Loading... # 索引结构 | 索引结构 | 描述 | | ------------------- | -------------------------------------------------------------------------------- | | B+Tree | 最常见的索引类型，大部分引擎都支持B+树索引 | | Hash | 底层数据结构是用哈希表实现，只有精确匹配索引列的查询才有效，不支持范围查询 | | R-Tree(空间索引) | 空间索引是 MyISAM 引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少 | | Full-Text(全文索引) | 是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式，类似于 Lucene, Solr, ES | | 索引 | InnoDB | MyISAM | Memory | | ---------- | ------------- | ------ | ------ | | B+Tree索引 | 支持 | 支持 | 支持 | | Hash索引 | 不支持 | 不支持 | 支持 | | R-Tree索引 | 不支持 | 支持 | 不支持 | | Full-text | 5.6版本后支持 | 支持 | 不支持 | #### B-Tree 二叉树形成链表的缺点可以用红黑树来解决： 红黑树也存在大数据量情况下，层级较深，检索速度慢的问题。 为了解决上述问题，可以使用 B-Tree 结构。 B-Tree (多路平衡查找树) 以一棵最大度数（max-degree，指一个节点的子节点个数）为5（5阶）的 b-tree 为例（每个节点最多存储4个key，5个指针） > B-Tree 的数据插入过程动画参照：[https://www.bilibili.com/video/BV1Kr4y1i7ru?p=68](https://www.bilibili.com/video/BV1Kr4y1i7ru?p=68) > 演示地址：[https://www.cs.usfca.edu/\~galles/visualization/BTree.html](https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BTree.html) #### B+Tree 结构图： > 演示地址：[https://www.cs.usfca.edu/\~galles/visualization/BPlusTree.html](https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BPlusTree.html) 与 B-Tree 的区别： * 所有的数据都会出现在叶子节点 * 叶子节点形成一个单向链表 MySQL 索引数据结构对经典的 B+Tree 进行了优化。在原 B+Tree 的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的 B+Tree，提高区间访问的性能。 #### Hash 哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中。 如果两个（或多个）键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了hash冲突（也称为hash碰撞），可以通过链表来解决。 特点： * Hash索引只能用于对等比较（=、in），不支持范围查询（betwwn、>、<、…） * 无法利用索引完成排序操作 * 查询效率高，通常只需要一次检索就可以了，效率通常要高于 B+Tree 索引 存储引擎支持： * Memory * InnoDB: 具有自适应hash功能，hash索引是存储引擎根据 B+Tree 索引在指定条件下自动构建的 #### 面试题 1. 为什么 InnoDB 存储引擎选择使用 B+Tree 索引结构？ * 相对于二叉树，层级更少，搜索效率高 * 对于 B-Tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的键值减少，指针也跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低 * 相对于 Hash 索引，B+Tree 支持范围匹配及排序操作 ```mysql select * from user where id = 10; select * from user where name = 'Arm'; -- 备注：id为主键，name字段创建的有索引 ``` 答：第一条语句，因为第二条需要回表查询，相当于两个步骤。 2. InnoDB 主键索引的 B+Tree 高度为多少？ 答：假设一行数据大小为1k，一页中可以存储16行这样的数据。InnoDB 的指针占用6个字节的空间，主键假设为bigint，占用字节数为8. 可得公式：n \* 8 + (n + 1) \* 6 = 16 \* 1024，其中 8 表示 bigint 占用的字节数，n 表示当前节点存储的key的数量，(n + 1) 表示指针数量（比key多一个）。算出n约为1170。 如果树的高度为2，那么他能存储的数据量大概为：1171 \* 16 = 18736； 如果树的高度为3，那么他能存储的数据量大概为：1171 \* 1171 \* 16 = 21939856。 另外，如果有成千上万的数据，那么就要考虑分表，涉及运维篇知识。 ### 语法 创建索引： `CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name (index_col_name, ...);` 如果不加 CREATE 后面不加索引类型参数，则创建的是常规索引 查看索引： `SHOW INDEX FROM table_name;` 删除索引： `DROP INDEX index_name ON table_name;` 案例： ```mysql -- name字段为姓名字段，该字段的值可能会重复，为该字段创建索引 create index idx_user_name on tb_user(name); -- phone手机号字段的值非空，且唯一，为该字段创建唯一索引 create unique index idx_user_phone on tb_user (phone); -- 为profession, age, status创建联合索引 create index idx_user_pro_age_stat on tb_user(profession, age, status); -- 为email建立合适的索引来提升查询效率 create index idx_user_email on tb_user(email); -- 删除索引 drop index idx_user_email on tb_user; ``` ### 使用规则 #### 最左前缀法则 如果索引关联了多列（联合索引），要遵守最左前缀法则，最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始，并且不跳过索引中的列。 如果跳跃某一列，索引将部分失效（后面的字段索引失效）。 联合索引中，出现范围查询（<, >），范围查询右侧的列索引失效。可以用>=或者<=来规避索引失效问题。 #### 索引失效情况 1. 在索引列上进行运算操作，索引将失效。如：`explain select * from tb_user where substring(phone, 10, 2) = '15';` 2. 字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效。如：`explain select * from tb_user where phone = 17799990015;`，此处phone的值没有加引号 3. 模糊查询中，如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会是失效；如果是头部模糊匹配，索引失效。如：`explain select * from tb_user where profession like '%工程';`，前后都有 % 也会失效。 4. 用 or 分割开的条件，如果 or 其中一个条件的列没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。 5. 如果 MySQL 评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。 #### SQL 提示 是优化数据库的一个重要手段，简单来说，就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。 例如，使用索引： `explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession="软件工程";` 不使用哪个索引： `explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession="软件工程";` 必须使用哪个索引： `explain select * from tb_user force index(idx_user_pro) where profession="软件工程";` use 是建议，实际使用哪个索引 MySQL 还会自己权衡运行速度去更改，force就是无论如何都强制使用该索引。 #### 覆盖索引&回表查询 尽量使用覆盖索引（查询使用了索引，并且需要返回的列，在该索引中已经全部能找到），减少 select \*。 explain 中 extra 字段含义： `using index condition`：查找使用了索引，但是需要回表查询数据 `using where; using index;`：查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需要回表查询 如果在聚集索引中直接能找到对应的行，则直接返回行数据，只需要一次查询，哪怕是select \*；如果在辅助索引中找聚集索引，如`select id, name from xxx where name='xxx';`，也只需要通过辅助索引(name)查找到对应的id，返回name和name索引对应的id即可，只需要一次查询；如果是通过辅助索引查找其他字段，则需要回表查询，如`select id, name, gender from xxx where name='xxx';` 所以尽量不要用select \*，容易出现回表查询，降低效率，除非有联合索引包含了所有字段 面试题：一张表，有四个字段（id, username, password, status），由于数据量大，需要对以下SQL语句进行优化，该如何进行才是最优方案： `select id, username, password from tb_user where username='itcast';` 解：给username和password字段建立联合索引，则不需要回表查询，直接覆盖索引 #### 前缀索引 当字段类型为字符串（varchar, text等）时，有时候需要索引很长的字符串，这会让索引变得很大，查询时，浪费大量的磁盘IO，影响查询效率，此时可以只降字符串的一部分前缀，建立索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。 语法：create index idx\_xxxx on table\_name(columnn(n)); 前缀长度：可以根据索引的选择性来决定，而选择性是指不重复的索引值（基数）和数据表的记录总数的比值，索引选择性越高则查询效率越高，唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。 求选择性公式： ```mysql select count(distinct email) / count(*) from tb_user; select count(distinct substring(email, 1, 5)) / count(*) from tb_user; ``` show index 里面的sub\_part可以看到接取的长度 #### 单列索引&联合索引 单列索引：即一个索引只包含单个列 联合索引：即一个索引包含了多个列 在业务场景中，如果存在多个查询条件，考虑针对于查询字段建立索引时，建议建立联合索引，而非单列索引。 单列索引情况： `explain select id, phone, name from tb_user where phone = '17799990010' and name = '韩信';` 这句只会用到phone索引字段 ##### 注意事项 * 多条件联合查询时，MySQL优化器会评估哪个字段的索引效率更高，会选择该索引完成本次查询 ### 设计原则 1. 针对于数据量较大，且查询比较频繁的表建立索引 2. 针对于常作为查询条件（where）、排序（order by）、分组（group by）操作的字段建立索引 3. 尽量选择区分度高的列作为索引，尽量建立唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高 4. 如果是字符串类型的字段，字段长度较长，可以针对于字段的特点，建立前缀索引 5. 尽量使用联合索引，减少单列索引，查询时，联合索引很多时候可以覆盖索引，节省存储空间，避免回表，提高查询效率 6. 要控制索引的数量，索引并不是多多益善，索引越多，维护索引结构的代价就越大，会影响增删改的效率 7. 如果索引列不能存储NULL值，请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含NULL值时，它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询 Last modification：September 21, 2024 © Allow specification reprint Like 如果觉得我的文章对你有用，请随意赞赏