索引查询数据过程

Bertha 。 2023-10-13 09:13 57阅读 0赞

#### 索引查询数据过程 ####

*  MyISAM存储引擎索引查找的过程
 *  InnoDB存储引擎索引查找的过程
 *   *  聚簇索引
     *  辅助索引
 *  对比
 *  拓展

## MyISAM存储引擎索引查找的过程 ##

索引文件和数据文件是分开存储的。  
![在这里插入图片描述][dfbe1aa6b665485fb6020f438af85b75.png]  
左边这个是一个B+树，这个B+树的每一个节点就是我们的主键ID，这个15、56、77就是他的主键id，然后B+树的最后一层，他是这个叶子节点，大家看一下这个叶子节点上面存储的数据：他这里存放的是数据的地址。

## InnoDB存储引擎索引查找的过程 ##

![在这里插入图片描述][8d17557416fc4540aa554efedb4336c1.png]  
聚簇索引是通过这个id主键索引去实现的。那么复合索引、单值索引他们统称为辅助索引。所以左边这张图的话，他是一个主键索引，也叫聚簇索引，然后右边这个图他是一个辅助索引。

### 聚簇索引 ###

![在这里插入图片描述][c060ed4ecb734882aa8b3338eefa5b62.png]  
先来看左边这个图，这个innodb他同样是一个B+树的一个结构，然后B+树的每一个节点他是存储的这个id主键的数据。15、56、77这些都是主键id，然后B+树的最后一层这个叶子节点，可以发现这个叶子结点上存储的这个数据，他不是像之前的那个物理地址，而是存储的这个真实数据。

就是说如果我查找这个id等于15，我找到这个叶子节点之后我能一下子把这个15这一行的数据全部拿出来。

这就是innodb和myisam的一个区别。

### 辅助索引 ###

![在这里插入图片描述][e5602535698e448a977b45cc59ed6350.png]

这里我们把这个userName这个字段建立成一个索引，就是一个普通的一个辅助索引，那么我们来看一下这个辅助索引的B+树结构。

这个B+树中每个节点存储的是这个相应的名字，然后B+树的最后一层的这个叶子节点一看一下，他这里存储的数据是这个主键id值，这个就是聚簇索引和辅助索引的一个区别。

左边这个聚簇索引存储的是一整行的数据，而右边的这个辅助索引，它存储的只有这个id主键值。

我们想查找名字为Jim的这个数据，首先我们通过这个B+树，找到这个Jim节点，然后Jim节点他对应的这个主键id是20，他拿到id等于20的这个主键，再来左边的这个索引树来查找这个相应的数据。

因为左边的这个聚簇索引，他存储了一整行的数据，我们可以直接就拿出来这个数据。他就通过这个B+树的结构，找到这个20，然后把20他对应的一整行数据就拿出来了。

## 对比 ##

MyISAM他无论是主键索引还是这个普通索引，他这个查找数据的流程全部都是一样的。

都是先找到这个数据的地址，然后再去通过地址找数据。

然后这个InnoDB就分成两种情况，一种是这个聚簇索引，也就是这个主键索引，另一种就是这个辅助索引。

如果我们直接通过这个主键索引去查询数据，那么他的速度肯定比这个myisam的速度要快。因为他一下就拿出来这个数据了。但是这个辅助索引他要通过两次才能找到这个真实的数据。

所以他在一定程度上会比这个myisam要慢一些。

## 拓展 ##

为什么不能使用这个select \*，为什么要求大家尽量去使用这个覆盖索引，比如说下面这条语句：  
![在这里插入图片描述][97a4110baf5a422b9c37b954b745cedf.png]  
如果不是select \*的话，如果我只想查他的id，那么我是不是通过一次查询就查询出来了。

我就不用再通过第二次查询了，如果这里我们需要查询他的age字段，但是age字段不是他的索引字段，所以这里就需要经过两次查询。

所以这个查询效率就会慢一些。这也是为什么走覆盖索引他的效率更高的原因。

但是在我们真实的一些业务场景中，不可能所有的语句都要走覆盖索引。所以这也是不可避免的一个问题。

**参考资料**：[我来告诉你，MySQL是如何通过【索引】找到一条【真实的数据】][MySQL]

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[MySQL]: https://www.bilibili.com/video/BV1wV411h7Fb/?spm_id_from=333.880.my_history.page.click&vd_source=a1af903e57688df870625021f7f3a7eb