MySQL索引及索引数据结构

索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构

• 主键和unique约束的字段会自动添加索引(根据主键查询效率较高，尽量根据主键检索)

• 索引操作

  • 添加索引 create index 索引名 on 表名(字段名);
  • 删除索引 drop index 索引名 on 表名(字段名);

• 索引分类：

  • 单一索引：给单个字段添加索引
  • 联合索引：多个字段联合起来添加一个索引
  • 主键索引：主键上会自动添加索引
  • 唯一索引：unique约束的字段会自动添加索引

• 索引失效的情况：

  模糊查询时，第一个查询字符是不确定值(’%‘或’_’)时，索引失效

  select name from stu where name like '%e%'; 索引失效

  select name from stu where name like 'h%'; 索引有效

  
  

数据结构

• 索引数据结构

  • 二叉树
  • 红黑树
  • Hash表
  • B-Tree树
  
  

• 红黑树结构：
  
  

• Hash表：效率高，但是无法支持范围查找

• B-Tree结构

  • 叶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
  • 节点中的数据索引从左到右递增排列
    
  
  

• B+Tree (B-Tree变种)

  • 非叶子节点不存储data，只存储冗余索引，可以存放更多的索引

  • 叶子节点包含所有的索引字段

  • 叶子节点用指针连接，提高区间访问的性能
    

MyISAM存储引擎索引实现

MyISAM索引文件和数据文件是分离的（非聚集）

• .frm文件 存储表结构和数据定义的信息

• .MYD 存储数据

• .MYI 存储索引

• 在使用了索引查找的情况下，先在MYI文件中定位到目标节点，再去MYD文件快速查找
  
  
  

InnoDB索引实现

• 表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构文件

• 聚集索引 - 叶节点包含完整的数据记录

• 为什么InnoDB必须有主键，并且推荐使用整型的自增主键？
  • 需要一个主键索引，用B+Tree来组织维护数据。
  • 没有显式定义主键，则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引。
  • 如果没有这样的唯一索引，则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增，这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用，是隐含的)
  • 使用自增列(INT/BIGINT类型)做主键，这时候写入顺序是自增的，和B+Tree叶子节点分裂顺序一致，无须频繁的移动、分页操作。
• 为什么非主键索引结构叶子节点存储的是主键值？
  • 保持一致性：当数据库表进行DML操作时，同一行的页地址会发生改变，因非主键索引保存的是主键的值，无需进行更改。
  • 节省存储空间：InnoDB数据本身就已经汇聚到主键索引所在的B+Tree上了，如果普通索引还继续保存一份数据，就会导致有多少索引就要存多少份数据。