Mysql 索引总结

ゞ浴缸里的玫瑰 2022-10-16 03:59 232阅读 0赞

#### 索引分类 ####

*  聚集索引（Clustered Index）  
    聚集索引就是按照每张表的主键构造一棵B+树，同时叶子节点中存放的即为整张表的行记录数据。
 *  主键索引  
    索引列中的值必须是唯一的，不允许有空值。
 *  普通索引  
    MySQL中基本索引类型，没有什么限制，允许在定义索引的列中插入重复值和空值。
 *  唯一索引  
    索引列中的值必须是唯一的，但是允许为空值。
 *  全文索引  
    只能在文本类型CHAR,VARCHAR,TEXT类型字段上创建全文索引。字段长度比较大时，如果创建普通索引，在进行like模糊查询时效率比较低，这时可以创建全文索引。
 *  空间索引  
    MySQL在5.7之后的版本支持了空间索引，而且支持OpenGIS几何数据模型。MySQL在空间索引这方面遵循OpenGIS几何数据模型规则。
 *  前缀索引  
    在文本类型如CHAR,VARCHAR,TEXT类列上创建索引时，可以指定索引列的长度，但是数值类型不能指定。
 *  辅助索引  
    辅助索引，也叫非聚集索引。和聚集索引相比，叶子节点中并不包含行记录的全部数据。叶子节点除了包含键值以外，每个叶子节点的索引行还包含了一个书签（bookmark），该书签用来告诉InnoDB哪里可以找到与索引相对应的行数据。

#### 为什么使用B+树作为索引结构？ ####

B+树中的非叶子节点会冗余一份在叶子节点中，并且叶子节点之间用指针相连，这么做的好处是**为了提高范围查找的效率**。

**使用Hash作为索引结构怎么样？**

可以直接对‘鸡蛋’按哈希算法算出来一个数组下标，然后可以直接从数据中取出数据并拿到所对应那一行数据的地址，进而查询那一行数据， 那么如果现在执行下面的sql语句：

> select \* from sanguo where name>‘鸡蛋’

则无能为力，因为哈希表的特点就是**可以快速的精确查询，但是不支持范围查询**。

所以哈希表是适合于查询的场景，就只有KV（Key，Value）的情况，例如Redis、Memcached等这些NoSQL的中间件。

**使用二叉树作为索引结构怎么样？**

索引也不只是在内存里面存储的，还是要落盘持久化的，可以看到图中才这么一点数据，如果数据多了，树高会很高，查询的成本就会随着树高的增加而增加。

为了节约成本很多公司的磁盘还是采用的机械硬盘，这样一次千万级别的查询差不多就要10秒了，这谁顶得住啊？

#### 聚集索引与非聚集索引 ####

*  聚簇索引：将数据存储的顺序与索引顺序相同，找到索引也就找到了数据
 *  非聚簇索引：将数据存储于索引分开结构，索引结构的叶子节点指向了数据的对应行