MySQL進階篇(02)：索引體系劃分，B-Tree結構說明

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1、索引簡介

一、基本概念

首先要明確索引是什麼：索引是一種數據結構，數據結構是計算機存儲、組織數據的方式，是指相互之間存在一種或多種特定關係的數據元素的集合，例如：鏈表，堆棧，隊列，二叉樹等等。

其次要清楚索引的做用：索引可使存儲引擎快速找到數據記錄，這是最基本的做用，索引是對查詢速度最關鍵的影響，良好的索引設計可使查詢的效率有質的飛越。

索引的使用：若是查詢語句使用全部，MySQL會在索引的數據結構上查詢，若是查詢到，就返回包含該索引的數據行。

二、索引的優勢

• 惟一或者主鍵索引,保證列數據的惟一性
• 減小數據掃描量，快速查詢數據；
• 數據有序的索引，能夠將隨機IO變成順序IO；
• 有效的索引查詢，能夠避免排序和臨時表；

三、索引分類

索引的種類很是多，如何分類取決多個場景和不一樣的角度，常見的劃分以下：

• 產生做用：主鍵索引，普通索引，非空索引，全文索引；
• 覆蓋字段：單列索引，組合索引；
• 數據結構：B-Tree索引，哈希索引，R-Tree索引；

注意：索引的實現是在存儲引擎層面，相同的索引在不一樣的存儲引擎中，其實現方式可能都是不同的。

2、索引用法詳解

一、不一樣索引特色

普通索引

基本的索引，沒有任何使用限制，主要用來加速數據查詢。適合常常出如今查詢條件或排序條件中的數據列。

主鍵索引

特殊的惟一索引，不容許有空值，在建表的時候指定主鍵，就會建立主鍵索引，MySQL中最核心的索引，大量的業務數據都是基於主鍵查詢。

惟一索引

普通索引相似，不一樣的就是：索引列的值必須惟一，但容許有空值。若是是組合索引，則列值的組合必須是惟一性的。

全文索引

用於全文搜索，經過創建全文索引，基於分詞的查詢模式，能夠極大的提高檢索效率。

組合索引

建立的索引覆蓋兩個或者兩個以上的列，適應組合查詢的場景，也經常使用於要素驗證的業務，例如判斷用戶身份ID，手機號，郵箱，是否爲同一個用戶。

二、管理索引語法

基礎用戶表

CREATE TABLE user_base (
    id INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵ID',
    user_name VARCHAR (20) NOT NULL COMMENT '用戶名',
    phone VARCHAR (20) NOT NULL COMMENT '手機號',
    email VARCHAR (32) DEFAULT NULL COMMENT '郵箱',
    card_id VARCHAR (32) DEFAULT NULL COMMENT '身份編號',
    create_time datetime DEFAULT NULL COMMENT '建立時間',
    state INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '是否可用,0-不可用,1-可用',
    PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '用戶基礎表';

建立單列索引

CREATE INDEX card_id_index ON user_base(card_id);

修改添加索引

ALTER TABLE user_base ADD INDEX state_index(state) ;

建立組合索引

CREATE INDEX bind_index ON user_base(phone,card_id);

刪除索引

DROP INDEX card_id_index ON user_base ;

修改索引

MySQL不支持真正修改索引的語法規範，能夠經過刪除舊索引，添加新索引的方式進行操做。

三、查詢索引

分析MySQL查詢，多數狀況下用來分析執行語句的SQL中是否使用索引，是否產生臨時表等性能相關問題。

基礎用法

EXPLAIN SELECT * FROM user_base WHERE id='1';

參數說明

• id：相同，按table列由上至下順序執行，不一樣，若是是子查詢，id的序號會遞增，id的值越大優先級越高，越先被執行；
• select_type：表示查詢的類型，主要是用於區別普通查詢、聯合查詢、子查詢等的複雜查詢；

simple：簡單select查詢，查詢中不包含子查詢或者
primary：查詢中若包含複雜的子部分，最外層查詢則被標記爲primary
subquery：select或where中包含子查詢
derived：from中包含的子查詢被標記爲derived衍生，mysql會遞歸執行這些子查詢，且生成臨時表
union：第二個select出如今union後，標記爲union
union-result：從union表獲取結果的select

• table：指當前執行計劃中的數據表；
• type：說明的是查詢使用了哪一種類型，下面從好到差排序；

system-const：對查詢的某部分進行優化並轉換成一個常量時，會使用該類型
eq_ref：常見於主鍵或惟一索引掃描，表中只有一條記錄與之匹配
ref：非惟一性索引掃描，返回匹配某個單獨值的全部行
index：遍歷索引結構，索引文件一般比數據文件小
all：遍歷全表進行查詢

• possible_keys：在查詢中可能使用到的索引；
• key：在查詢中實際使用到的索引；
• key_len：查詢中索引字段的最大可能長度，在不損失精確性的狀況下，長度越短越好；
• ref：表示本行被操做的對象的參照對象，多是一個常量用const表示，也多是其餘表的key指向的對象；
• rows：預估找到符合要求的記錄所須要掃描的行數，掃描越少越好；
• extra：執行計劃中，一些十分重要的信息；

Using-Filesort：查詢使用文件排序，最差的執行計劃
Using-Temporary：臨時表保存中間結果，比文件排序稍微強點
Using-Index：查詢操做中使用了覆蓋索引
Using-Where：代表使用了where過濾條件
Using-Join-Buffer:代表使用了鏈接緩存
Impossible-Where：表示where條件false,不能過濾元素
Distinct：優化distinct找到第一匹配的數據後即中止找一樣值的動做
Select-Tables-Optimized-Away：沒必要等到執行階段再進行計算，查詢執行計劃生成的階段即完成優化

3、B-Tree索引結構

一、B-Tree索引簡介

MySQL官方比較推薦的索引結構類型，在實際的數據庫開發中，基於MySQL中的表結構，大部分使用的都是B-Three索引結構，即二叉樹的結構。能夠加快數據的訪問速度，存儲引擎再也不須要進行全表掃描來獲取數據，數據分佈在各個索引節點上，B-Tree索引結構如圖：

該結構是典型的二叉樹結構，特色：數據值按照順序存儲的，每一個葉子節點到根部的距離是相同的，注意這裏描述的是索引結構圖。

實際存儲結構上，數據順序存儲，每一個節點包含索引值，索引指向的數據行的值，指向子頁的指針，指向葉子頁的指針，這樣才能把索引和數據結構組織起來，結構如圖：

這樣完整描述B-Tree索引的數據特色，基於樹搜索提高效率，減小掃描數據，數據被順序的組織起來，按照索引值順序排列。

二、搜索規則

索引的根本做用，減小掃描的數據量，提高查詢效率，基於B-Tree索引的結構的查詢規則基本以下：

• 查詢從索引的根節點開始，逐步搜索；
• 根節點的槽中存放指向子節點的指針，指向下層；
• 根據節點頁的值和查詢值比較，判斷是否符合條件；
• 不斷執行上述邏輯，直到查詢完成；

注意：必需要強調一點，查詢必須是在執行索引的基礎上，纔是該邏輯，正常的開發中多分析一下查詢語句，有時候可能只是本身感受查詢索引是執行的，實際多是失效的。

三、索引查詢失效

好的索引設計十分重要，可是查詢的時候極可能由於觸發各類索引失效機制，致使SQL語句不執行索引搜索，嚴重損失性能，因此基於業務下數據查詢特色，設計相對好用的索引結構，是十分關鍵的，這裏涉及不少場景問題，後續再詳細記錄。

4、索引致使的問題

索引有時候並非最好的解決方式，當數據量龐大的時候，索引也會佔據龐大的存儲空間，這裏提供一個業務測試場景，僅供參數：單表三個字符類型字段，兩個字段使用索引結構，存儲數據在700W量級，在A和B兩個數據庫，A數據庫有索引結構，B數據庫沒有索引，A庫佔用的空間是B庫的1.6倍，寫入千萬數據的速度也比B數據庫慢9分鐘。

這裏只想說明一點：索引雖然好，使用穩當才能發揮做用。

5、源代碼地址

GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile/mysql-data-base
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/mysql-data-base

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