INCREMENT的自增列。
- 更新聚簇索引列的代价很高,因为会强制InnoDB将每个被更新的行移动位置到新的位置。
- 基于聚簇索引的表在插入新行,或者主键被更新导致需要移动行时,可能面临“页分裂”的问题。当行的主键值要求必须将这行插入到某个已满的页中时,存储引擎会将该页分裂成两个页面来容纳该行,这就是一次页分裂操作。页分裂会导致表占用更多的磁盘空间。
- 二级索引可能比想象的更大,因为在二级索引中的叶节点包含了引用行的主键列。
- 二级索引访问需要两次索引查找,而不是一次。
- 索引条目数量和大小通常远小于数据行的条目和大小,所以如果只需要读取索引,那么MySQL就会极大地减少数据访问量。
- 因为索引是按照列顺序存储的,所以对于I/O密集型的范围查找会比随机从磁盘读取每一行数据的I/O要少的多。
- 由于InnoDB的聚簇索引,覆盖索引对InnoDB表特别有用。InnoDB的二级索引在叶子节点中保存了行的主键,索引如果二级主键能够覆盖查询,则避免对主键索引的第二次查询。
- MySQL索引背后的数据结构及算法原理 blog.codinglabs.org
- 《高性能MySQL》
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