MySQL高级知识点（三）

MySQL高级知识点（三）

4、MySQL的索引

B树与B+树

区别

• B树的关键字和记录是放在一起的，叶子节点可以看作外部节点，不包含任何信息；B+树的非叶子节点中只有关键字和指向下一个节点的索引，记录只放在叶子节点中
• 在 B树中，越靠近根节点的记录查找时间越快，只要找到关键字即可确定记录的存在；而 B+树中每个记录 的查找时间基本是一样的，都需要从根节点走到叶子节点，而且在叶子节点中还要再比较关键字。从这个角度看 B树的性能好像要比 B+树好，而在实际应用中却是 B+树的性能要好些。因为 B+树的非叶子节点不存放实际的数据， 这样每个节点可容纳的元素个数比 B树多，树高比 B树小，这样带来的好处是减少磁盘访问次数。尽管 B+树找到 一个记录所需的比较次数要比 B树多，但是一次磁盘访问的时间相当于成百上千次内存比较的时间，因此实际中 B+树的性能可能还会好些，而且 B+树的叶子节点使用指针连接在一起，方便顺序遍历（例如查看一个目录下的所有 文件，一个表中的所有记录等），这也是很多数据库和文件系统使用 B+树的缘故

为什么说 B+树比 B-树更适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引？

• B+树的磁盘读写代价更低
  • B+树的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针。因此其内部结点相对 B 树更小。如果把所有同一内部结点 的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说 IO 读写次数也就降低了
• B+树的查询效率更加稳定
  • 由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当

MySQL中的B+树

主键索引

MySQL在创建表时，会根据主键来创建主键索引（如果没有主键，会用一个隐藏值来作为主键）。主键索引所构建的B+树，表中所有的记录都存放在了树的最后一层。且与一般的B+树不同的是：叶子节点间的指针是双向的

复合索引

创建复合索引时，会将作为复合索引字段的值进行排序并放在B+树的最后一层中，同时还会将其对应的主键值放在其后。如：

a（主键）	b	c	d	e
2	1	1	1	a

其中字段a为主键，字段bcd共同作为复合索引，此时存放在最后一层的数据就是：111（复合索引） 2（主键索引）

根据这个特点，可以看出复合索引具有以下使用方法

• 最佳左前缀：使用复合索引的顺序必须和创建的顺序一致

• 覆盖索引的同时，可以带上主键字段，如

  SELECT a, b, c, d FROM t_emp;
  

  因为主键字段和复合索引一起存放在了复合索引说产生的B+树的最后一层。如果需要a字段，无需进行全表扫描

• 如果进行范围查找，可能会进行全表扫描，这取决于处在范围内记录的多少

  • 记录多，从复合索引映射到主键索引的次数过多，成本过高，会直接进行全表扫描

    EXPLAIN SELECT * FROM t_emp WHERE age > 1;
    

    

  • 记录少，先使用复合索引，然后映射到全表中的对应记录上

    EXPLAIN SELECT * FROM t_emp WHERE age > 80;
    

    

  • 但是使用覆盖索引，无论记录多少，都会用到索引

    EXPLAIN SELECT age, name FROM t_emp WHERE age > 1;
    

    

• 不带WHERE也可以通过复合索引查找到主键+复合索引的记录

  EXPLAIN SELECT id, age, name, deptId FROM t_emp ;
  

  

5、索引的使用场景

适合索引的场景

• 主键自动建立唯一索引
• 频繁作为查询条件的字段应该创建索引
• 查询中与其它表关联的字段，外键关系建立索引
• 单键/组合索引的选择问题，组合索引性价比更高
• 查询中排序的字段，排序字段若通过索引去访问将大大提高排序速度
• 查询中统计或者分组字段

不适合索引的场景

• 表记录太少（有无索引差别不大）
• 经常增删改的表或者字段
• Where 条件里用不到的字段不创建索引
• 过滤性不好的不适合建索引（重复性较高，比如国籍、性别之类的字段）