Mysql数据库索引数据结构(HashMap,BTree,B+Tree)

目录

  • 概述
  • HashMap结构的索引
  • 二叉树数据结构
  • B Tree数据结构
  • B+Tree数据结构

一:概述

1. 索引的定义

MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干,就可以得到索引的本质:索引是一种数据结构

数据库查询是数据库的主要功能之一,最基本的查询算法是顺序查找(linear search)时间复杂度为O(n),显然在数据量很大时效率很低。优化的查找算法如二分查找(binary search)、二叉树查找(binary tree search)等,虽然查找效率提高了。但是各自对检索的数据都有要求:二分查找要求被检索数据有序,而二叉树查找只能应用于二叉查找树上,但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构(例如,理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织)。所以,在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构。这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构就是索引。

2. 使用索引的好处

合理地使用索引,能够极大地提高数据库的检索效率,当面对大数据表时,使用索引是提高查询效率的常用方式。(这里通常表行数大于3000行使用索引,当数据量过小时,建议使用全表检索。)

3. 使用索引规约

根据阿里JAVA规约中索引规约,总结以下索引使用注意事项。

  1. 【强制】业务上具有唯一特性的字段,即使是多个字段的组合,也必须建成唯一索引
    说明:不要以为唯一索引影响了 insert 速度,这个速度损耗可以忽略,但提高查找速度是明显的;另外,即使在应用层做了非常完善的校验控制,只要没有唯一索引,根据墨菲定律,必然有脏数据产生。

  2. 【强制】超过三个表禁止 join。需要 join 的字段,数据类型必须绝对一致;多表关联查询时,保证被关联的字段需要有索引
    说明:即使双表 join 也要注意表索引、SQL 性能。

  3. 【强制】在 varchar 字段上建立索引时,必须指定索引长度,没必要对全字段建立索引,根据实际文本区分度决定索引长度即可。
    说明:索引的长度与区分度是一对矛盾体,一般对字符串类型数据,长度为 20 的索引,**区分度会高达 90%**以上,可以使用 **count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)**的区分度来确定。left体现了索引的最左前缀原理

  4. 【强制】页面搜索严禁左模糊或者全模糊,如果需要请走搜索引擎来解决。
    说明:索引文件具有 B-Tree 的最左前缀匹配特性,如果左边的值未确定,那么无法使用此索引。

  5. 【推荐】如果有 order by 的场景,请注意利用索引的有序性。order by 最后的字段是组合索引的一部分,并且放在索引组合顺序的最后,避免出现 file_sort 的情况,影响查询性能。
    正例:where a=? and b=? order by c; 索引:a_b_c
    反例:索引中有范围查找,那么索引有序性无法利用,如:WHERE a>10 ORDER BY b; 索引a_b 无法排序。

  6. 【推荐】利用覆盖索引来进行查询操作,避免回表。
    正例:能够建立索引的种类分为主键索引、唯一索引、普通索引三种,而覆盖索引只是一种查询的一种效果,用 explain 的结果,extra 列会出现:using index。

  7. 【推荐】利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景
    说明:MySQL 并不是跳过 offset 行,而是取 offset+N 行,然后返回放弃前 offset 行,返回N 行,那当 offset 特别大的时候,效率就非常的低下,要么控制返回的总页数,要么对超过特定阈值的页数进行 SQL 改写
    正例:先快速定位需要获取的 id 段,然后再关联:SELECT a.* FROM 表 1 a, (select id from 表 1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) b where a.id=b.id

  8. 【推荐】SQL 性能优化的目标:至少要达到 range 级别,要求是 ref 级别,如果可以是 consts最好。
    说明:
    1)consts 单表中最多只有一个匹配行(主键或者唯一索引),在优化阶段即可读取到数据。
    2)ref 指的是使用普通的索引(normal index)。
    3)range 对索引进行范围检索。

  9. 【推荐】建组合索引的时候,区分度最高的在最左边
    正例:如果 where a=? and b=? ,如果 a 列的几乎接近于唯一值,那么只需要单建 idx_a索引即可。
    说明:存在非等号和等号混合时,在建索引时,请把等号条件的列前置。如:where c>? and d=? 那么即使 c 的区分度更高,也必须把 d 放在索引的最前列,即索引 idx_d_c。

  10. 【参考】创建索引时避免有如下极端误解:
    1)宁滥勿缺。认为一个查询就需要建一个索引。
    2)宁缺勿滥。认为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度。
    3)抵制惟一索引。认为业务的惟一性一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决。


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