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b1109190
编写于
3月 13, 2020
作者:
S
shuang.kou
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docs/database/数据库索引.md
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b1109190
## 索引
#### 什么是索引?
**
索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构。
见的索引结构有: B树, B+树和Hash。
**
## 什么是索引?
**索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构。常见的索引结构有: B树, B+树和Hash。**
>打个比方: 我们在查字典的时候,如果没有目录,
>那我们就只能一页一页的去找我们需要查的那个字,速度很慢。
>
>如果有目录了,我们只需要先去目录里查找字的位置,然后直接翻到那一页就行了。
<u>
索引的作用就相当于目录的作用。
</u>
索引的作用就相当于目录的作用。打个比方: 我们在查字典的时候,如果没有目录,那我们就只能一页一页的去找我们需要查的那个字,速度很慢。如果有目录了,我们只需要先去目录里查找字的位置,然后直接翻到那一页就行了。
#### 索引的优点
**
索引最大的优点就是数据的检索效率高,这也是为什么要创建和使用索引的原因。
毕竟大部分系统的读请求总是大于写请求的。
**
## 索引的优缺点分析
#### 索引的缺点
*
创建索引和维护索引需要耗费许多时间。
>当对表中的数据进行增删改的时候,如果数据有索引,
>那么索引也需要动态的修改,会降低SQL执行效率。
### 索引的优点
**索引最大的优点就是数据的检索效率高,这也是为什么要创建和使用索引的原因。毕竟大部分系统的读请求总是大于写请求的。**
*
占用物理存储空间
>索引需要使用物理文件存储,也会耗费一定空间。
### 索引的缺点
1.
**创建索引和维护索引需要耗费许多时间**
:当对表中的数据进行增删改的时候,如果数据有索引,那么索引也需要动态的修改,会降低SQL执行效率。
2.
**占用物理存储空间**
:索引需要使用物理文件存储,也会耗费一定空间。
#### B树和B+树区别
*
B树的所有节点既存放 键(key) 也存放 数据(data);
而B+树只有叶子节点存放 key 和 data,其他内节点只存放key。
## B树和B+树区别
*
B树的所有节点既存放 键(key) 也存放 数据(data);而B+树只有叶子节点存放 key 和 data,其他内节点只存放key。
*
B树的叶子节点都是独立的;B+树的叶子节点有一条引用链指向与它相邻的叶子节点。
*
B树的检索的过程相当于对范围内的每个节点的关键字做二分查找,
可能还没有到达叶子节点,检索就结束了。
而B+树的检索效率就很稳定了,任何查找都是从根节点到叶子节点的过程,
...
...
@@ -36,101 +25,75 @@
![
B+树
](
../../media/pictures/database/B+树.png
)
#### Hash索引 和 B+树索引 优劣
*
Hash索引定位快
>Hash索引指的就是Hash表,最大的优点就是能够在很短的时间内,
>根据Hash函数定位到数据所在的位置,这是B+树所不能比的。
## Hash索引和 B+树索引优劣分析
**Hash索引定位快**
*
Hash冲突
>知道HashMap或HashTable的同学,相信都知道它们最大的缺点就是Hash冲突了。
>不过对于数据库来说这还不算最大的缺点。
Hash索引指的就是Hash表,最大的优点就是能够在很短的时间内,根据Hash函数定位到数据所在的位置,这是B+树所不能比的。
*
Hash索引不支持顺序和范围查询(Hash索引不支持顺序和范围查询是它最大的缺点。)
>试想一种情况:
**Hash冲突问题**
知道HashMap或HashTable的同学,相信都知道它们最大的缺点就是Hash冲突了。不过对于数据库来说这还不算最大的缺点。
**Hash索引不支持顺序和范围查询(Hash索引不支持顺序和范围查询是它最大的缺点。**
试想一种情况:
````
text
SELECT * FROM tb1 WHERE id < 500;
````
>B+树是有序的,在这种范围查询中,优势非常大,
>直接遍历比500小的叶子节点就够了。
>
>而Hash索引是根据hash算法来定位的,难不成还要把 1 - 499的数据,
>每个都进行一次hash计算来定位吗?这就是Hash最大的缺点了。
B+树是有序的,在这种范围查询中,优势非常大,直接遍历比500小的叶子节点就够了。而Hash索引是根据hash算法来定位的,难不成还要把 1 - 499的数据,每个都进行一次hash计算来定位吗?这就是Hash最大的缺点了。
---
##
#
索引类型
## 索引类型
###
#
主键索引(Primary Key)
### 主键索引(Primary Key)
**数据表的主键列使用的就是主键索引。**
**一张数据表有只能有一个主键,并且主键不能为null,不能重复。**
**
在mysql的InnoDB的表中,当没有显示的指定表的主键时,
InnoDB会自动先检查表中是否有唯一索引的字段,如果有,
则选择改字段为默认的主键,否则InnoDB将会自动创建一个6Byte的自增主键。
**
**在mysql的InnoDB的表中,当没有显示的指定表的主键时,InnoDB会自动先检查表中是否有唯一索引的字段,如果有,则选择改字段为默认的主键,否则InnoDB将会自动创建一个6Byte的自增主键。**
#### 二级索引(辅助索引)
**
二级索引又称为辅助索引,是因为二级索引的叶子节点存储的数据是主键。
也就是说,通过二级索引,可以定位主键的位置。
**
### 二级索引(辅助索引)
**二级索引又称为辅助索引,是因为二级索引的叶子节点存储的数据是主键。也就是说,通过二级索引,可以定位主键的位置。**
唯一索引,普通索引,前缀索引等索引属于二级索引。
<u>
PS:不懂的同学可以暂存疑,慢慢往下看,后面会有答案的,也可以自行搜索。
</u>
**PS:不懂的同学可以暂存疑,慢慢往下看,后面会有答案的,也可以自行搜索。**
*
唯一索引(Unique Key)
>唯一索引也是一种约束。
**唯一索引的属性列不能出现重复的数据,但是允许数据为NULL,一张表允许创建多个唯一索引。**
>建立唯一索引的目的大部分时候都是为了该属性列的数据的唯一性,而不是为了查询效率。
*
普通索引(Index)
**
普通索引的唯一作用就是为了快速查询数据,
一张表允许创建多个普通索引,并允许数据重复和NULL。
**
*
前缀索引(Prefix)
**前缀索引只适用于字符串类型的数据。**
>前缀索引是对文本的前几个字符创建索引,相比普通索引建立的数据更小,
>因为只取前几个字符。
*
全文索引(Full Text)
>全文索引主要是为了检索大文本数据中的关键字的信息,
>是目前搜索引擎数据库使用的一种技术。
>Mysql5.6之前只有MYISAM引擎支持全文索引,5.6之后InnoDB也支持了全文索引。
1.
**唯一索引(Unique Key)**
:唯一索引也是一种约束。
**唯一索引的属性列不能出现重复的数据,但是允许数据为NULL,一张表允许创建多个唯一索引。**
建立唯一索引的目的大部分时候都是为了该属性列的数据的唯一性,而不是为了查询效率。
2.
**普通索引(Index)**
:
**普通索引的唯一作用就是为了快速查询数据,一张表允许创建多个普通索引,并允许数据重复和NULL。**
3.
**前缀索引(Prefix)**
:前缀索引只适用于字符串类型的数据。前缀索引是对文本的前几个字符创建索引,相比普通索引建立的数据更小,
因为只取前几个字符。
4.
**全文索引(Full Text)**
:全文索引主要是为了检索大文本数据中的关键字的信息,是目前搜索引擎数据库使用的一种技术。Mysql5.6之前只有MYISAM引擎支持全文索引,5.6之后InnoDB也支持了全文索引。
二级索引:
![
B+树
](
../../media/pictures/database/B+树二级索引(辅助索引
)
.png)
### 聚集索引与非聚集索引
#### 聚集索引
**聚集索引即索引结构和数据一起存放的索引。**
## 聚集索引与非聚集索引
**主键索引属于聚集索引。**
### 聚集索引
**聚集索引即索引结构和数据一起存放的索引。主键索引属于聚集索引。**
>
在Mysql中,InnoDB引擎的表的.ibd文件就包含了该表的索引和数据,
>
对于InnoDB引擎表来说,该表的索引(B+树)的每个非叶子节点存储索引,
>
叶子节点存储索引和索引对应的数据。
在Mysql中,InnoDB引擎的表的.ibd文件就包含了该表的索引和数据,
对于InnoDB引擎表来说,该表的索引(B+树)的每个非叶子节点存储索引,
叶子节点存储索引和索引对应的数据。
#### 聚集索引的优点
>
聚集索引的查询速度非常的快,因为整个B+树本身就是一颗多叉平衡树,
>
叶子节点也都是有序的,定位到索引的节点,就相当于定位到了数据。
聚集索引的查询速度非常的快,因为整个B+树本身就是一颗多叉平衡树,
叶子节点也都是有序的,定位到索引的节点,就相当于定位到了数据。
#### 聚集索引的缺点
*
依赖于有序的数据
>因为B+树是多路平衡树,如果索引的数据不是有序的,
>那么就需要在插入时排序,如果数据是整型还好,
>否则类似于字符串或UUID这种又长又难比较的数据,插入或查找的速度肯定比较慢。
1.
**依赖于有序的数据**
:因为B+树是多路平衡树,如果索引的数据不是有序的,
那么就需要在插入时排序,如果数据是整型还好,
否则类似于字符串或UUID这种又长又难比较的数据,插入或查找的速度肯定比较慢。
2.
**更新代价大**
: 如果对索引列的数据被修改时,那么对应的索引也将会被修改,
而且况聚集索引的叶子节点还存放着数据,修改代价肯定是较大的,
所以对于主键索引来说,主键一般都是不可被修改的。
*
更新代价大
>如果对索引列的数据被修改时,那么对应的索引也将会被修改,
>而且况聚集索引的叶子节点还存放着数据,修改代价肯定是较大的,
>所以对于主键索引来说,主键一般都是不可被修改的。
#### 非聚集索引
### 非聚集索引
**非聚集索引即索引结构和数据分开存放的索引。**
...
...
@@ -144,15 +107,11 @@ InnoDB会自动先检查表中是否有唯一索引的字段,如果有,
因为二级索引的叶子节点就存放的是主键,根据主键再回表查数据。
**
#### 非聚集索引的优点
*
更新代价比聚集索引要小
>非聚集索引的更新代价就没有聚集索引那么大了,非聚集索引的叶子节点是不存放数据的
**更新代价比聚集索引要小**
。非聚集索引的更新代价就没有聚集索引那么大了,非聚集索引的叶子节点是不存放数据的
#### 非聚集索引的缺点
*
跟聚集索引一样,非聚集索引也依赖于有序的数据
*
可能会二次查询(回表)
>这应该是非聚集索引最大的缺点了。
>当查到索引对应的指针或主键后,可能还需要根据指针或主键再到数据文件或表中查询。
1.
跟聚集索引一样,非聚集索引也依赖于有序的数据
2.
**可能会二次查询(回表)**
:这应该是非聚集索引最大的缺点了。 当查到索引对应的指针或主键后,可能还需要根据指针或主键再到数据文件或表中查询。
这是Mysql的表的文件截图:
...
...
@@ -162,7 +121,7 @@ InnoDB会自动先检查表中是否有唯一索引的字段,如果有,
![
B+树
](
../../media/pictures/database/B+树索引.png
)
###
#
非聚集索引一定回表查询吗(覆盖索引)?
### 非聚集索引一定回表查询吗(覆盖索引)?
**非聚集索引不一定回表查询。**
>试想一种情况,用户准备使用SQL查询用户名,而用户名字段正好建立了索引。
...
...
@@ -174,16 +133,18 @@ InnoDB会自动先检查表中是否有唯一索引的字段,如果有,
>那么这个索引的key本身就是name,查到对应的name直接返回就行了,无需回表查询。
**
即使是MYISAM也是这样,虽然MYISAM的主键索引确实需要回表,
因为它的主键索引的叶子节点存放的是指针。
**
**但是如果SQL查的就是主键呢?**
因为它的主键索引的叶子节点存放的是指针。
但是如果SQL查的就是主键呢?
**
```
text
SELECT id FROM table WHERE id=1;
```
>主键索引本身的key就是主键,查到返回就行了。
>这种情况就称之为覆盖索引了。
主键索引本身的key就是主键,查到返回就行了。这种情况就称之为覆盖索引了。
## 覆盖索引
如果一个索引包含(或者说覆盖)所有需要查询的字段的值,我们就称之为“覆盖索引”。我们知道在InnoDB存储引擎中,如果不是主键索引,叶子节点存储的是主键+列值。最终还是要“回表”,也就是要通过主键再查找一次。这样就会比较慢覆盖索引就是把要查询出的列和索引是对应的,不做回表操作!
#### 覆盖索引
**
覆盖索引即需要查询的字段正好是索引的字段,那么直接根据该索引,就可以查到数据了,
而无需回表查询。
**
...
...
@@ -197,28 +158,25 @@ SELECT id FROM table WHERE id=1;
---
##
#
索引创建原则
## 索引创建原则
###
#
单列索引
### 单列索引
单列索引即由一列属性组成的索引。
###
#
联合索引(多列索引)
### 联合索引(多列索引)
联合索引即由多列属性组成索引。
#### 最左前缀原则
>假设创建的联合索引由三个字段组成:
### 最左前缀原则
假设创建的联合索引由三个字段组成:
```
text
ALTER TABLE table ADD INDEX index_name (num,name,age)
```
>那么当查询的条件有为:
>num / (num AND name) / (num AND name AND age)时,索引才生效。
>所以在创建联合索引时,尽量把查询最频繁的那个字段作为最左(第一个)字段。
>查询的时候也尽量以这个字段为第一条件。
那么当查询的条件有为:num / (num AND name) / (num AND name AND age)时,索引才生效。所以在创建联合索引时,尽量把查询最频繁的那个字段作为最左(第一个)字段。查询的时候也尽量以这个字段为第一条件。
但可能由于版本原因(我的mysql版本为8.0.x),我创建的联合索引,
相当于在联合索引的每个字段上都创建了相同的索引:
> 但可能由于版本原因(我的mysql版本为8.0.x),我创建的联合索引,相当于在联合索引的每个字段上都创建了相同的索引:
![
联合索引(多列索引)
](
../../media/pictures/database/联合索引(多列索引
)
.png)
...
...
@@ -226,52 +184,52 @@ ALTER TABLE table ADD INDEX index_name (num,name,age)
![
联合索引生效
](
../../media/pictures/database/联合索引之查询条件生效.png
)
#### 索引创建注意点
*
最左前缀原则
>虽然我目前的Mysql版本较高,好像不遵守最左前缀原则,索引也会生效。
>但是我们仍应遵守最左前缀原则,以免版本更迭带来的麻烦。
## 索引创建注意点
*
选择合适的字段
### 最左前缀原则
虽然我目前的Mysql版本较高,好像不遵守最左前缀原则,索引也会生效。
但是我们仍应遵守最左前缀原则,以免版本更迭带来的麻烦。
1.不为NULL的字段
>>>索引字段的数据应该尽量不为NULL,因为对于数据为NULL的字段,数据库较难优化。
>>>如果字段频繁被查询,但又避免不了为NULL,建议使用0,1,true,false
>>>这样语义较为清晰的短值或短字符作为替代。
### 选择合适的字段
2.被频繁查询的字段
>>>我们创建索引的字段应该是查询操作非常频繁的字段。
#### 1.不为NULL的字段
3.被作为条件查询的字段
>>>被作为WHERE条件查询的字段,应该被考虑建立索引。
索引字段的数据应该尽量不为NULL,因为对于数据为NULL的字段,数据库较难优化。如果字段频繁被查询,但又避免不了为NULL,建议使用0,1,true,false这样语义较为清晰的短值或短字符作为替代。
4.被经常频繁用于连接的字段
>>>经常用于连接的字段可能是一些外键列,对于外键列并不一定要建立外键,
>>>只是说该列涉及到表与表的关系。
>>>对于频繁被连接查询的字段,可以考虑建立索引,提高多表连接查询的效率。
#### 2.被频繁查询的字段
*
不合适的字段
我们创建索引的字段应该是查询操作非常频繁的字段。
#### 3.被作为条件查询的字段
1.被频繁更新的字段应该慎重建立索引
被作为WHERE条件查询的字段,应该被考虑建立索引。
>>>虽然索引能带来查询上的效率,但是维护索引的成本也是不小的。
>>>如果一个字段不被经常查询,反而被经常修改,那么就更不应该在这种字段上建立索引了。
#### 4.被经常频繁用于连接的字段
2.不被经常查询的字段没有必要建立索引
经常用于连接的字段可能是一些外键列,对于外键列并不一定要建立外键,只是说该列涉及到表与表的关系。对于频繁被连接查询的字段,可以考虑建立索引,提高多表连接查询的效率。
*
尽可能的考虑建立联合索引而不是单列索引
>因为索引是需要占用磁盘空间的,可以简单理解为每个索引都对应着一颗B+树。
>如果一个表的字段过多,索引过多,那么当这个表的数据达到一个体量后,
>索引占用的空间也是很多的,且修改索引时,耗费的时间也是较多的。
>
>如果是联合索引,多个字段在一个索引上,那么将会节约很大磁盘空间,
>且修改数据的操作效率也会提升。
### 不合适创建索引的字段
#### 1.被频繁更新的字段应该慎重建立索引
虽然索引能带来查询上的效率,但是维护索引的成本也是不小的。
如果一个字段不被经常查询,反而被经常修改,那么就更不应该在这种字段上建立索引了。
#### 2.不被经常查询的字段没有必要建立索引
#### 3.尽可能的考虑建立联合索引而不是单列索引
因为索引是需要占用磁盘空间的,可以简单理解为每个索引都对应着一颗B+树。
如果一个表的字段过多,索引过多,那么当这个表的数据达到一个体量后,
索引占用的空间也是很多的,且修改索引时,耗费的时间也是较多的。
如果是联合索引,多个字段在一个索引上,那么将会节约很大磁盘空间,且修改数据的操作效率也会提升。
#### 4.考虑在字符串类型的字段上使用前缀索引代替普通索引
前缀索引仅限于字符串类型,较普通索引会占用更小的空间,所以可以考虑使用前缀索引带替普通索引。
*
考虑在字符串类型的字段上使用前缀索引代替普通索引
>前缀索引仅限于字符串类型,较普通索引会占用更小的空间,
>所以可以考虑使用前缀索引带替普通索引。
### 使用索引一定能提高查询性能吗?
*
使用索引一定能提高查询性能吗?
>大多数情况下,索引查询都是比全表扫描要快的。
>但是如果数据库的数据量不大,那么使用索引也不一定能够带来很大提升。
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大多数情况下,索引查询都是比全表扫描要快的。但是如果数据库的数据量不大,那么使用索引也不一定能够带来很大提升。
\ No newline at end of file
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