innodb存储引擎 索引的类型和使用

mysql存储结构

mysql的基础存储结构为页

特点：

每一页都是一个双向链表。
每一页的记录又组成单向链表。
每一页都会为它存储的数据记录生成页目录，

分析

  主键作为搜索条件：查找数据可以通过二分法查找快速找到对应的槽位，通过槽位快速找出对应的分组并找到数据。
  其他非主键作为搜索条件：遍历双向链表找到对应页，通过遍历对应页单向链表来查找数据。

为了解决遍历双向链表慢的问题，引入B+树数据结构

B+树索引结构解释

浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块，可以看到每个磁盘块包含几个数据项（深蓝色所示）和指针（黄色所示），如磁盘块1包含数据项17和35，包含指针P1、P2、P3，P1表示小于17的磁盘块，P2表示在17和35之间的磁盘块，P3表示大于35的磁盘块。真实的数据存在于叶子节点即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非叶子节点不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35并不真实存在于数据表中。
使用聚合索引（主键索引，没有主键则默认生成一个六位的主键），这个聚合索引的叶子节点保存的是数据页。
后面创建的非聚合索引的叶子节点保存的是主键，然后通过主键在聚合索引中查找对应的数据页。

索引的类型和使用

1.索引的类型及其特点

1.1类型

1. 普通索引
2. 唯一索引
3. 主键索引：也就是聚簇索引
4. 全文索引（FULLTEXT）
5. 聚集索引
6. 非聚集索引

聚集索引和非聚集索引的区别

聚族索引：主键索引是聚族索引。表数据按照索引的顺序来存储的，也就是说索引项的顺序与表中记录的物理顺序一致。对于聚集索引，叶子结点即存储了真实的数据行，不再有另外单独的数据页。 在一张表上最多只能创建一个聚集索引，因为真实数据的物理顺序只能有一种。
非聚族索引：表数据存储顺序与索引顺序无关。对于非聚集索引，叶结点包含索引字段值及指向数据页数据行的逻辑指针，其行数量与数据表行数据量一致。

2.索引的数据结构

B+树解决了B树的问题：

1. 无法进行范围存储
2. 无法定位行数据

解决方案：

3. 数据行单独存储；节点中增加一个字段，定位key对应数据行的位置。
4. 修改key与子树的判断逻辑，使子树大于等于上一key小于下一key，最终所有访问都将落于叶子节点；叶子节点中直接存储数据行或数据行的位置。
5. 由于所有数据行都存储在叶子节点，B树的叶子节点本身也是有序的，可以增加一个指针，指向当前叶子节点按主键顺序的下一叶子节点；查询时先查到左界，再查到右界，然后从左界到有界线性遍历.

索引使用流程

通过三个部分进行分析

1. Index Key ：MySQL是用来确定扫描的数据范围，实际就是可以利用到的MySQL索引部分，体现在Key Length。
2. Index Filter：MySQL用来确定哪些数据是可以用索引去过滤，在启用ICP后，可以用上索引的部分。
3. Table Filter：MySQL无法用索引过滤，回表取回行数据后，到server层进行数据过滤。

流程

1.使用mysql查询优化器，通过改变查询条件的排列顺序，以确定查询的最优解的查询条件排列顺序。
2.利用=、>=、<=来确定下边界（first key），利用最左原则，确定可以使用的索引
3.使用索引，筛选出符合条件的数据
4.MySQL无法用索引过滤，回表取回行数据后，到server层进行数据过滤。