Mysql学习笔记一 - 索引

索引介绍

正确的创建合适的索引是提升数据库查询性能的基础。

索引是什么

索引是为了加速对表中数据行的检索而创建的一种分散存储的
数据结构

为什么要用索引

索引能极大的减少存储引擎需要扫描的数据量
索引可以把随机IO变成顺序IO
索引可以帮助我们在进行分组、排序等操作时，避免使
用临时表

为什么选择B+Tree

二叉查找树，Binary Search Tree

平衡二叉查找树，Balanced binnary search tree

缺点：

• 它太深了
  数据处的（高）深度决定着他的IO操作次数，IO操作耗时大
• 它太小了
  每一个磁盘块（节点/页）保存的数据量太小了 没有很好的利用操作磁盘IO的数据交换特性， 也没有利用好磁盘IO的预读能力（空间局部性原理），从而带来频繁的IO操作

多路平衡查找树，B-Tree

加强版多路平衡查找树，B+Tree

B+Tree 和 B-Tree 的区别

1，B+节点关键字搜索采用闭合区间
2，B+非叶节点不保存数据相关信息，只保存关键字和子节点的引用
3，B+关键字对应的数据保存在叶子节点中
4，B+叶子节点是顺序排列的，并且相邻节点具有顺序引用的关系

为什么要用B+Tree

B+树是B-树的变种（PLUS版）多路绝对平衡查找树，他拥有B-树的优势
B+树扫库、表能力更强
B+树的磁盘读写能力更强
B+树的排序能力更强
B+树的查询效率更加稳定

B+Tree在两大引擎中如何体现

Mysql 中B+Tree索引体现形式 —— Myisam

Mysql 中B+Tree索引体现形式 —— Innodb

Innodb VS Myisam

索引知识补充

列的离散型

最左匹配原则

联合索引

案例

覆盖索引

如果查询列可通过索引节点中的关键字直接返回，则该索引称之为
覆盖索引。
覆盖索引可减少数据库IO，将随机IO变为顺序IO，可提高查询性能

总结及验证

• 索引列的数据长度能少则少。
• 索引一定不是越多越好，越全越好，一定是建合适的。
• 匹配列前缀可用到索引 like 9999%，like %9999%、like %9999用不到索引；
• Where 条件中 not in 和 <>操作无法使用索引；
• 匹配范围值，order by 也可用到索引；
• 多用指定列查询，只返回自己想到的数据列，少用select *；
• 联合索引中如果不是按照索引最左列开始查找，无法使用索引；
• 联合索引中精确匹配最左前列并范围匹配另外一列可以用到索引；
• 联合索引中如果查询中有某个列的范围查询，则其右边的所有列都无法使用索引；