10.MySQL索引（必考要点）

爱被打了一巴掌 2022-11-01 05:21 183阅读 0赞

## 1.索引 ##

#### 1）索引概念 ####

**索引** ：好比书的目录，是为了加快查找的效率，如果数据库中没有索引，此时查找的时候就需要把整个表都遍历一遍，就有点像“顺序表查找”，针对数据库进行查找，数据库在磁盘上，磁盘访问速度很慢，并且数据量也可能非常多，那么这个查找速度就很慢。索引就是为了避免数据库进行顺序查找，提高查找效率。

#### 2）索引底层可以采用的数据结构 ####

**1.二叉树**（二叉搜索树）：中序遍历结果是有序的，假如说需要查找id<6 并且id>3的，就可以先找到id为6的元素，再找到id为3的元素，中序遍历3和6之间的结果就是想要的结果。

如果再比较平衡的情况下，查找效率就是O(logN)

缺点：  
1.二叉树每个节点最多有两个分支子节点，当数据量比较大的时候，树的深度就会很高，这样操作效率也较低。  
2.二叉搜索树直接获取到中序遍历不是很高效。

**2.哈希表** ：查找效率是O(1)

缺点：  
用哈希表只能用于相等的情况，不能处理其他逻辑，也不能处理范围查找。

**3.B+树（真是的索引结构——N叉搜索树）**  
首先，需要了解一下B树（也就是B-树）  
**B树**：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTM2MTg5_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
和二叉树的差异有：  
1.每个节点不是2叉了，而是N叉  
2.每个节点不是存一个数据了，而是可以存多个数据  
3.度 = 存的数据个数 + 1

**B+树**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTM2MTg5_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
和B树相比，主要是两个方面发生变化  
1.每一层元素之间都链接到了一起  
2.数据旨在叶子节点上保存，非叶子节点上只保存一些辅助查找的边界

优势：  
1.仍然是N叉树，深度不会很高  
2.查找任何一条数据的速度都是比较平均的，不会出现效率差异大的情况  
3.直接遍历链表就可以得到中序排列  
4.叶子节点适合大数据磁盘存储，非叶子节点适合用内存存储，可以降低访问磁盘的次数

#### 3）索引作用 ####

1.加快查找效率，减慢插入、删除、修改的效率。  
2.索引也会占用一定的磁盘空间和内存空间（空间换时间）  
3.给具体表中的每一列来加索引的时候，加在主键上的索引和加在其他列上的索引不同

#### 4）索引应用场景 ####

主要用在查找很频繁，但是插入、删除、修改都不频繁的场景

#### 5）索引的使用 ####

创建主键约束（PRIMARY KEY）、唯一约束（UNIQUE）、外键约束（FOREIGN KEY）（关联到哪个列就在哪个列建立索引）时，会自动创建对应列的索引。

**a.查看索引：**

> show index from 表名;

**b.创建索引：**

> create index 索引名 on 表名(字段名);

例：`create index idx_classes_name on classes(name);`

**c.删除索引：**  
（主键的索引不能删)

> drop index 索引名 on 表名;

例如：`drop index idx_classes_name on classes;`

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