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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。
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。
优点 :
缺点 :
但是,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。
哈希表是键值对的集合,通过键(key)即可快速取出对应的值(value),因此哈希表可以快速检索数据(接近 O(1))。
为何能够通过 key 快速取出 value呢? 原因在于 哈希算法(也叫散列算法)。通过哈希算法,我们可以快速找到 value 对应的 index,找到了 index 也就找到了对应的 value。
hash = hashfunc(key)
index = hash % array_size
但是!哈希算法有个 Hash 冲突 问题,也就是说多个不同的 key 最后得到的 index 相同。通常情况下,我们常用的解决办法是 链地址法。链地址法就是将哈希冲突数据存放在链表中。就比如 JDK1.8 之前 HashMap
就是通过链地址法来解决哈希冲突的。不过,JDK1.8 以后HashMap
为了减少链表过长的时候搜索时间过长引入了红黑树。
为了减少 Hash 冲突的发生,一个好的哈希函数应该“均匀地”将数据分布在整个可能的哈希值集合中。
既然哈希表这么快,为什么MySQL 没有使用其作为索引的数据结构呢?
1.Hash 冲突问题 :我们上面也提到过Hash 冲突了,不过对于数据库来说这还不算最大的缺点。
2.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: 假如我们要对表中的数据进行排序或者进行范围查询,那 Hash 索引可就不行了。
试想一种情况:
SELECT * FROM tb1 WHERE id < 500;Copy to clipboardErrorCopied
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 树也称 B-树,全称为 多路平衡查找树 ,B+ 树是 B 树的一种变体。B 树和 B+树中的 B 是 Balanced
(平衡)的意思。
目前大部分数据库系统及文件系统都采用 B-Tree 或其变种 B+Tree 作为索引结构。
B 树& B+树两者有何异同呢?
在 MySQL 中,MyISAM 引擎和 InnoDB 引擎都是使用 B+Tree 作为索引结构,但是,两者的实现方式不太一样。(下面的内容整理自《Java 工程师修炼之道》)
MyISAM 引擎中,B+Tree 叶节点的 data 域存放的是数据记录的地址。在索引检索的时候,首先按照 B+Tree 搜索算法搜索索引,如果指定的 Key 存在,则取出其 data 域的值,然后以 data 域的值为地址读取相应的数据记录。这被称为“非聚簇索引”。
InnoDB 引擎中,其数据文件本身就是索引文件。相比 MyISAM,索引文件和数据文件是分离的,其表数据文件本身就是按 B+Tree 组织的一个索引结构,树的叶节点 data 域保存了完整的数据记录。这个索引的 key 是数据表的主键,因此 InnoDB 表数据文件本身就是主索引。这被称为“聚簇索引(或聚集索引)”,而其余的索引都作为辅助索引,辅助索引的 data 域存储相应记录主键的值而不是地址,这也是和 MyISAM 不同的地方。在根据主索引搜索时,直接找到 key 所在的节点即可取出数据;在根据辅助索引查找时,则需要先取出主键的值,在走一遍主索引。 因此,在设计表的时候,不建议使用过长的字段作为主键,也不建议使用非单调的字段作为主键,这样会造成主索引频繁分裂。
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,则选择该字段为默认的主键,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。
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。
二级索引:
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。
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。
非聚集索引即索引结构和数据分开存放的索引。
二级索引属于非聚集索引。
MYISAM 引擎的表的.MYI 文件包含了表的索引, 该表的索引(B+树)的每个叶子非叶子节点存储索引, 叶子节点存储索引和索引对应数据的指针,指向.MYD 文件的数据。
非聚集索引的叶子节点并不一定存放数据的指针, 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。
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
这是 MySQL 的表的文件截图:
聚集索引和非聚集索引:
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。
SELECT name FROM table WHERE name='guang19';
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?
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。
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。
如主键索引,如果一条 SQL 需要查询主键,那么正好根据主键索引就可以查到主键。
再如普通索引,如果一条 SQL 需要查询 name,name 字段正好有索引, 那么直接根据这个索引就可以查到数据,也无需回表。
覆盖索引:
1.选择合适的字段创建索引:
2.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。
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.注意避免冗余索引 。
冗余索引指的是索引的功能相同,能够命中索引(a, b)就肯定能命中索引(a) ,那么索引(a)就是冗余索引。如(name,city )和(name )这两个索引就是冗余索引,能够命中前者的查询肯定是能够命中后者的 在大多数情况下,都应该尽量扩展已有的索引而不是创建新索引。
5.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。
1.添加 PRIMARY KEY(主键索引)
ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` )
2.添加 UNIQUE(唯一索引)
ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` )
3.添加 INDEX(普通索引)
ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` )
4.添加 FULLTEXT(全文索引)
ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column`)
5.添加多列索引
ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3` )
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