内容简介:这篇文章的知识点来自于极客时间专栏索引的目的:提高查询效率。哈希表:键 - 值(key - value)对。
这篇文章的知识点来自于极客时间专栏 <<MySQL实战45讲>> ,本文持续更新。
索引
索引的目的:提高查询效率。
常见索引模型:哈希表、有序数组、搜索树
哈希表:键 - 值(key - value)对。
哈希思路:把值放在数组里,用一个哈希函数把key换算成一个确定的位置,然后把value放在数组的这个位置
哈希冲突(多个 key 值经过哈希函数的换算,会出现同一个值的情况)的处理办法:链表
哈希表适用场景:只有等值查询的场景,比如 Memcached 及其他一些 NoSQL 引擎。
有序数组:按顺序存储。查询用二分法就可以快速查询,时间复杂度是:O(log(N))
有序数组查询效率高,更新效率低,往中间插入一个记录就必须得挪动后面所有的记录,成本太高。
有序数组的适用场景:静态存储引擎。
二叉搜索树:每个节点的左儿子小于父节点,父节点又小于右儿子
二叉搜索树:查询时间复杂度O(log(N)),更新时间复杂度O(log(N))
数据库存储大多不适用二叉树,因为树高过高,会适用N叉树
MySQL表引擎InnoDB中的索引模型:B+Tree
索引类型:主键索引、非主键索引
主键索引的叶子节点存的是整行的数据(聚簇索引),非主键索引的叶子节点内容是主键的值(二级索引)
主键索引和普通索引的区别:主键索引只要搜索ID这个B+Tree即可拿到数据。普通索引先搜索索引拿到主键值,再到主键索引树搜索一次(回表),所以在应用中尽量使用主键查询。
一个数据页满了,按照B+Tree算法,新增加一个数据页,叫做页分裂,会导致性能下降。空间利用率降低大概50%。当相邻的两个数据页利用率很低的时候会做数据页合并,合并的过程是分裂过程的逆过程。
自增主键
使用自增主键的好处:
- 自增主键一般用整型做主键,则二级索引叶子节点只要 4 个字节;而如果使用业务字段做主键,比如字符串类型的身份证号,每个二级索引的叶子节点得占用约 20 个字节。
- 插入数据时,自增主键能保证有序插入,避免了页分裂。
从性能和存储空间方面考量,自增主键往往是更合理的选择。
使用业务字段做主键的使用场景:
- 只有一个索引
- 该索引必须是唯一索引
这就是典型的 KV 场景。由于没有其他索引,所以不用考虑其他索引的叶子节点大小的问题.
重建索引
重建索引的目的:节省空间
重建索引的办法: alter table T engine=InnoDB
联合索引
覆盖索引:如果查询条件使用的是普通索引(或是联合索引的最左原则字段),查询结果是联合索引的字段或是主键,不用回表操作,直接返回结果,减少IO磁盘读写读取正行数据
最左前缀:联合索引的最左 N 个字段,也可以是字符串索引的最左 M 个字符
联合索引:根据创建联合索引的顺序,以最左原则进行where检索,比如(age,name)以age=1 或 age= 1 and name=‘张三’可以使用索引,单以name=‘张三’ 不会使用索引,考虑到存储空间的问题,还请根据业务需求,将查找频繁的数据进行靠左创建索引。
索引下推:like 'hello%’and age >10 检索,MySQL5.6版本之前,会对匹配的数据进行回表查询。5.6版本后,会先过滤掉age<10的数据,再进行回表查询,减少回表率,提升检索速度。
参考资料
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