MySQL索引结构详细解析
简介
在数据以外，数据库系统还保护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式援用（指向）数据，这样就能够在这些数据结构上实现高级查找算法。这类数据结构，就是索引。
一般来讲索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引常常以索引文件的情势存储的磁盘上。
优点：
1、类似大学图书馆建书目索引，提高数据检索的效力，下降数据库的IO本钱。
2、通过索引列对数据进行排序，下降数据排序的本钱，下降了CPU的消耗。
缺点：
1、虽然索引大大提高了查询速度，同时却会下降更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。由于更新表时，MySQL不但要保存数据，还要保存一下索引文件。每次更新添加了索引列的字段，都会调剂由于更新所带来的键值变化后的索引信息。
2、实际上索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录，所以索引列也是要占用空间的
索引举例：（用树结构做索引）
左侧是数据表，一共有两列七条记录，最左侧的是数据记录的物理地址。
为了加快Col2的查找，可以保护一个右侧所示的二叉查找树，每一个节点分别包括索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就能够应用二叉查找在一定的复杂度内获得到相应数据，从而快速的检索出符合条件的记录。
索引结构（树）
如何通过索引加快数据库表的查询速度呢？为了方便讲授，我们限定于数据库表只包括下面这样两个查询需求：
1、select* from user where id=1234；
2、select *from user where id>1234 and id<2345;（按区间）
为何用树，而不用哈希表
哈希表按值查询的性能很好，时间复杂度是O(1)，但它不能支持依照区间快速查找数据，因此没法满足要求。同理，虽然平衡二叉查找树查询性能很高，时间复杂度为O(logn)，而且对树进行中序遍历，可以输出有序的数据序列，但也没法满足依照区间快速查找数据的需求。
为了支持依照区间快速查找数据，我们对二叉查找树进行改造，将二叉查找树的叶子节点用链表串起来，如果要查找某个区间的数据，只需要用区间的起始值，在树中进行查找，当定位到有序链表中的某个节点以后，再从这个节点开始顺着有序链表往后遍历，直到有序链表中的节点数据值大于区间终止值为止。
又由于树上的很多操作的时间复杂程度与树的高度成正比，下降的树的高度，就可以减少磁盘IO操作。因此我们把索引构建成m叉树（m>2），详细介绍可看后文。
BTree索引
在介绍B+树之前，先来了解一下B树。
1、初始化介绍
一颗b树，浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块，可以看到每一个磁盘块包括几个数据项（深蓝色所示）和指针（黄色所示），如磁盘块1包括数据项17和35，包括指针P1、P2、P3。P1表示小于17的磁盘块，P2表示在17和35之间的磁盘块，P3表示大于35的磁盘块。
注意：
真实的数据只存在于叶子节点，即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。（而且是多条数据组成的数据区间：3~ 5，… … ，90~ 99）
非叶子节点不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35其实不真实存在于数据表中。
2、查找进程
如果要查找数据项29，那末首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存，此时产生一次IO，在内存中用二分查找肯定29在17和35之间，锁定磁盘块1的P2指针，内存时间由于非常短（相比磁盘的IO）可以疏忽不计，通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存，产生第二次IO，29在26和30之间，锁定磁盘块3的P2指针，通过指针加载磁盘块8到内存，产生第三次IO，同时内存中做二分查找找到29，结束查询，总计三次IO。
B+Tree索引
B+树和B树类似，B+树是B树的改进版。 即：m叉查找树与有序链表构建成的树就是B+树，也就是要存储的树索引
如图：B+树和B树的主要区分有以下两点：
1、B+树的叶子节点用链表来串连。 查找某个区间的数据，只需要用区间的起始值，在树中进行查找，当定位到有序链表中的某个节点以后，再从这个节点开始顺着有序链表往后遍历，直到有序链表中的节点数据值大于区间终止值为止。
2、B+树中的任何节点都不存储真实数据，只是用来索引。 B树直接通过叶子节点获得到数据；而B+树每一个叶子节点存储数据行的键值和地址信息，当查询到某个叶子节点时，通过叶子节点的地址找到真实的数据信息。
聚簇索引与非聚簇索引
聚簇索引其实不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。 术语‘聚簇’表示数据行和相邻的键值聚簇的存储在一起。
聚簇索引的好处：
依照聚簇索引排列顺序，查询显示一定范围数据的时候，由于数据都是紧密相连，数据库不不用从多个数据块中提取数据，所以节省了大量的io操作。
聚簇索引的限制：
1、对mysql数据库目前只有innodb数据引擎支持聚簇索引，而Myisam其实不支持聚簇索引。
2、由于数据物理存储排序方式只能有一种，所以每一个Mysql的表只能有一个聚簇索引。一般情况下就是该表的主键。
3、为了充分利用聚簇索引的聚簇的特性，所以innodb表的主键列尽可能选用有序的顺序id，而不建议用无序的id，比如uuid这类。
以下图，左边的索引就是聚簇索引，由于数据行在磁盘的排列和索引排序保持一致。
索引分类
单值索引
即一个索引只包括单个列，一个表可以有多个单列索引
CREATE TABLE customer (
id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,
customer_no VARCHAR(200),
customer_name VARCHAR(200),
PRIMARY KEY(id),
KEY (customer_name)
);
单独建单值索引：
CREATE INDEX idx_customer_name ON customer(customer_name);
删除索引：
DROP INDEX idx_customer_name on customer;
唯一索引
索引列的值一定要唯一，但允许有空值
CREATE TABLE customer (
id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,
customer_no VARCHAR(200),
customer_name VARCHAR(200),
PRIMARY KEY(id),
KEY (customer_name),
UNIQUE (customer_no)
);
单独建唯一索引：
CREATE UNIQUE INDEX idx_customer_no ON customer(customer_no);
删除索引：
DROP INDEX idx_customer_no on customer ;
主键索引
设定为主键后数据库会自动建立索引，innodb为聚簇索引
CREATE TABLE customer (
id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,
customer_no VARCHAR(200),
customer_name VARCHAR(200),
PRIMARY KEY(id)
);
CREATE TABLE customer2 (
id INT(10) UNSIGNED ,
customer_no VARCHAR(200),
customer_name VARCHAR(200),
PRIMARY KEY(id)
);
单独建主键索引：
ALTER TABLE customer
add PRIMARY KEY customer(customer_no);
删除建主键索引：
ALTER TABLE customer
drop PRIMARY KEY ;
修改建主键索引：
一定要先删除掉(drop)原索引，再新建(add)索引
复合索引
即一个索引包括多个列
CREATE TABLE customer (
id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,
customer_no VARCHAR(200),
customer_name VARCHAR(200),
PRIMARY KEY(id),
KEY (customer_name),
UNIQUE (customer_name),
KEY (customer_no,customer_name)
);
单独建索引：
CREATE INDEX idx_no_name ON customer(customer_no,customer_name);
删除索引：
DROP INDEX idx_no_name on customer ;
性能分析
索引创建场景
哪些情况需要创建索引
1、主键自动建立唯一索引
2、频繁作为查询条件的字段应当创建索引
3、查询中与其它表关联的字段，外键关系建立索引
4、单键/组合索引的选择问题， 组合索引性价比更高
5、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
6、查询中统计或分组字段
哪些情况不要创建索引
1、表记录太少
2、常常增删改的表或字段 缘由：提高了查询速度，同时却会下降更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。由于更新表时，MySQL不但要保存数据，还要保存一下索引文件
3、Where条件里用不到的字段不创建索引
4、过滤性不好的不合适建索引
到此这篇关于MySQL索引 详细解析的文章就介绍到这了,更多相关MySQL 索引内容请搜索之前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！
文章来源：丸子建站
文章标题：MySQL索引结构详细解析
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