mysql 索引原理

1 索引介紹:

需求:

　　通常的應用系統，讀寫比例在10:1左右，並且插入操做和通常的更新操做不多出現性能問題，在生產環境中，咱們遇到最多的，也是最容易出問題的，仍是一些複雜的查詢操做，所以對查詢語句的優化顯然是重中之重。
提及加速查詢，就不得不提到索引了。

索引:

　　 簡單的說,至關於圖書的目錄,能夠幫助用戶快速的找到須要的內容.

　　 在MySQL中也叫作「鍵」，是存儲引擎用於快速找到記錄的一種數據結構。可以大大提升查詢效率。特別是當數據量很是大，查詢涉及多個表時，使用索引每每能使查詢速度加快成千上萬倍.

本質:

　　索引本質：經過不斷地縮小想要獲取數據的範圍來篩選出最終想要的結果，同時把隨機的事件變成順序的事件，也就是說，有了這種索引機制，咱們能夠老是用同一種查找方式來鎖定數據。

2 索引方法

             1. B+TREE 索引

 

　　B+樹是一種經典的數據結構，由平衡樹和二叉查找樹結合產生，它是爲磁盤或其它直接存取輔助設備而設計的一種平衡查找樹，在B+樹中，全部的記錄節點都是按鍵值大小順序存放在同一層的葉節點中，葉節點間用指針相連，構成雙向循環鏈表，非葉節點（根節點、枝節點）只存放鍵值，不存放實際數據。下面看一個2層B+樹的例子：

注意:一般其高度都在2~3層，查詢時能夠有效減小IO次數

　系統從磁盤讀取數據到內存時是以磁盤塊（block）爲基本單位的，位於同一磁盤塊中的數據會被一次性讀取出來，而不是按需讀取。InnoDB 存儲引擎使用頁做爲數據讀取單位，頁是其磁盤管理的最小單位，默認 page 大小是 16kB。

b+樹的查找過程

　　如圖所示，若是要查找數據項30，那麼首先會把磁盤塊1由磁盤加載到內存，此時發生一次IO，在內存中用二分查找肯定30在28和65之間，鎖定磁盤塊1的P2指針，內存時間由於很是短（相比磁盤的IO）能夠忽略不計，經過磁盤塊1的P2指針的磁盤地址把磁盤塊由磁盤加載到內存，發生第二次IO，30在28和35之間，鎖定當前磁盤塊的P1指針，經過指針加載磁盤塊到內存，發生第三次IO，同時內存中作二分查找找到30，結束查詢，總計三次IO。真實的狀況是，3層的b+樹能夠表示上百萬的數據，若是上百萬的數據查找只須要三次IO，性能提升將是巨大的，若是沒有索引，每一個數據項都要發生一次IO，那麼總共須要百萬次的IO，顯然成本很是很是高。

 強烈注意: 索引字段要儘可能的小,磁盤塊能夠存儲更多的索引.

 2. HASH 索引

　　　　hash就是一種（key=>value）形式的鍵值對,容許多個key對應相同的value，但不容許一個key對應多個value,爲某一列或幾列創建hash索引，就會利用這一列或幾列的值經過必定的算法計算出一個hash值，對應一行或幾行數據.   hash索引能夠一次定位，不須要像樹形索引那樣逐層查找,所以具備極高的效率.

 

HASH與BTREE比較:

hash類型的索引：查詢單條快，範圍查詢慢
btree類型的索引：b+樹，層數越多，數據量越大,範圍查詢和隨機查詢快（innodb默認索引類型）

不一樣的存儲引擎支持的索引類型也不同
InnoDB 支持事務，支持行級別鎖定，支持 Btree、Hash 等索引，不支持Full-text 索引；
MyISAM 不支持事務，支持表級別鎖定，支持 Btree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
Memory 不支持事務，支持表級別鎖定，支持 Btree、Hash 等索引，不支持 Full-text 索引；
NDB 支持事務，支持行級別鎖定，支持 Hash 索引，不支持 Btree、Full-text 等索引；
Archive 不支持事務，支持表級別鎖定，不支持 Btree、Hash、Full-text 等索引；

 

3 索引類型:

一.普通索引

普通索引僅有一個功能：加速查詢

1 建立表同時給name字段設置爲普通索引.

2 單獨給表指定普通索引.

 

3 刪除索引

drop index idx_name on tb1;

4 查看索引

show index from tb1;

5 查看索引 列介紹

一、Table 表的名稱。

二、 Non_unique 若是索引爲惟一索引,則爲0,若是能夠則爲1。

三、 Key_name 索引的名稱

四、 Seq_in_index 索引中的列序列號，從1開始。

五、 Column_name 列名稱。

六、 Collation 列以什麼方式存儲在索引中。在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（無分類）。

七、Cardinality 索引中惟一值的數目的估計值。

八、Sub_part 若是列只是被部分地編入索引，則爲被編入索引的字符的數目。若是整列被編入索引，則爲NULL。

九、 Packed 指示關鍵字如何被壓縮。若是沒有被壓縮，則爲NULL。

十、 Null 若是列含有NULL，則含有YES。若是沒有，則該列含有NO。

十一、 Index_type 用過的索引方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE）。

十二、 Comment 多種評註

 

二:惟一索引

惟一索引有兩個功能：加速查詢 和 惟一約束（可含一個null 值）

建立表加惟一索引

建立惟一索引

create unique index idx_age on tb2(age);

三.主鍵索引

 主鍵有兩個功能：加速查詢 和 惟一約束（不可含null）

 注意:一個表中最多隻能有一個主鍵索引.

建立表和建立兩種方式:

二:建立主鍵

alter table tb3 add primary key(id);

三:刪除主鍵

四:組合索引

 

舉個例子來講，好比你在爲某商場作一個會員卡的系統。

這個系統有一個會員表
有下列字段：
會員編號 INT
會員姓名 VARCHAR(10)
會員身份證號碼 VARCHAR(18)
會員電話 VARCHAR(10)
會員住址 VARCHAR(50)
會員備註信息 TEXT

那麼這個 會員編號，做爲主鍵，使用 PRIMARY
會員姓名 若是要建索引的話，那麼就是普通的 INDEX
會員身份證號碼 若是要建索引的話，那麼能夠選擇 UNIQUE （惟一的，不容許重複）

 

 

 

4.聚合索引和輔助索引 

數據庫中的B+樹索引能夠分爲彙集索引和輔助索引.

彙集索引：InnoDB表 索引組織表，即表中數據按主鍵B+樹存放，葉子節點直接存放整條數據，每張表只能有一個彙集索引。

如圖:

1.當你定義一個主鍵時，InnnodDB存儲引擎則把它當作彙集索引

2.若是你沒有定義一個主鍵，則InnoDB定位到第一個惟一索引，且該索引的全部列值均飛空的，則將其當作彙集索引。

3若是表沒有主鍵或合適的惟一索引INNODB會產生一個隱藏的行ID值6字節的行ID彙集索引，

補充：因爲實際的數據頁只能按照一顆B+樹進行排序，所以每張表只能有一個彙集索引，彙集索引對於主鍵的排序和範圍查找很是有利.

輔助索引：（也稱非彙集索引）是指葉節點不包含行的所有數據，葉節點除了包含鍵值以外，還包含一個書籤鏈接，經過該書籤再去找相應的行數據。下圖顯示了

InnoDB存儲引擎輔助索引得到數據的查找方式：

從上圖中能夠看出，輔助索引葉節點存放的是主鍵值，得到主鍵值後，再從彙集索引中查找整行數據。舉個例子，若是在一顆高度爲3的輔助索引中查找數據，首先從輔助索引中得到主鍵值（3次IO），接着從高度爲3的彙集索引中查找以得到整行數據（3次IO），總共需6次IO。一個表上能夠存在多個輔助索引。

總結兩者區別:

　　相同的是：不論是彙集索引仍是輔助索引，其內部都是B+樹的形式，即高度是平衡的，葉子結點存放着全部的數據。

　　不一樣的是：彙集索引葉子結點存放的是一整行的信息,而輔助索引葉子結點存放的是單個索引列信息.

總結兩者區別:

　　相同的是：不論是彙集索引仍是輔助索引，其內部都是B+樹的形式，即高度是平衡的，葉子結點存放着全部的數據。

　　不一樣的是：彙集索引葉子結點存放的是一整行的信息,而輔助索引葉子結點存放的是單個索引列信息.

什麼時候使用匯集索引或非彙集索引

下面的表總結了什麼時候使用匯集索引或非彙集索引（很重要）：

動做描述	使用匯集索引	使用非彙集索引
列常常被分組排序	應	應
返回某範圍內的數據	應	不該
一個或極少不一樣值	不該	不該
頻繁更新的列	不該	應
外鍵列	應	應
主鍵列	應	應
頻繁修改索引列	不該	應

也就是總結一句話:

拿數字舉例子:好比我想找16這個數,彙集索引先先找第一層 5-28之間,選出5右邊  28左邊數據,在第二層一個範圍15 ,18 ,再在第三層找16這個數.     非彙集索引的話就是也經過b+tree方法找到15這個主鍵索引,而後在在彙集索引裏面找,通過6次io操做.

若是拿具體表舉例子,就是我新建表   id   name  age  有三列數據,經過彙集索引找的是第一行裏面全部信息(id name age) 而經過輔助索引(彙集索引)