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【MySQL实战45讲】索引部分整理

时间：2020-01-03 17:24:28   收藏：0   阅读：80

本文摘抄自 极客时间【MySQL实战45讲】

为什么要有索引？索引的作用是什么？

索引的出现其实就是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样。一本书我们可以通过目录中快速的定位其中的某一个知识点；对于数据库而言索引其实就是它的目录，可以通过索引快速的定位都某一条或多条记录。

常见索引模型

Hash表

哈希表是一个以 键-值（key-value） 存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即 key，就可以找到对应的值即 value。

结构特点

把值放在数组里，用一个哈希函数把 key 转换成一个确定的位置，然后把 value 放在数组的这个位置。当多个 key 值经过哈希函数的换算会出现同一个值的情况。这时候会拉出一个链表进行存储。

案例

假设现在维护一个身份证信息和姓名的表，表示根据身份证查找对应的名字，这时对应的哈希索引示意图如下

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图 1 哈希表示意图

图中，User2 和 User4 根据身份证号算出来的值都是 N，所以后边跟了一个链表存储。如果要找到 User2 对应的名字是什么，首先通过哈希函数计算出 ID_card_n2 的值为 N，然后按顺序遍历找到 User2。

在这里四个 ID_card_n 的值并不是递增的，这样做的好处就是增加的时候会很快，直接往后边追加；缺点是数据的存储并不是有序的，所以在做区间查询时会进行全表扫描，速度会非常慢。

哈希表这个结构只适用于等值查询。

有序数组

结构特点

将数据存放到数组中，数据在数组中是按顺序存储的，从左到右依次从大到小或从小到大。

案例

以哈希表中的例子，使用有序数组实现的结果如下

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图 2 有序数组示意图

这里假设身份证是没有重复的，这个数组是按照身份证的递增顺序保存的。这时候如果刷要查询 ID_card_n2 对应的姓名，用二分查找法可以快速定位到这条记录，同时如果要进行范围查询也是很快的，比如要查找身份证号在 [ID_card_X, ID_card_N] 区间的 User，可以先用二分查找法找到 ID_card_X 的值，如果没有则找到大于 ID_card_X 的第一个值，然后向右遍历，知道找到第一个大于 ID_card_N 的值退出循环。

但是往数组中插入一条记录的时候需要挪动后边所有的元素，这样的成本太高，同样的删除一条记录也会导致后边所有的元素往前挪动。

有序数组结构适用于等值和范围查询，但是插入和删除的效率太慢。

二叉搜索树

结构特点

二叉搜索树每个节点大于左儿子小于右儿子。

案例

上文例子，二叉搜索树实现如下

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图 3 二叉搜索树示意图

如果我们要找到 ID_card_n2 的话，根据二叉搜索树的特点，按照图中的搜索顺序依次是：UserA→UserC→UserF→User2。

InnoDB索引模型

InnoDB 使用了 B+ 树索引模型，数据都是存储在 B+ 树中的，每一个索引都对应一棵 B+ 树。

B-Tree

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B树 是一棵多路平衡树且有以下特点：

  1. m阶B树 表示该树每个节点最多有 m 个孩子；
  2. 除根节点和叶子节点外，其它每个节点至少有 ceil(m / 2) 个孩子；
  3. 若根节点不是叶子节点，则至少有两个孩子；
  4. 所有叶子节点都在同一层，叶子节点不包含任何关键字；
  5. 每个叶子节点包含 n 个关键字信息；
    • Ki（i = 1...n） 为关键字，且关键字按顺序升序排序 k(i-1)<Ki；
    • Pi 为指向子树根的节点，且指针 P(i-1) 指向子树中所有节点的关键字均小于 Ki，但都大于 K(i-1)；
    • 关键字个数 n 必须满足： ceil(m / 2) - 1 <= n <= m-1 ；

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B+树作为数据库索引的优势

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B+ Tree 是在 B-Tree 基础上的优化，使其更适合实现外存储索引结构，InnoDB引擎就是基于它实现索引结构，B+Tree 相对于 B-Tree 的优势：

  1. B+树的磁盘读取代价低：B+树 所有的内部节点没有关键字的具体信息（只存储了key的信息），这样可以使内部节点相对更小。一个硬盘块中包含的节点信息越多，一次性读取内存中的关键字也就越多，相对来说就是 IO 读写次数的降低，也可以说是每次 IO 操作的可观看数据也就越多；
  2. B+树便于执行扫库操作：B树在分支节点上都保存着数据，要找到具体的顺序数据，必须用中序遍历的方式按序扫库；由于B+树的数据都存储在叶子节点上，所有节点均为索引，所以 B+树 直接从叶子节点挨个扫一遍就完了；B+树 支持范围查询（rang-query）非常方便，而B树不支持；
  3. B+ 树查询效率更加稳定：由于 B+树 的数据都存储在叶子节点上，分支节点均为索引，所以对于任意关键字的查找都必须从根节点走到分支节点，所有关键字查询路径长度相同，每个数据的查询效率差不多。对于 B树 而言，分支节点也保存有数据，对于每一个数据的查询所走的路径长度也是不一样的，效率也就不一样；

B+Tree 与 B-Tree 的不同

索引维护

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B+树 为了维护索引的有序性，在插入新值的时候需要做必要的维护，如果插入新的行 ID 值为 700，则只需要在 R5 的记录后插入一个新的将是。如果插入值的 ID 为400，需要逻辑上挪动后面的数据，空出位置。

如果 R5 所在的数据页已经满了，根据 B+树 的算法，这时候需要申请一个新的数据页，然后挪动部分数据过去，这个过程称为页分裂。页分裂还会影响数据页的利用率，原本在一个页的数据，现在分到两个页中，整体的空间利用率降低大约 50%。

当相邻的两个页由于删除了数据，利用率很低之后，会将数据页做合并，合并的过程可以认为是分裂过程的逆过程。

关于索引重建

对于以下这两个重建索引的作法，说出你的理解。如果有不合适的，为什么，更好的方法是什么？

// 方案1
alter table T drop index k;
alter table T add index(k);
// 方案2
alter table T drop primary key;
alter table T add primary key(id);

为什么重建索引？

索引可能因为删除，或者页分裂等原因，导致数据页有空洞，重建索引的过程会创建一个新的索引，把数据按顺序插入，这样页面的利用率最高，也就是索引更紧凑、更省空间。

解答

重建主键的过程不合理：

  1. 不论是删除还是创建主键都会整个表重建
  2. 连续执行两个语句，相当于第一个语句白做
  3. 两个语句可以使用 alter table T engine=InnoDB 代替

索引类型

主键索引

主键索引叶子节点中存储的是整行数据，从物理结构的角度也叫 聚簇索引。

非主键索引

基于主键索引和普通查询的查询的区别

聚簇索引的注意点有哪些？

聚簇索引最大限度的提高了 IO 密集型应用的性能，但它也有限制：

  1. 插入速度严重依赖于插入顺序，按照主键的顺序插入是最快的，否则会出现页分裂，严重影响性能。所以一般 InnoDB 表，都会定义一个自增的id作为主键。

    面试问题：为什么主键需要自增ID，或者为什么主键需要带有时间行关联。

  2. 更新主键的代价很高，因为将会导致被更新的行移动。因此，InnoDB表一般主键不可更新。

    MySQL默认情况下，主键是允许更新的。MongoDB主键是不允许更新的。

  3. 二级索引访问需要回表。

    有种情况无需二次查找，就是索引覆盖。

  4. 主键ID建议使用整型。因为，每个主键索引的 B+Tree 节点的键值可以存储更多主键ID，每个非主键索引的 B+Tree 节点的数据可以存储更多的主键ID。

什么场景适合使用业务字段直接做主键？

覆盖索引

如果执行的语句是 select ID from T where k between 3 and 5; ，这时只需要查 ID 的值，而ID的值已经在 k 索引树上了，因此可以直接拿到查询结果，不需要回表。也就是说索引 k 已经覆盖了我们的查询需求，我们称为覆盖索引。

覆盖索引的优势

覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段。

联合索引

业务例子

一个市民信息表上，是否有必要将身份证号 和 名字 建立联合索引？

如果有一个高配请求，要根据市民的身份照查询他的姓名，这个联合索引就很有意义了。它可以在这个高配请求上用到覆盖索引，不需要回表。

最左前缀原则

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前提

现在有这么一个联合索引，（name,age）。

索引项是按照索引定义里面出现的字段顺序排序的，不只是索引的全部定义，只要满足最左前缀，就可以利用索引来加速检索。

例子

建立索引时，如何安排索引内的字段排序？

索引创建合理性例子

create table `geek` (
    `a` int(11) not null,
    `b` int(11) not null,
    `c` int(11) not null,
    `d` int(11) not null,
    primary key (`a`, `b`),
    key `c` (`c`),
    key `ca` (`c`, `a`),
    key `cb` (`c`, `b`),
) engine=InnoDB;

既然主键包含了a、b这两个字段，那意味着单独在字段c上创建一个索引，就已经包含三个字段了，为什么要创建“ca”、“cb”这两个索引？

同事告诉他，是因为他们的业务里面有这样的两种语句：

select * from geek where c=N order by a limit 1;select * from geek where c=N order by b limit 1;

问题，这位同事解释的对吗，为了这两个查询模式，这两个索引是否都是必须的？为什么？

索引下推

此处还是以市民表的联合索引 (name, age) 为例，需求为 检索出表中 名字第一个字是张，而且年龄是 10岁的所有男孩。

select * from tuser where name like '张%' and age=10 and ismale=1;

根据最左前缀原则，这个语句在搜索索引树的时候，只能用 “张”，找到一个满足条件的记录 ID3。然后判断其他条件是否满足条件。

在 MySQL5.6 之前，只能从 ID3 开始一个个的回表，到主键索引上找出数据行，在对比字段。

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在 MyQL5.6 之后引入了索引下推优化（index condition pushdown），可以在索引遍历的过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，从而减少了回表的次数。

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MyISAM索引实现

索引实现原理

MyISAM 引擎同 InnoDB 一样，都是使用 B+Tree 作为索引结构。差别在于：

主键索引和辅助索引

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上图分别为主索引和辅助索引，由于 MyISAM 的索引文件中仅保存了数据的地址，所以在 MyISAM 中主索引和辅助索引在结构上没有本质的区别，只是主索引要求 key 的唯一性，而辅助索引的 key 是可以重复的。

由于 MyISAM 的 data 域中保存的是数据记录的地址，所以 MyISAM 索引检索的算法为首先按照 B+Tree 搜索算法搜索索引，如果指定的 key 存在，则取出 data 域的值，然后以 data 域的值为地址，读取相应的数据记录。

MyISAM的索引方式也叫做“非聚集”的，之所以这么称呼是为了与InnoDB的聚集索引区分。

MyISAM 与 InnoDB 的区别

  1. 事务处理上

    MyISAM：强调的是性能，查询的速度比 InnoDB 类型更快，但是不提供事务支持。

    InnoDB：提供事务支持。

  2. 外键

    MyISAM：不支持外键。

    InnoDB：支持外键。

  3. 锁

    MyISAM：只支持表级锁。

    InnoDB：支持行级锁和表级锁，默认是行级锁，行锁大幅度提高了多用户并发操作的性能。InnoDB 比较适合于插入和更新操作比较多的情况，而 MyISAM 则适用于频繁的查询的情况。另外， InnoDB 表的行锁也不是绝对的，如果在执行一个 SQL 语句时， MySQL 不能确定要扫描的范围，InnoDB 表同样会锁全表，例如： update table set num=1 where name like ‘%aaa%‘; 。

  4. 全文检索

    MyISAM：支持全文检索。

    InnoDB：不支持全文检索。

  5. 表主键

    MyISAM：允许没有主键的表存在。

    InnoDB：如果没有主键，则会自动生成一个 6 字节的主键（用户不可见）。

  6. 表的具体行数

    MyISAM： select count(*) from table ，MyISAM 只要简单的读出保存好的行数。因为 MyISAM 内置了一个计数器， count(*) 时它直接从计数器中读。

    InnoDB：不保存表的具体行数，也就是说，执行 select count(*) from table 的时候，InnoDB 要扫描一遍整表来计算有多少行。

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原文：https://www.cnblogs.com/Jacian/p/12145696.html

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