内容简介:MySQL 索引你真的懂吗?这几道题带你了解索引的几个重要知识点以下回答全部是基于MySQL的InnoDB引擎例如对于下面这一张表
MySQL 索引你真的懂吗?这几道题带你了解索引的几个重要知识点
1. 什么是最左前缀原则?
以下回答全部是基于 MySQL 的InnoDB引擎
例如对于下面这一张表
如果我们按照 name 字段来建立索引的话,采用B+树的结构,大概的索引结构如下
如果我们要进行模糊查找,查找name 以“张"开头的所有人的ID,即 sql 语句为
select ID from table where name like '张%' 复制代码
由于在B+树结构的索引中,索引项是按照索引定义里面出现的字段顺序 排序 的,索引在查找的时候,可以快速定位到 ID 为 100的张一,然后 直接向右遍历 所有 张 开头的人,直到条件不满足为止。
也就是说,我们找到第一个满足条件的人之后,直接向右遍历就可以了,由于索引是有序的,所有满足条件的人都会聚集在一起。
而这种定位到最左边,然后向右遍历寻找,就是我们所说的 最左前缀原则 。
2. 为什么用 B+ 树做索引而不用哈希表做索引?
1、哈希表是把索引字段映射成对应的哈希码然后再存放在对应的位置,这样的话,如果我们要进行模糊查找的话,显然哈希表这种结构是不支持的,只能遍历这个表。而B+树则可以通过最左前缀原则快速找到对应的数据。
2、如果我们要进行范围查找,例如查找ID为100 ~ 400的人,哈希表同样不支持,只能遍历全表。
3、索引字段通过哈希映射成哈希码,如果很多字段都刚好映射到相同值的哈希码的话,那么形成的索引结构将会是一条很长的 链表 ,这样的话,查找的时间就会大大增加。
3. 主键索引和非主键索引有什么区别?
例如对于下面这个表(其实就是上面的表中增加了一个k字段),且ID是主键。
主键索引和非主键索引的示意图如下:
其中R代表一整行的值。
从图中不难看出,主键索引和非主键索引的区别是:非主键索引的叶子节点存放的是 主键的值 ,而主键索引的叶子节点存放的是 整行数据 ,其中非主键索引也被称为 二级索引 ,而主键索引也被称为 聚簇索引 。
根据这两种结构我们来进行下查询,看看他们在查询上有什么区别。
1、如果查询语句是 select * from table where ID = 100,即主键查询的方式,则只需要搜索 ID 这棵 B+树。
2、如果查询语句是 select * from table where k = 1,即非主键的查询方式,则先搜索k索引树,得到ID=100,再到ID索引树搜索一次,这个过程也被称为回表。
现在,知道他们的区别了吧?
4. 为什么建议使用主键自增的索引?
对于这颗主键索引的树
如果我们插入 ID = 650 的一行数据,那么直接在最右边插入就可以了
但是如果插入的是 ID = 350 的一行数据,由于 B+ 树是有序的,那么需要将下面的叶子节点进行移动,腾出位置来插入 ID = 350 的数据,这样就会比较消耗时间,如果刚好 R4 所在的数据页已经满了,需要进行 页分裂 操作,这样会更加糟糕。
但是,如果我们的主键是自增的,每次插入的 ID 都会比前面的大,那么我们每次只需要在后面插入就行, 不需要移动位置、分裂等操作,这样可以提高性能。也就是为什么建议使用主键自增的索引。
如果你觉得文章不错, 不妨: 1、 点赞 ,让更多的人也能看到这篇内容(收藏不点赞,都是耍流氓 -_-)
2、 关注我 ,让我们成为长期关系
3、关注公众号「 苦逼的码农 」,里面已有100多篇原创文章,我也分享了很多视频、书籍的资源,以及开发工具,欢迎各位的关注,第一时间阅读我的文章。
以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:- 我面试几乎必问:你设计索引的原则是什么?怎么避免索引失效?
- 深入理解mysql 索引特性(面试高频,屡试不爽的mysql索引总结)
- PHP面试MySQL数据库的索引
- 面试题|无索引如何删除亿级数据?
- 面试官:谈谈你对mysql联合索引的认识?
- 面试官:聊一下你对MySQL索引实现原理?
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。