4 MySQL学习---MySQL索引

ps:没有特殊说明,此随笔中默认采用innoDB存储引擎中的索引,且索引都是指B+树(多路平衡搜索树)结构组织的索引 。其中聚集索引、复合索引、前缀索引、唯一索引默认都是使用B+树,统称为索引 。
索引概述索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构 。
如下图所示:

4 MySQL学习---MySQL索引

文章插图
图中左边是数据表,一共有2列7行数据,最左边的0x09格式的数据是物理地址(注:逻辑上相邻的记录在磁盘上也不一定是物理相邻的) 。为了加快Col2列数据的查找,可以维护一个右边所示的二叉查找树,每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据的物理地址的指针,这样就可以使用二叉查找树来快速获取到对应的数据 。
要理解MySQL中索引是如何工作的,最简单的方法就是去看看一本书的“索引”部分:如果想在一本书中找到某个特定主题,一般会先看书的“索引”,找到对应的页码 。
索引对于良好的性能非常关键 。尤其是当表中的数据越来越大时,索引对性能影响愈发重要 。在数据量较小且负载较低时,不恰当的索引对性能的影响可能还不明显,但当数据量逐渐增大时,性能则会急剧下降 。
一般来说索引本身占用也较大,不可能将全部索引存储在内存中,因此索引往往以索引文件(注:存储引擎是MYISAM时,索引单独存储在.myi文件中;存储引擎是InnoDB时,索引和表数据一起存储在.ibd文件中)的形式存储在磁盘上 。索引是数据库中用来提高性能的最常用的工具 。
为什么需要索引不使用索引,MySQL 就必须从第一条记录开始读完整个表,直到找出相关的行 。表越大,查询数据所花费的时间就越多 。如果表中查询的列有一个索引,MySQL 就能快速到达一个位置去搜索数据文件,而不必查看所有数据,这样将会节省很大一部分时间 。
建立索引的优势与劣势优势
  • 类似于书籍的目录索引,提高数检索的效率,降低数据库的IO成本 。
  • 在实现数据的参考完整性方面可以加速表与表之间的连接 。
  • 在使用分组和排序进行检索的时候,可以减少查询中分组和排序的时间.
劣势
  • 实际上索引也是一张表,该表中保存了主键和索引字段,并指向实体类的记录,因此需要占用物理空间 。数据量越大,占用空间就越大 。
  • 创建和维护索引都需要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加 。
  • 虽然创建索引大大提高了查询的效率,同时却也降低了更新表的速度,例如对表进行insert、update、delete等操作 。因为更新表时,MySQL不仅要保存数据,还需要保存索引文件每次更新的索引列的字段,动态调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息 。
索引的底层数据结构索引的底层数据结构是B+树 。在学习它之前需要了解它的由来 。
二叉查找树的引入首先,我们来看二叉查找树 。
二叉查找树有这样的特点:
  • 若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值;
  • 若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值;
  • 它的左、右子树也分别为二叉查找树 。
普通二叉查找树如下图所示:
4 MySQL学习---MySQL索引

文章插图
二叉查找树如果是完全二叉树,查找的效率很高,时间复杂度为O(log2N) 。因为最多只需要查找到树的log2N深度层 。
但是当二叉查找树为单支树时,其退化为链表,此时它的深度为N,时间复杂度为O(N) 。

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