【MySQL学习笔记】关于索引
文章目录
- 【MySQL学习笔记】关于索引
- 1.索引数据结构
- 2.索引存储
- 3.联合索引
- 3.1 联合索引的b+树结构
- 3.2 索引覆盖?回表?
- 3.3 联合索引最左匹配原则
- 3.5 索引下推
- 4.索引失效
【MySQL学习笔记】关于索引
1.索引数据结构
索引是一种能提高查询速度的数据结构。
1、索引结构/索引类型:
按数据结构分类:B+树索引、Hash索引、全文索引。
按物理存储分类:聚簇索引、二级索引。
按字段特性分类:主键索引、唯一索引、普通索引、前缀索引。
按字段个数分类:单列索引、联合索引。
2、InnoDB的索引数据结构是什么?(InnoDB是支持B+树和FULLTEXT索引的)
我所了解的是B+树索引,在数据组织形式上,B+树的非叶子节点只存放索引和指向子节点的指针,叶子节点存储索引和行数据。并且所有叶子节点都是通过指针相连,形成一个双向链表,支持快速的顺序访问和范围查询。树的高度平衡,稳定性好。
2.索引存储
堆表和索引组织表有什么区别?分别应用场景是什么?
![[图片]](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/39de34fc72c5481a86d0383bd70653d8.png)
堆表是 MyISAM 使用的存储方式,索引组织表是 InnoDB 使用的存储方式。
堆表的数据是无序存放的,无需维护索引与数据的一致性,因此插入性能较好。同时,堆表的索引是非聚簇索引,所有索引是平级的,索引查询性能较高,通常一次可以定位到结果。但堆表仅支持表锁,在高并发场景下性能较差,适用于低并发、以读为主的场景。
索引组织表的数据按照主键顺序存储,主键索引即为数据本身,并支持行锁,因此在高并发场景下性能远高于堆表,特别适用于频繁的增删改操作。但由于需要维护索引顺序和数据一致性,其插入性能相对较低,尤其是当表的主键频繁变化或数据碎片较多时。
3.联合索引
3.1 联合索引的b+树结构
推荐这篇文章:联合索引在B+树上的存储结构及数据查找方式上一篇文章《MySQL索引那些事》主要讲了MySQL索引的底层原理,且对比了B - 掘金
引用文章里面的这个图:
![[图片]](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/fdf3bcd32e49406f96eefc0ecd17c524.png)
InnoDB会使用主键索引在B+树维护索引和数据文件,创建的联合索引也会生成一个索引树,同样都是B+树的结构,只不过它的data部分存储的是联合索引所在行的值。
对于这个联合索引,排序规则就是根据定义索引的顺序,(b,c,d),先根据b排序,若b相同,再根据c排序,依次类推。
3.2 索引覆盖?回表?
创建联合索引之后,进行查询时索引覆盖还是回表,主要是看SELECT的列。
就还是要上面的例子,进行查询。
select * from table_name where b = 12 and c = 14 and d = 3;
这个查询的是数据全部,所以需要回表,为什么呢?
这个还是基于联合索引的特性,它会创建一个新的B+树,但是这个树的叶子节点只有联合索引的参数,如果你查询的不是其中的列,那么就会根据这个查询到的主键id回表查询。
如果你查询的列就是其中一个,那么就不需要回表查询了,直接返回这个数据就行,这就是索引覆盖。
所以说,联合索引的优势在于支持索引覆盖查询,避免回表操作,并且对索引列的查询可直接利用索引的有序性完成排序,无需额外的外部排序,显著提升查询性能。
3.3 联合索引最左匹配原则
- MySQL会从联合索引最左边的索引开始匹配查询条件,从左到右匹配,如果查询条件没有使用到某个列,那么该列右边的列全部失效。
- 当查询条件使用了某个列,但是该列的值包含范围查询,范围查询的字段可以用到联合索引,但是范围查询字段后面的字段无法用到联合索引。
3.5 索引下推
索引下推是MySQL5.6的优化机制,默认是开启的,如果条件判断字段,在二级索引B+树里,就会下推到InnoDB存储引擎层来过滤,过滤完的记录,才会回表,相比没有索引下推的时候,可以减少回表次数。
Where a>100 and b=100 and c=200 order by d 怎么建立联合索引?
(bcda),bc走索引,d利用了索引有序性,避免file sort,a不能走索引,走索引下推。
4.索引失效
索引失效有哪些?
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