5.1、MySql 学习-MySql中的索引类型

Dear 丶 2021-12-14 04:51 235阅读 0赞

### 文章目录 ###

*   *   *  前言
         *  索引的好处
         *  索引的类别
         *   *  B-Tree 索引
             *   *  B-Tree索引 注意事项
             *  哈希索引
             *   *  哈希索引 注意事项
                 *  存储引擎不支持哈希索引可以变相实现
             *  其他索引
         *  索引位于数据库引擎部分
         *  常见数据库引擎使用索引类型
         *  索引是最好的技术吗？

### 前言 ###

> 体能状态先于精神状态，习惯先于决心，聚焦先于喜好。

### 索引的好处 ###

> 1、索引大大减少服务器需要扫描的数据量;  
> 2、索引帮助服务器避免排序和临时表，比如Order By;  
> 3、所以可以见随机 I/O 变为 顺序 I/O.

### 索引的类别 ###

> 关于 B-Tree 和 B+Tree的基本概念 [MySql中的B-TREE 和 B+TREE][MySql_B-TREE _ B_TREE]

#### B-Tree 索引 ####

*  使用B-Tree 数据结构，B+Tree和B-Tree类型不单独阐述
 *  B-Tree 会存储被索引的列值，当使用联合索引时，可以使其中一部分列运用索引优化
 *  支持联合索引列的部分列调用——不违背最左列和无跳过列原则

##### B-Tree索引 注意事项 #####

*  使用B-Tree 索引的联合索引需要注意 最左前列限制和不可跳过限制：当一个索引包含多个列，目前版本只支持从左到有搜索列，比如联合索引 a,b,c,则按照 a,ab,abc都可以，跳过a或者b都不行,在具体sql语句上没有顺序，即在sql语句上联合索引左边的索引是不可缺少的条件，否则索引失效。
 *  LIKE 命令的两个约束条件：条件一：对于非联合索引，like匹配列前面内容是可以的，即like “123%“会使用到索引，而”%123%“和”%123"都不会使用到索引。条件二：对于联合索引，a，b，c,在搜索时，左边的列使用LIKE这种范围查询时，比如 a=1,b like"123%” and c=“456”,a 和 b 都会用到索引，但是c不会用到索引。

#### 哈希索引 ####

> 通过一个Hash函数对被索引列进行定位，当hash值相同时，将使用链表，可以参考Java 中 HashMap 中的数组加链表模式。

##### 哈希索引 注意事项 #####

*  哈希索引只存储哈希值和行指针，不存储索引列字段值，无法避免行读取
 *  哈希索引无法用于排序——其本身是无序的
 *  不支持部分索引列查询，因为对于联合索引，其会被以整体来计算Hash值
 *  只支持等值比较，=,IN,<=>(注意<>和<=>不同)
 *  如果出现hash重提，会影响性能

##### 存储引擎不支持哈希索引可以变相实现 #####

> 你可以通过新增一个列，存储某个列的的hash值，然后把这个hash列作为一个新的索引列，当然需要你自己找到一个好的hash函数，这在搜索一些大的字符串时会很有用。

#### 其他索引 ####

空间数据索引（R-Tree）、全文搜索等

### 索引位于数据库引擎部分 ###

> 在 MySql 中，索引是在存储引擎层是不是在服务器层实现的。

### 常见数据库引擎使用索引类型 ###

*  InnoDB引擎:B+Tree。通过主键引用被索引行。并且InnoDB是聚集索引(也叫聚簇索引)——叶子节点包含所有数据，这是 InnoDB默认组织表数据的方式。叶子节点指向数据的指针：主键索引指向列地址，二级索引指向主键。
 *  Memory引擎:哈希索引。只有Memory引擎显式支持哈希索引，且将之作为默认索引方式
 *  MyISAM引擎：B+Tree。使用前缀压缩结束，使索引更小。使用物理位置引用被索引行。支持 R-Tree。叶子节点指向数据的指针：主键索引和二级索引都指向列地址。
 *  NDB 集群存储引擎：T-Tree 存储结构。
 *  Archive 引擎:5.1之前不支持索引，5.1开始支持自增列的索引。

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### 索引是最好的技术吗？ ###

> 答案：不总是  
> 要知道，索引相当于对原表的部分数据额外的保存了一次，每次变更都可能涉及到索引的维护——占用空间，消耗性能  
> 1、对于较小的表，全局搜索表会更快；  
> 2、对于中到大型的表，索引非常有效；  
> 3、对于特大型的表，建立和使用索引的代价会随数据量增长而增长——此时应该使用分区技术。

[MySql_B-TREE _ B_TREE]: https://blog.csdn.net/bestcxx/article/details/95042123
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