mysql为什么加索引就能快

栏目: 数据库 · 发布时间: 5年前

内容简介:平时我们要优化 mysql 查询效率的时候,最常见的就是给表加上合适的索引了,那今天就来聊聊为什么加了索引就快了呢。很多人会说索引就相当于一本书的目录,通过目录来找书中的某一页,确实是很快的,如果没有目录,就需要一页一页的去翻书了,大大降低了效率。这个比喻其实还挺恰当的,也是一个很经典的索引比喻了。在 InnoDB 中,每个索引其实都是一颗 B+ 树,主键索引称作聚簇索引,其他非主键索引称作二级索引,每个表中每一行的记录值都完整的保存在主键索引的叶子节点上,二级索引的叶子节点保存的是主键的值。

平时我们要优化 mysql 查询效率的时候,最常见的就是给表加上合适的索引了,那今天就来聊聊为什么加了索引就快了呢。

很多人会说索引就相当于一本书的目录,通过目录来找书中的某一页,确实是很快的,如果没有目录,就需要一页一页的去翻书了,大大降低了效率。这个比喻其实还挺恰当的,也是一个很经典的索引比喻了。

在 InnoDB 中,每个索引其实都是一颗 B+ 树,主键索引称作聚簇索引,其他非主键索引称作二级索引,每个表中每一行的记录值都完整的保存在主键索引的叶子节点上,二级索引的叶子节点保存的是主键的值。

mysql 索引其实就是一颗 B+ 树。 juejin.im/post/5c8dce…

也就是说每个表至少都有一个主键索引,而且表中所有的数据行都是存放在主键索引这个 B+ 树的叶子节点上的。如果你给表的其他字段加了索引的话,这个索引就是二级索引了,二级索引也是 B+ 树。

二级索引和主键索引的不同之处在于其叶子节点上保存的值不一样,表中所有字段的值都被完整的保存在主键索引的叶子节点上,但是二级索引的叶子节点只保存对应主键的值。

我们举一个具体的例子来还原下这个问题。首先提供一个表,表中有三个字段 (id,k,m),分别给主键 id 和字段 k 建立主键索引和二级索引。

mysql> create table t( id int primary key, k int not null, m int(11), index (k)) engine=InnoDB;

然后再给表中插入几条数据,用R1、R2、R3、R4、R5表示,插入的具体数据如下:R1~R5 的 (id,k,m) 值分别为 (100,1,1000)、(200,2,2000)、(300,3,3000)、(500,5,5000)、(600,6,6000)。

刚刚有说过,主键索引叶子节点上保存完整的整行记录值,二级索引叶子节点保存主键的值,所以上面这个表 t 的数据在 mysql 底层的存储就如下示意图。

mysql为什么加索引就能快

表 t 一共有 3 个字段,字段 m 上没有索引,也就是说表 t 上有两个索引,所以对应有 2 个 B+ 树,一个表上有多少个索引,其实就会有多少个 B+ 树。

接下来再来看下有索引和没有索引的查询区别。

比如下面这条 sql 语句,显然没有可用的索引,所以只能走全表扫描了,即把主键索引上的叶子节点从头到尾都扫描一遍,然后每扫描到一行把字段 m 的值拿出来再比对一下,筛选出满足条件的记录,这个查询是非常低效的。

select * from t where m > 1000 and m < 3000;

再来看另一条 sql 语句,这个语句可以使用索引 k,所以该查询会先到二级索引 k 这个 B+ 树上,快速找到满足要求的叶子节点,而这里的叶子节点上只保存了主键的值,所以还需要通过获得的主键 ID 值再回到主键索引上查出所有字段的值,这个过程称作 回表

select * from t where k > 3 and k < 6;

这就是为什么加了索引后,mysql 查询会变快的原因了,其实刚提到的这个回表过程还可以再优化的,就是利用 覆盖索引 ,后面的文章我们再详细说。

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