从头开始搞懂 MySQL（04）索引（上）

Posted 2022-03-26 思想累积

1、常见索引

我们学习数据库时肯定会提到索引，或者在日常工作中，如果有一个慢 SQL，分析原因后，我们可能就会说给某个字段加个索引。索引到底是什么东西呢？

索引是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样，在不看目录的情况下，我们想要找到一本书里面的内容，可能需要从头开始翻很久才能找到，有了目录之后，我们才能轻易找到想要的内容

1.1 常见索引结构

• 哈希

  哈希是一种以 （key - value）键值对存储的数据结构，哈希结构和实现请看这里：哈希表

  哈希表这种结构适用于等值查询的场景，可以直接通过 key 来查询，但哈希表不是有序的，所以如果使用哈希索引进行区间查询的话速度比较慢

• 有序数组

  有序数组在等值查询和范围查询的时候都比较适用，有序数组查询效率较高，可以通过 二分查找 来快速找到，但是更新数据比较麻烦，所以有序数组索引适用于静态存储引擎，对于一些不会更改的历史数据可以考虑使用有序数组索引

• 树

  二叉树的特点是每个节点的左节点小于父节点，父节点小于右节点。树可以有多叉，多叉树是每个节点有多个子节点，子节点大小保证从左到右递增，但实际上的数据库存储并不使用二叉树，因为我们无法保证树的高度，树越高每次查询数据读磁盘次数就越多，我们不应该使用二叉树，而应该使用多叉树

在 mysql 中，索引是在存储引擎层面实现的，所以没有统一的索引标准，不同存储引擎的索引的工作方式并不一致。InnoDB 使用较为广泛，所以我们还是用 InnoDB 举例，分析 InnoDB 引擎的索引

2、InnoDB 索引

在 InnoDB 引擎中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放，这种存储方式的表称为索引组织表。InnoDB 使用了 B+ 树索引模型，所以数据也都是存储在 B+ 树中的

每个索引在 InnoDB 中对应一颗 B+ 树

以下例建表 SQL 为例：

create table test (

id int primary key,

card int not null,

name varchar(20),

index (card)

)engine=InnoDB;

表中有两个索引 id 和 card，表中有四行数据，值分别为（50, 12234）、（100, 13829）、（150, 14272）、（200, 52349）索引结构如下：

根据叶子节点的内容，索引类型分为主键索引和非主键索引

主键索引的叶子结点存放的是整行数据，主键索引也被称之为聚簇索引（clustered index）

非主键索引叶子节点存放主键的值，非主键索引称为耳机索引（secondary index）

2.1主键索引和普通索引的查询有什么区别

• 如果通过主键查询，name只需要搜索 ID 这颗 B+ 树
• 如果通过普通索引查询，需要先搜索 card 这个索引树，然后得到 ID 的值，再到 ID 索引树搜索一次

先通过普通索引查询到主键索引，再用主键索引去主键索引树查询，这个过程称为回表，也就是说，基于非主键索引的查询需要多扫描一张索引树，所以我们在编写 SQL 中应该尽量使用主键来查询

3、索引维护

索引是需要维护的，在插入新的值的时候，以上图为例，如果插入新的 ID 值为 300，只需要在 row4 后面再加入一个新的记录

如果插入的值为 180，逻辑上需要挪动200，空出位置，更糟糕的是如果后面的数据页满了的话，按照 B+ 树的算法，会申请一个新的数据页，挪动部分数据过去，这样性能肯定会收到影响。而且页分裂也会影响到数据页的利用率。如果删除了数据，数据页也会做合并操作，可以视为分裂过程的逆向操作

3.1 什么情况下使用自增主键

一般情况下，一些建表规范里面要求建表语句里面一定要有自增主键

自增主键是指在自增列上定义的主键，建表语句中为：NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT

有了自增主键后，插入新的记录的时候可以不指定主键的值，默认会对当前主键最大值加 1 作为新增记录的主键

如果使用了自增主键，每次插入对索引树来说都是追加操作，不会挪动其它记录，也不会触发叶子结点分裂

主键长度越小，普通索引的叶子结点就越小，普通索引所占的空间就越小，从性能和存储空间来说，自增主键更为合理

如果只有一个索引，我们就不用考虑其它索引叶子结点大小的问题，我们将这个索引设置为主键，直接使用主键查询。

3.2 删除&重建索引

• 对于非主键索引，只需要删除并重建对应的非主键索引即可
• 对于主键索引重建，先重建主键索引，然后把所有的非主键索引重新建一遍