MySql 索引是怎么回事? MySql杂谈

小鱼儿 2023-10-07 15:48 67阅读 0赞

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有100万条数据，需要从中筛选查询10条数据，尽然用了3秒才出来，于是乎，你会想到添加个索引，然后查询速度一下从秒级别变成了毫秒级别，你知道中间发生了什么吗？

#添加索引  
    ALTER TABLE `question_wrong` ADD INDEX create_time_index ( `create_time` )

##### 1 索引 #####

索引的作用就是为了提高数据查询的效率，如同书的目录一样，你可以通过书的目录来快速定位内容的大概位置。

在 MySQL 中，索引是在存储引擎层实现的，所以并没有统一的索引标准，不同存储引 擎的索引的工作方式并不一样。

##### 1.1 哈希表 索引模型 #####

哈希表数据结构适用于只等值查询的场景。

哈希表是以键 - 值(key-value)存储数据的结构，只要输入待查找 key， 就可以从中获取到对应的值 Value，实现原理也就是在一个数组中，将key通过哈希函数换算成一个确定的位置，然后把 value 放在数组的这个位置上。

多个 key 值经过哈希函数的换算，会出现同一个值的情况，然后处理冲突的方法是，拉出一个链表，如下图中的152号位置。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3psMTg2MDM1NDM1NzI_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

##### 1.2 有序数组 索引模型 #####

有序数组常应用于等值查询和范围、适用于静态存储引擎 查询场景。

如将用户表的电话在数组中以递增的顺序保存，在查询某一电话号码时，用二分法就可以快速得到，这个时间复杂度很小。

##### 1.3 二叉搜索树 #####

二叉搜索树的特点是如下图所示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3psMTg2MDM1NDM1NzI_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]  
二叉树是搜索效率最高的，但是实际上大多数的数据库存储却并不使用二叉树。  
原因是，索引不止存在内存中，还要写到磁盘上，对于一个 100 多万行的表，如果使用二叉树来存储，一次查询可能需要访问 20 个数据块，从机械硬盘中随机读一个数据块大约需要 10 ms 左右的时间，那么查询一次就需要访问20个10ms，效率很低。

N 叉树在读写上的性能优点，以及适配磁盘的访问模式，已经被广泛应用在数据库引 擎中。

##### 2 InnoDB 存储引擎的索引模型 #####

在 InnoDB 使用了 B+ 树索引模型，所以数据都是存储在 B+ 树中的，其中表是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表。

每一个索引在 InnoDB 里面对应一棵 B+ 树。

例如在文章开如时有指令

#添加索引  
    ALTER TABLE `question_wrong` ADD INDEX create_time_index ( `create_time` )

question\_wrong 表中有主键 ID，同时又为 create\_time 添加了一个索引，这就有了主键索引和非主键索引区分。

主键索引的叶子节点存的是整行数据，在 InnoDB 里，主键索引也被称为聚簇索引 (clustered index)。

非主键索引的叶子节点内容是主键的值，在 InnoDB 里，非主键索引也被称为二级索引 (secondary index)。

如执行查询语句

select * from question_wrong where ID=100

即主键查询方式，则只需要搜索 ID 这棵 B+ 树

--------------------

select * from question_wrong where create_time='2021-03-05 00:00:00'

普通索引查询方式，则需要先搜索 create\_time索引树，得到对应的ID 的值，然后再到ID 索引树搜索一次（这个过程称为回表）。

基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。因此在实际应用中推荐使用主键查询。

##### 3 索引维护 #####

在插入新值的时候，B+ 树为了维护索引有序性，也需要做对应的更新，如当前主键索引B+ 树维护到 ID为 100，当插入新的数据ID为101时，只需要在 主键索引B+ 树记录的后面插入一个新记录就可以，如果插入的新的数据ID为50时，就需要逻辑上挪动后面的数据，空出位置。

如果当前 主键索引B+ 树的数据页满了，就需要申请一 个新的数据页，然后挪动部分数据过去，这个过程称为页分裂。

##### 4 自增主键 #####

一般情况下建表语句里要有自增主键，自增主键是指自增列上定义的主键，在建表语句中一般是这么定义的: NOT NULL PRIMARY KEY AUTO\_INCREMENT。

小编的表构建规范就是建表一定要有自增主键，一般是ID。

CREATE TABLE `t_course_teacher`(
    	`id` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
    	`user_id` BIGINT(20) DEFAULT '0' COMMENT '用户； ' ,
    	`course_id` BIGINT(20) DEFAULT '0' COMMENT '课程 ' ,
    	`course_status` INT DEFAULT '0' COMMENT '默认为 0 可用； 1 禁用；2删除； ' ,
    	`create_time` DATETIME DEFAULT NULL COMMENT '课程创建时间' ,
    	`update_time` DATETIME DEFAULT NULL COMMENT '课程修改时间' ,
    	PRIMARY KEY(`id`)
    ) ENGINE = INNODB AUTO_INCREMENT = 39 DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '用户课程表';

当指定自增主键ID时，插入新记录的时候可以不指定 ID 的值，系统会获取当前 ID 最大值加 1 作为下一条记录的 ID 值，每次插入一条新记录，都是追加操作，都不涉及到挪动其他记录，也不会触发叶子节点的分裂。

主键长度越小，普通索引的叶子节点就越小，普通索引占用的空间也就越小。所以，从性能和存储空间方面考量，自增主键往往是一个不错的的选择。

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完毕

不局限于思维，不局限语言限制，才是编程的最高境界。

以小编的性格，肯定是要录制一套视频的，随后会上传

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