Mysql索引优化1

Posted 2020-10-27 wjf0

Btree索引和哈希索引(索引是一种数据结构，提高查询，排序，分组速度)

• Btree索引的数据结构是平衡二叉树，时间复杂度为lgN
• 哈希索引的数据结构是一个Hash函数，时间复杂度为O(1)，数据输入Hash函数，输出一个数据行Address
  • 劣势：内存空间会有冗余不一定是紧密排列的；不利于范围查询；哈希地址冲突的问题(拉链算法)

常用联合索引的规则

• 联合索引的创建并不是凭空的而是需要调研的
• 假设index(a, b, c), 顺序很重要
• where a = 1 and b = 2 and c = 4 (a,b,c都能用到索引)
• where a = 3 and b = 4 (a,b能用到索引)
• where b = 4 and a = 3 (a,b能用到索引)
• where b = 5 and c = 4 (用不到索引)
• where a = 1 and b like ‘hello%‘ and c = 4 (a,b能用到索引c用不到)
• where a = 1 and b like ‘%hello‘ (a能用到索引，b用不到索引)
• group by b, c (b, c用到索引)
• group by c, b (用不到索引)
• 假设a,b,c三个字段对应三块木板，from a to b, ‘hello%‘走了木板的左半部分，所以用到了索引，‘%hello‘走了木板的右半部分，所以不走索引，这个又称为索引的左前缀原则
• where条件中如果有多个独立的索引，只能用上一个？

非聚簇索引和聚簇索引

• 非聚簇索引对应myisam, 数据和索引二叉树是独立的文件，查数据先到索引二叉树，再到数据，索引指向行在磁盘上的位置，又称为回行
• 聚簇索引对应innodb，数据和索引二叉树有关联，主键索引的叶子节点就直接放了数据本身，次级索引的叶子节点指向对主键的索引

聚簇索引导致的页分裂

• 当insert的data主键毫无规律时，由于叶子节点存储着数据本身，会导致主键索引树节点变动较大，称为页分裂
• 考虑一下两种情况，乱序插入myisam引擎，和乱序插入innodb引擎，当使用select * from t1时，innodb引擎对应的数据表查询结果会按顺序输出，虽然插入数据是无需的，但索引树本身是有序的；myisam引擎对应的数据表，因为没有使用where条件，所以怎么插入的就怎么输出，依然是乱序

非聚簇索引中的索引覆盖

• 当要查询的列本身就是索引的一部分时，就不需要经过回行这个步骤了，又称之为索引覆盖；比如定义联合索引index(id, name), 执行select name from t1 where id = 1，则会using index