MySQL-索引深入简出

一.  引言

     Mysql 我们平常用的很多，目的是为了存储数据，离散地存储在硬盘上，在海量的数据面前我们如何能快速命中理想数据，此时我们主角索引就应运而生。

二.  索引是什么？

    官方解释：索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构

    原始的存储方式：文件系统主要包括【柱面 、 磁道和扇区】，那么每次查询都需要从每个柱面的每个磁道的每个扇区开始查询

    索引的查询方式：把每条数据与对应的扇区地址对应起来，那么只要查到扇区地址就可以直接获取数据

    使用索引的目标：尽可能减少磁盘IO操作

三.  如何选择满足这种快速查询的数据结构？

    强调：首先我们要先申明一个概念，判断索引的标准是什么？是IO渐进复杂度（就是IO执行的次数）

    Hash算法：用hash这种方式存储效率很高，但是涉及范围查询就无能为力

select * from   user_t where   id  >  1

   二分查找树（AVL）：利用二分查找树可以快速找到我们要找的元素，

    但二叉树是线性增加的，而且每个节点只能放一个数  据，每查询一个数据，都会从头到尾执行一次

    如果查询一次算一个IO的话，查询第1万条数据就要执行1万次IO

 红黑树：利用红黑树可以快速找到我们要找的元素，虽然高度减少了，但是还是无法摆脱它是二分查找树的特点，高度还是不可控的，IO执行次数还是过多

   BTree：

• 针对减小树的深度，我们可以对树的节点做横向扩容，每个节点可以存储多个数据，而且可以拥有多个孩子节点，这样我们每次IO能加载很多数据到内存中，在内存中查找的时间和磁盘IO相比几乎可以忽略不计
• 但是横向扩容是有限度的，因为磁盘读写的单位是扇道，每个扇道的容量往往对应操作系统的一个页面的大小（一般是4K），即每次只能读取一个页面的数据，多了一次读不完，少了没有充分利用一次磁盘IO
• 所以一个节点不宜放太多数据，mysql默认一个节点大小是16K（固定值），这样树的高度在1~3之间，在大数据的规模下只需要极少次数的磁盘IO就能找到数据

  B+Tree

• mysql索引用得最多的其实还是B+Tree，因为他是对Btree做的优化
• B+Tree把所有数据放在叶子节点上，非叶子节点只放索引（冗余），这样我们可以在一个页面大小的限制下存下更多的key
• B+Tree用指针把叶子节点连到了一起，这样有利于做范围查询

四、使用

1>按存储引擎可以分：

MyISam(非聚集索引)--特点：

• 非聚集索引：索引与数据分开，索引对应的值是数据的地址
• 一张数据表分成三个文件
• xx.frm文件存放表结构
• xx.MYI文件存放表的索引
• xx.MYD文件存放表数据
• 主键索引和非主键索引（非主键索引的值是数据的地址）

InnoDB(聚集索引)--特点：

• 聚集索引：将表数据按照B+Tree结构存储，索引对应的值就是数据
• 一张数据表分成两个文件
• xx.frm文件存放表结构
• xx.idb存放数据+索引
• 主键索引和非主键索引（非主键索引的值是主键）

2>优化：

• 尽量选取区分度高的字段作为索引
• 仅仅使用最有效的过滤条件 -> key length
• 尽可能避免复杂的jion和子查询 -> 锁资源
• explan 命令：查询优化神器，查看执行计划（QEP, Query Execute Plain），查看每一列的属性，以优化SQL语句

   explain 列属性：

1. id: SELECT 查询的标识符. 每个 SELECT 都会自动分配一个唯一的标识符.
2. select_type: SELECT 查询的类型.
3. table: 查询的是哪个表
4. partitions: 匹配的分区
5. type: join 类型
6. possible_keys: 此次查询中可能选用的索引
7. key: 此次查询中确切使用到的索引.
8. ref: 哪个字段或常数与 key 一起被使用
9. rows: 显示此查询一共扫描了多少行. 这个是一个估计值.
10. filtered: 表示此查询条件所过滤的数据的百分比
11. extra: 额外的信息

  join

1. A join B where A.id=B.id 是先查询到A的id集，再拿A的id集去检索B
2. 如果大于两个表 join，会将前边 jion 的结果放入 join_buffer，再继续 join 其他表，如果 join_buffer 不够大，join 结果会被放入磁盘，再 join 就需要进行磁盘IO
3. 永远使用小结果集驱动大结果集，保证被驱动表的 join 字段能被索引到
4. show variables like ‘join_%’ // 查看 join_buffer 的大小，加大 join_buffer_size

  order by

1. 在条件字段已经建立 B+Tree 索引情况下，数据已经有序，所以条件字段尽量命中索引
2. 在条件字段没有名字索引的情况下，mysql 底层实现 order by 的两种方式（自动选择）
   buffer 足够大时（一次磁盘批量IO）：将所需字段全部取到内存，再取出条件字段和记录在内存中的地址，对条件字段进行排序，排好序后用指针从内存取数据返回
   buffer 不够大时（两次磁盘批量IO）：将条件字段与记录地址取到内存，根据条件字段进行排序，排好序后用指针从磁盘取出数据返回-
3. 对于2场景：需加大 max_length_for_sort_data，（以空间换时间），尽量减少不必要的返回字段，增大 sort_buffer 减少排序过程对排序数据的分段

最后

以上就是欢喜茉莉为你收集整理的MySQL-索引深入简出的全部内容，希望文章能够帮你解决MySQL-索引深入简出所遇到的程序开发问题。

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