【MySQL】索引
记录MySQL学习笔记,大部分图片来自黑马程序员MySQL教程。
文章目录
- 概述
- 索引结构
- B+Tree
- 为什么InnoDB使用B+Tree索引结构?
- 索引分类
- 索引语法
- SQL性能分析
- 1、查看执行频次
- 2、慢查询日志
- 3、profile详情
- 4、explain执行计划
- 索引使用
- 最左前缀法则
- 索引失效情况
- 1、范围查询
- 2、索引列运算
- 3、字符串不加单引号
- 4、模糊查询
- 5、or连接的条件
- 6、数据分布
- SQL提示
- 覆盖索引
- 前缀索引
- 单列索引和联合索引
- 索引设计原则
- 总结
概述
索引是MySQL高效获取数据的数据结构,这些数据结构利用特定查找算法引用(指向)数据。
优缺点:
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 提高数据检索效率,降低IO成本 | 需要占用空间 |
| 索引列对数据进行排序,降低了数据排序的成本,减少CPU消耗 | 因为更新表的时候也要更新索引,所以降低了更新表的速度 |
但是现在磁盘很便宜,且正常情况下增删改数据库的频率很小,所以以上劣势可以忽略。
索引结构
MySQL的索引是在存储引擎层实现的,不同的存储引擎有不同的结构,主要的几种结构如下所示。
| 索引结构 | 描述 |
|---|---|
| B+Tree索引(重点) | 最常见 |
| Hash索引 | 底层数据结构用哈希表实现,不支持范围查询 |
| R-Tree(空间索引) | 是MyISAM引擎的一个特殊索引类型,主要用于地理空间数据类型 |
| Full-text(全文索引) | 一种通过建立倒排索引,快速匹配文档的索引 |
B+Tree
Q:为什么使用B+树?
A:针对数据库数据量大且其他树形结构的闭端,权衡下采用B+树。

图片来自黑马程序员MySQL教程。

中间元素向上分裂

所有元素都会出现在叶子节点,叶子节点形成一个单向链表。



为什么InnoDB使用B+Tree索引结构?
- 相较于二叉树 (红黑树) ,层级更少,搜索效率高。
- 对于B树,无论叶子节点还是非叶子节点都会保存数据,而每一个节点都存放在一个页中(页的大小是固定的),这样导致一页中存储的键值减少,指针也跟着减少,所以保存大量数据时,树的高度就会增加,查找性能降低。
- B+树叶子节点的双向链表便于范围搜索和排序。
- 相较于哈希索引,B+树支持范围匹配和排序操作。
索引分类



聚集索引叶子节点存放数一行数据,二级索引叶子节点存放主键值。
回表查询:先在二级索引当中找到主键值,再根据主键值到聚集索引中找到这一行数据。

即使存储两千多万行数据,B+树的高度也只有3,所以B+树的效率很高,如果B+树的高度要大于3了,就会用分表解决。
索引语法

SQL性能分析
1、查看执行频次

七个下划线,恰好可以代表_delete、_insert、_select、_update。
2、慢查询日志

通过指令查看
show variables like 'slow_%';
3、profile详情


4、explain执行计划
尽量优化type。
但仅当查询不需要访问表时才会出现NULL,只访问系统表才能达到system,所以尽量往const上优化(即使用主键或者唯一索引),当使用非唯一索引的时候 type 是ref,all代表全表扫描,性能最差,index代表用了索引,但遍历了整个索引,性能也不高。


索引使用

最左前缀法则

- 若跳过了某一列,则从这一列开始,之后的索引失效。
- 每一列的使用顺序不影响结果。
索引失效情况
1、范围查询

- 解决方法:将 < , > 改为 <= , >=
2、索引列运算

3、字符串不加单引号

4、模糊查询
like '计算机科学%' -- 不失效like '%与技术' -- 失效 like '%与%' -- 失效
5、or连接的条件
用or分隔开的条件,如果or之前的条件中的列有索引,而后面的列中没有索引,那么涉及到的索引都不会用到。

age没有单独建立索引,并且也不是联合索引的第一个,所以查询的时候没有索引。
6、数据分布
如果MySQL评估使用索引比不使用还要慢,则不使用索引。

- is null 走不走索引取决于查询的字段中null的个数占总行数的比例。
SQL提示

- 用use指定,MySQL会自己评估可能不用,用force指定,系统则只能用这个索引。
覆盖索引


- 找gender的时候需要回表。
- 使用select * 很容易就会回表查询。

- 对username和password建立联合索引,username是第一个,那么查询的时候走联合查询,叶子节点上就是主键id,满足覆盖索引。
前缀索引

- 不可能返回一个前缀,所以查询前缀肯定要回表。
单列索引和联合索引


索引设计原则

- 一张表数据量超过100万就算大,如果不怎么查询,建立索引也没用;
总结


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