一起聊聊Mysql索引底层及优化

数据运维 2023-04-16 宇宙之一粟手机阅读

本篇文章给大家带来了关于mysql中索引底层以及优化的相关知识，下面我们就整理一下mysql中索引的知识点，希望对大家有帮助。 Mysql索引篇最近在很多网站上看了索引的相关知识，各种

    本篇文章给大家带来了关于mysql中索引底层以及优化的相关知识，下面我们就整理一下mysql中索引的知识点，希望对大家有帮助。

一.首先我们说下什么是索引，为什么要用索引

索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行，不使用索引，MySQL必须从第一条记录开始读完整个表，直到找出相关的行，表越大，查询数据所花费的时间就越多，如果表中查询的列有一个索引，MySQL能够快速到达一个位置去搜索数据文件，而不必查看所有数据，那么将会节省很大一部分时间。

二. 索引类型分为两类：

1.hash索引

2.bTree

三.下面我们简单分析一下hash索引和bTree索引。

1. 哈希表是一种以键 - 值（key-value）存储数据的结构，我们只要输入待查找的键即 key，就可以找到其对应的值即 Value。哈希的思路很简单，把值放在数组里，用一个哈希函数把 key 换算成一个确定的位置，然后把 value 放在数组的这个位置。

不可避免地，多个 key 值经过哈希函数的换算，会出现同一个值的情况。处理这种情况的一种方法是，拉出一个链表。

2. 说到bTree，就不得不提二叉树，二叉树分为很多，例：二叉查找树，平衡二叉树等。当然还有重点红黑树。1）二叉查找树的特点是：父节点左子树所有节点的值小于父节点的值。右子树所有节点的值大于父节点的值。下面以一张图为例来体现二叉查找树。

5） B+树：上面说到了BTree控制了树的高度的问题，可以满足Mysql对于索引的需求，但是最终Mysq索引实现不是BTree而是B+树，Mysql对B树做了一点点改造，得到了B+树，也可以理解为B+树是B树的升级版。下面以图为例说明：在这里插入图片描述

从这张图可以看到，我们的非叶子节点只存储了索引并没有存储data，而且叶子节点间用指针相连。B树的叶子节点和非叶子节点都存储了索引和数据，而且叶子结点的指针为空，B+树把数据放在了叶子节点上，这样非叶子节点就可以存放更多的索引，每次从磁盘IO也能获取更多的索引。B+树特点如下：1.非叶子节点不存储data，只存储索引(冗余)和下层指针，可以放更多的索引 2.叶子节点包含所有索引字段，和数据 3.叶子节点用双指针连接，提高区间访问的性能

在百度上和很多博客上画的B+树是错误的哦，一定要避坑哦。有兴趣看Mysql官方对B+树的解释的可以去看看。链接: Mysql官网.

四.索引分类

1.按照索引的存储关联分类：分为两大类1.）聚集索义（聚簇索引）：叶节点包含了完整的数据记录，不需要回表。2.）非聚集索引：需要回表，二次查树，影响性能。

1.1）大家都知道Mysql常用的存储引擎有两种MyISAM和InnoDB，但是大家实际了解过两种存储引擎底层的数据存储结构吗？下面以图为例为大家说明：在这里插入图片描述其中test.myisam表是MyISAM存储引擎，actor表是InnoDB存储引擎，可以看到MyISAM存储引擎有三个文件，分别是frm、MYD、MYI，很容易理解frm-frame的简称，存的是表的结构，MYD-MYData存的是数据，MYI-MYIndex存的是索引，索引和数据是分开存储的，再看InnoDB只有frm、IBD，其中frm一样也是存的表的结构，IBD文件存的是索引和数据，这点InnoDB和MyISAM不一样。下面以图为例说明MyISAM存储引擎主键索引是需要回表操作（非聚集索引）在这里插入图片描述其中15存的是主键索引，0x07存的是15所在行记录的磁盘文件地址指针，比如我们想找到15的数据，那首先应该先通过主键索引树，找到15所对应的指针，然后找到了这个指针再去MyD文件中找具体的数据，需要进行二次查找，这个过程称为回表操作。2.1）下面以图为例说明InnoDB存储引擎主键索引不需要进行回表操作。（聚集索引）在这里插入图片描述 InnoDB存储引擎子节点首先15那一行存放的是索引，15下面的那一列存放的是索引所在行的其他所有字段，如果我们想要查15的数据，直接就可以找到，不需要在经过二次查树。