MySql索引

生来就可爱ヽ(ⅴ<●) 提交于 2020-02-06 22:10:01

MySql索引


MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的检索速度

索引也会降低更新表的速度,如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时,MySQL不仅要保存数据,还要保存一下索引文件

建立索引会占用磁盘空间的索引文件

所以,索引不是越多也好,我们的目的就是把索引建得恰到好处


Mysql索引相关知识

存储引擎

MySQL数据库提供了多种存储引擎,用户可以根据不同的需求为数据表选择不同的存储引擎
同一个数据库也可以使用多种存储引擎的表
在实际开发中使用最多的两种引擎是MyISAM和InnoDB(几乎都是InnoDB)

  • MyISAM
    • MyISAM高速引擎,拥有较高的插入,查询速度
    • MyISAM存储不支持事务、行级锁和外键约束的功能
    • MyISAM存储引擎在筛选大量数据时非常迅速,这是它最突出的优点
    • MyISAM的并发插入特性允许同时选择和插入数据
    • MyISAM表是独立于操作系统的
    • 每当我们建立一个MyISAM引擎的表时,就会在本地磁盘上建立三个文件:表定义文件(.frm),数据文件(.MYD),索引文件(.MYI)
  • InnoDB
    • InnoDB:5.5版本后MySQL的默认数据库,支持事务和行级锁定,比MyISAM处理速度稍慢
    • InnoDB的表需要更多的内存和存储,它会在主内存中建立其专用的缓冲池用于高速缓冲数据和索引
    • MySQL支持外键的存储引擎只有InnoDB
    • 支持自动增加列AUTO_INCREMENT属性
    • 与其它存储引擎不同,InnoDB表能够自动从灾难中恢复
    • 每当我们建立一个InnoDB引擎的表时,就会在本地磁盘上建立两个文件表定义文件(.frm),数据和索引文件(.IBD)
    • InnoDB的表必须要有主键,如果没有显式定义主键,则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引、如果也没有这样的唯一索引,则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增)
    • InnoDB的表建议使用自增主键,否则每次插入可能导致之前页内容的清除和重写,增加开销,增加碎片

索引结构

mysql中常用两种索引结构(算法)BTree和Hash,两种算法检索方式不一样,对查询的作用也不一样(几乎都是BTree)

  • HASH
    • Hash索引的底层实现是由Hash表来实现的,非常适合以 key-value 的形式查询,也就是单个key 查询,或者说是等值查询
    • Hash索引仅仅能满足“=”,“IN”,“<=>”查询,不能使用范围查询
    • 联合索引中,Hash索引不能利用部分索引键查询。 对于联合索引中的多个列,Hash是要么全部使用,要么全部不使用,并不支持BTree支持的联合索引的前缀匹配
    • Hash索引还存在Hash冲突的问题,当有多条记录满足某个Hash键值的数据时,还需要通过访问表中的实际数据进行比较,并得到相应的结果
  • BTree
    • Mysql中使用的是B+Tree
    • B+Tree索引可以被用在=,>,>=,<,<=和between这些比较操作符上(范围查询)
    • B+Tree索引还可以用于like操作符,只要它的查询条件是一个不以通配符(%)开头的常量
    • B+Tree非叶子节点不存数据,只存索引,一个节点16K,为的是尽可能多的读到索引到内存进行比较,压缩树的高度,减少IO次数,所以索引字段大小也尽可能的小
    • B+Tree索引根节点一般是常驻内存的,减少一次IO

索引方式

  • 聚集索引

    指索引项的排序方式和表中数据记录排序方式一致的索引,每张表只能有一个聚集索引,聚集索引的叶子节点存储了整个行数据(说的就是InnoDB引擎的表)

  • 非聚集索引

    非聚集索引中索引的逻辑顺序与磁盘上记录的物理存储顺序不同。一个表中可以拥有多个非聚集索引。叶子节点并不包含行记录的全部数据。叶子节点除了包含键值以外,还存储了一个指向该记录的聚集索引建的书签(说的就是MyISAM引擎的表)

索引类型

  • 普通索引:最基本的索引,它没有任何限制
  • 唯一索引:索引列的值必须唯一,但允许有空值。如果是组合索引,则列值的组合必须唯一
  • 主键索引:特殊的唯一索引,一个表只能有一个主键,不允许有空值
  • 组合索引:多个字段上创建的索引,使用组合索引时遵循最左前缀匹配原则
  • 全文索引:主要用来查找文本中的关键字,而不是直接与索引中的值相比较,类似搜索引擎

MySql索引底层原理

MyISAM——BTree

MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点data域存放数据记录的地址,现在索引里面找到相应节点,然后根据节点数据里面的地址,找到记录的物理存储位置,读取记录内容

在MyISAM中,主索引和辅索引(Secondary key)在结构上没有任何区别,只是主索引要求key是唯一的,而辅索引的key可以重复

innoDB——BTree

在InnoDB中,表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构,这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键,因此InnoDB表数据文件本身就是主索引

InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址。换句话说,InnoDB的所有辅助索引都引用主键作为data域,在使用辅助索引查询到data之后,如果需要查询的字段在data里面都存在,则可以直接返回查询结果(覆盖索引),如果需要查询的某些查询字段不在辅助索引的data内,则需要根据主键值去主索引查询该记录的其他字段(回表)


MySql索引优化

explain命令

explain关键字可以模拟MySQL优化器执行SQL语句,可以很好的分析SQL语句或表结构的性能瓶颈,explain包含以下字段:

1. id //select查询的序列号,包含一组数字,表示查询中执行select子句或操作表的顺序
2. select_type //查询类型
3. table //正在访问哪个表
4. partitions //匹配的分区
5. type //访问的类型
6. possible_keys //显示可能应用在这张表中的索引,一个或多个,但不一定实际使用到
7. key //实际使用到的索引,如果为NULL,则没有使用索引
8. key_len //表示索引中使用的字节数,可通过该列计算查询中使用的索引的长度
9. ref //显示索引的哪一列被使用了,如果可能的话,是一个常数,哪些列或常量被用于查找索引列上的值
10. rows //根据表统计信息及索引选用情况,大致估算出找到所需的记录所需读取的行数
11. filtered //查询的表行占表的百分比
12. Extra //包含不适合在其它列中显示但十分重要的额外信息


MySql索引常见问题
  • 选择性较低的列是否适合加索引
    • 索引选择性等于列中不重复(distinct)的行数量(也叫基数),与记录总数的比值。范围在0-1之间。数值越大,索引越快。对于选择性不同的值,区分看待,选择性高的走索引,选择性低的不走索引

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