Mysql优化原理分析
一、存储引擎
1.1 MyISAM
一张表生成三个文件
- xxx.frm:存储表结构
- xxx.MYD:存储表数据
- xxx.MYI:存储表索引
索引文件和数据文件是分离的(非聚集)

select * from t where t.col1 = 30;
先去t.MYI文件查找30对应的索引所在磁盘文件地址,去t.MYD文件找出对应磁盘文件地址的数据
1.2 Innodb
一张表生成两个文件
- xxx.frm:存储表结构
- xxx.ibd:存储索引和数据
索引和数据(索引行对应的所有列数据)不是分离的(聚集)

二、索引
索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构
2.1 索引数据结构
- 二叉树

- 红黑树(二叉平衡树)
- Hash表
对索引的key进行一次hash计算就可以定位出数据存储的位置
等值查询效率高(=,IN),不能排序,不能进行范围查询,hash冲突问题

- B-Tree
节点具有相同的深度,叶节点的指针为空
所有索引元素不重复
节点中的数据所有从左到右递增排列
数据有序,范围查询

- B+Tree(B-Tree变种)
非叶子节点不存储data,只存储索引(冗余),可以放更多的索引
叶子节点包含所有的索引字段
叶子节点用指针(双向指针)连接,提高区间访问的性能
MySQL加载的时候,一二层叶子数据(冗余索引)加载在内存中,底层叶子数据存储在磁盘

假设索引大小为bigint(8b),一个底层叶子节点数据大小(1kb),MySQL默认叶节点大小(16384kb),索引指针大小(6kb),那么一棵B+Tree可以存储的索引元素:(16384/6)*(16384/6)*16
2.2 联合索引
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