MySQL的索引结构

欢迎进入Linux社区论坛，与200万技术人员互动交流 >>进入 1.索引基础 索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。存储引擎先在索引中找到对应的值，然后根据匹配的索引记录找到对应的数据行。索引可以包含一个列或者多个列的值，如果索引包含多个列，那

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　　1.索引基础

　　索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。存储引擎先在索引中找到对应的值，然后根据匹配的索引记录找到对应的数据行。索引可以包含一个列或者多个列的值，如果索引包含多个列，那么列的顺序就会变得比较重要了。

　　2.索引的优缺点

　　2.1优点

　　1. 提高了查询速度

　　2. 减少了数据读取操作（IO）

　　3. 降低排序和分组的成本（CPU）

　　2.2缺点

　　1. 占用了大量的存储空间

　　2. insert、update和delete等操作会消耗大量的系统开销

　　3索引的类型

　　根据存储结构的不同，将索引分为两种：B-Tree索引和哈希索引。

　　3.1B-Tree索引

　　1. 平衡的多路查找树

　　2. 所有的值都是按顺序存储

　　3. 每一个叶子页到根的距离相同

　　4. 查找过程：查找节点+节点内查找，性能等价于在键值的集合中做一次二分查找

　　5. MyISAM引擎均使用B-Tree索引，InnoDB引擎使用B+Tree索引

　　6. B-Tree索引能够加快访问数据的速度，因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取需要的数据，取而代之的是从索引的根节点开始进行搜索

　　3.2Hash索引

　　对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码，哈希码是一个较小的值，并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。

　　在MySQL中只有Memory存储引擎显示支持哈希索引。

　　4.高效的索引策略

　　4.1独立的列

　　1. 索引列不能是表达式的一部分，或者函数的参数

　　4.2前缀索引和索引选择性

　　1. 索引开始的部分字符

　　2. 要选择足够长的前缀以保证较高的选择性，同时又不能太长

　　4.3多列索引

　　1. 在多个列上建立独立的索引并不能提高MySQL的查询性能

　　2. 多个列建立一个多列索引，可以方便有AND,OR或者排序查询等操作

　　4.4选择合适的索引列顺序

　　1. 当不需要考虑排序和分组时，将选择性最高的列放在前面

　　2. 性能不仅依赖于所有索引列的选择性，也和查询条件的具体值相关，也就是和具体值的分布相关。

　　4.5聚簇索引

　　4.5.1聚簇索引的主要特定：

　　1. 聚簇索引不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式

　　2. InnoDB的聚簇索引实际上在同一个结构上保存了B-Tree索引和数据行

　　3. 聚簇表示数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起

　　4. InnoDB引擎支持聚簇索引

　　5. 数据文件本身即索引文件

　　6. 叶子节点数据域保存的是完整的数据行

　　7. InnoDB通过主键聚集数据，如果没有主键，会选择一个唯一的非空索引代替，如果没有这种索引，会隐式定义一个主键来作为聚簇索引

　　8. InnoDB的二级索引中保存的不是指向行的物理位置的指针，而是行的主键值

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