细说MySql索引原理

 MySQL索引

 

MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的检索速度。

可以类比字典,如果要查“mysql”这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到y字母,再找到剩下的sql。如果没有索引,那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的,如果我想找到m开头的单词呢?或者ze开头的单词呢?是不是觉得如果没有索引,这个事情根本无法完成?


索引类型
MySQL目前主要有以下几种索引类型:

1.普通索引

2.唯一索引

3.主键索引

4.组合索引

5.全文索引


索引创建

 

普通索引

这是最基本的索引,它没有任何限制。创建方式:

CREATE INDEX indexName ON table_name (column_name)

  

唯一索引
它与前面的普通索引类似,不同的就是:索引列的值必须唯一,但允许有空值。如果是组合索引,则列值的组合必须唯一。创建方式:

CREATE UNIQUE INDEX indexName ON table_name (username(length))

  

主键索引

是一种特殊的唯一索引,一个表只能有一个主键,不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引:

CREATE TABLE `table_name` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,`title` char(255) NOT NULL ,PRIMARY KEY (`id`));

  

组合索引
指多个字段上创建的索引,只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段,索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集合:

ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX name_city_age (name,city,age);

 

全文索引
全文索引(也称全文检索)是目前搜索引擎使用的一种关键技术。它能够利用【分词技术】等多种算法智能分析出文本文字中关键词的频率和重要性,然后按照一定的算法规则智能地筛选出我们想要的搜索结果。
创建方式:

CREATE FULLTEXT INDEX index_content ON table_name(content)

  

索引的数据结构


首先,数据库索引使用树来存储,因为树的查询效率高,而且二叉查找树还可以保持数据的有序。
那么索引为什么没有使用二叉树来实现呢?
其实从算法逻辑上讲,二叉查找树的查找速度和比较次数都是最小的,但是从Mysql的角度讲,我们不得不考虑一个现实问题:磁盘IO。
当我们利用索引查询的时候,不可能把整个索引全部加载到内存,只能逐一加载每个磁盘页,磁盘页对应索引树的节点。
那么Mysql衡量查询效率的标准就是磁盘IO次数。

如果我们利用二叉树作为索引结构,那么磁盘的IO次数和索引树的高度是相关的。
那么为了提高查询效率,就需要减少磁盘IO数。为了减少磁盘IO的次数,就需要尽量降低树的高度,需要把原来“瘦高”的树结构变的“矮胖”,树的每层的分叉越多越好,因此b+树正好符合我们的要求。


b+树

 

b+ 树的特点是能够保持数据稳定有序,其插入与修改拥有较稳定的对数时间复杂度。

我们先来看看b+树存储结构,比如有一张用户表(user),数据如下:

id  其他字段
3  
5  
9  
10  
13  
15  
28  
29  
36  
60  
75  
79  
91  
95  



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相应b+树,如下图:细说MySql索引原理

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如上图,这就是一个b+树。其中浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块,可以看到每个磁盘块包含几个数据项(深蓝色所示)和指针(黄色所示),如磁盘块1包含数据项17和35,包含指针P1、P2、P3,P1表示小于17的磁盘块,P2表示在17和35之间的磁盘块,P3表示大于35的磁盘块。真实的数据存在于叶子节点即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、91、95。非叶子节点只不存储真实的数据,只存储指引搜索方向的数据项,如17、35并不真实存在于数据表中。

b+树的查找过程

    比如,查询id为29的记录:

select * from  where  id=29

  

如上图所示,如果要查找数据项29,那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存,此时发生一次IO,在内存中用二分查找确定29在17和35之间,锁定磁盘块1的P2指针,内存时间因为非常短(相比磁盘的IO)可以忽略不计,通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存,发生第二次IO,29在26和30之间,锁定磁盘块3的P2指针,通过指针加载磁盘块8到内存,发生第三次IO,同时内存中做二分查找找到29,结束查询,总计三次IO。
真实的情况是,3层的b+树可以表示上百万的数据,如果上百万的数据查找只需要三次IO,性能提高将是巨大的,如果没有索引,每个数据项都要发生一次IO,那么总共需要百万次的IO,显然成本非常非常高。


缺点


上面说明都是索引的优点,索引同样的也存在缺点:
1.虽然索引大大提高了查询速度,同时却会降低更新表的速度,如对表进行insert、update和delete。因为更新表时,不仅要保存数据,还要保存一下索引文件。
2.建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重,但如果你在一个大表上创建了多种组合索引,索引文件的会增长很快。
3.索引只是提高效率的一个因素,如果有大数据量的表,就需要花时间研究建立最优秀的索引,或优化查询语句。



最后


MySQL改善查询性能改善的最好方式,只有我们明白索引的原理,才能更合理地使用索引!

 

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