MySQL索引（一）

什么是MySQL索引

MySQL的索引是一种用于加速数据查询的数据库结构。它类似于一本书的目录，通过建立索引，MySQL可以更快速地定位和检索所需的数据，从而提高查询的效率。索引的基本原理是为数据列创建一个数据结构（通常是B树或哈希表），这个数据结构能够快速查找特定值的位置。

MySQL索引的类型

B-Tree索引：这是MySQL中最常用的索引类型，适用于大多数情况。B-Tree索引适用于全键值、键值范围和键前缀的查找。
哈希索引：哈希索引只支持等值查询，不支持范围查询。它的查找速度非常快，但仅限于精确匹配的查询。
全文索引：用于全文搜索，特别适合于查找文本内容中的关键词。
空间索引：用于地理空间数据的查询，例如GIS（地理信息系统）应用。

索引的创建

索引可以在创建表时定义，也可以在表创建后添加。例如：

-- 创建表时定义索引
CREATE TABLE users (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,username VARCHAR(50),email VARCHAR(50),INDEX (username)
);-- 表创建后添加索引
CREATE INDEX idx_email ON users (email);

索引的优点

加速查询速度：索引可以大大减少查询数据时所需的扫描行数，从而提高查询速度。
提高排序效率：在排序操作中，使用索引可以避免大量的数据重新排序。
加速连接操作：索引可以加速多表连接（JOIN）操作。

索引的缺点

占用空间：索引需要额外的存储空间来保存索引结构。
降低写入速度：在插入、删除和更新数据时，索引需要同步更新，可能会影响写入性能。
维护成本：索引需要维护，随着数据量的增加，索引的维护成本也会增加。

索引使用的最佳实践

合理选择索引列：应选择查询频繁的列进行索引，而不是所有列都加索引。
避免过多索引：过多的索引会影响数据写入性能，应平衡查询优化和写入性能。
监控和优化：定期监控索引的使用情况，删除不常用或冗余的索引，确保数据库性能最佳。

MySQL 与磁盘交互基本单位

MySQL与磁盘交互的基本单位是页（page）。页是InnoDB存储引擎用于管理和存储数据的最小单位。默认情况下，InnoDB存储引擎的每个页大小为16KB。

页的作用

数据存储：表中的行数据存储在页中，一个页可以包含多行数据。

索引存储：索引信息也存储在页中，MySQL会在页中组织索引结构（如B-Tree）。

缓冲管理：InnoDB使用缓冲池来缓存页，从而减少对磁盘的直接访问，提升性能。

页大小配置

默认情况下，InnoDB页大小为16KB，但可以通过配置项innodb_page_size在MySQL服务器启动时进行调整，支持的页大小包括4KB、8KB、16KB等。调整页大小需要注意以下几点：

性能影响：较大的页大小适用于大数据量的表，因为它可以减少磁盘I/O操作；较小的页大小适用于小数据量的表，可以减少内存消耗。
适用场景：根据应用的具体情况选择合适的页大小。例如，读取大量小数据的应用可以选择较小的页大小，而数据量大且读取频繁的应用可以选择较大的页大小。

页与磁盘交互

读操作：当需要读取数据时，InnoDB会先从缓冲池中查找相应的页。如果缓冲池中没有该页，则从磁盘读取页并加载到缓冲池。
写操作：当需要写入数据时，InnoDB会先将数据写入缓冲池中的页，并标记该页为“脏页”。InnoDB后台线程会将脏页定期刷新（flush）到磁盘上，以确保数据的持久性。

向一个具有主键的表中，乱序插入数据的时候，发现数据会自动排序

向一个具有主键的表中乱序插入数据时，数据会自动排序，这是由MySQL的InnoDB存储引擎负责的。InnoDB通过使用B-Tree（平衡树）索引结构来存储数据和索引，以确保数据按照主键顺序存储。这种设计优化了查询和检索的效率。

InnoDB如何实现自动排序

B-Tree索引：InnoDB使用B-Tree索引来管理数据。B-Tree是一种平衡树结构，能够快速进行查找、插入、更新和删除操作。每个节点（页）包含多个键值对，节点之间按照键值有序连接。
聚簇索引：在InnoDB中，每张表都有一个聚簇索引，主键即为聚簇索引。聚簇索引的叶节点存储了实际的行数据，并按照主键顺序排序。
插入操作：当向表中插入数据时，InnoDB会根据主键值在B-Tree中找到合适的插入位置。如果插入位置所在的页已满，InnoDB会分裂页并重新平衡B-Tree。

为什么采用Page的方案进行磁盘IO交互

MySQL和磁盘进行IO交互时采用Page的方案，而不是逐条记录进行交互，这是为了提高IO效率和性能。以下是原因和好处：

减少IO次数：磁盘IO的效率主要受限于IO操作的次数而不是单次传输的数据量。通过一次加载一个Page，可以减少访问磁盘的次数。例如，一个Page可能包含多条记录，因此一次IO操作可以读取多个记录，大大减少了后续的IO操作。
局部性原理：根据局部性原理，访问的数据往往在空间上是邻近的。即用户在查询某条记录后，很可能会查询相邻的记录。通过加载一个Page，很多相邻的记录会同时被加载到内存，从而提高查询效率。
缓存命中率：加载整个Page到内存中的Buffer Pool可以提高缓存命中率。多个查询操作可以在内存中直接完成，而不需要频繁访问磁盘。
批量处理效率高：批量读取和写入操作比逐条记录读取和写入更高效。现代硬盘和SSD在处理大块连续数据时性能更佳。

具体示例

假设有一个包含以下主键的表，插入操作如下

CREATE TABLE users (id INT PRIMARY KEY,name VARCHAR(50)
);INSERT INTO users (id, name) VALUES (3, 'Alice');
INSERT INTO users (id, name) VALUES (1, 'Bob');
INSERT INTO users (id, name) VALUES (2, 'Charlie');
INSERT INTO users (id, name) VALUES (5, 'Eve');
INSERT INTO users (id, name) VALUES (4, 'David');

在插入完成后，数据会在B-Tree中自动排序，叶子节点将按照主键顺序存储数据。查询操作如查找id=2时，InnoDB会首先加载包含该记录的Page到Buffer Pool中：