MySQL进阶-----索引的结构与分类

目录

前言

一、认识索引

二、索引结构

1.概述

2. 二叉树

3 .B-Tree

4.B+Tree

5.Hash

三、索引的分类

1 .索引分类

2 .聚集索引&二级索引


前言

        索引(index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外,数据库系统还维护着满足 特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据, 这样就可以在这些数据结构 上实现高级查找算法,这种数据结构就是索引。

一提到数据结构,大家都会有所担心,担心自己不能理解,跟不上节奏。不过在这里大家完全不用担 心,我们后面在讲解时,会详细介绍。 

一、认识索引

表结构及其数据如下:

假如我们要执行的SQL语句为 : select * from user where age = 45;

1. 无索引情况

在无索引情况下,就需要从第一行开始扫描,一直扫描到最后一行,我们称之为 全表扫描,性能很低。

2. 有索引情况

如果我们针对于这张表建立了索引,假设索引结构就是二叉树,那么也就意味着,会对age这个字段建 立一个二叉树的索引结构。

此时我们在进行查询时,只需要扫描三次就可以找到数据了,极大的提高的查询的效率。

备注: 这里我们只是假设索引的结构是二叉树,介绍一下索引的大概原理,只是一个示意图,并 不是索引的真实结构,索引的真实结构,后面会详细介绍。

特点

优势

劣势

提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本

索引列也是要占用空间的。

通过索引列对数据进行排序,降低数据排序的成本,降低CPU的消耗。

索引大大提高了查询效率,同时却也降低更新表的速度,如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE时,效率降低。

二、索引结构

1.概述

MySQL的索引是在存储引擎层实现的,不同的存储引擎有不同的索引结构,主要包含以下几种:

索引结构

描述

B+Tree索引

最常见的索引类型,大部分引擎都支持 B+ 树索引

Hash索引

底层数据结构是用哈希表实现的, 只有精确匹配索引列的查询才有效, 不支持范围查询

R-tree(空间索

引)

空间索引是MyISAM引擎的一个特殊索引类型,主要用于地理空间数据类型,通常使用较少

Full-text(全文索引)

是一种通过建立倒排索引,快速匹配文档的方式。类似于

Lucene,Solr,ES

 上述是MySQL中所支持的所有的索引结构,接下来,我们再来看看不同的存储引擎对于索引结构的支持情况。

索引

InnoDB

MyISAM

Memory

B+tree索引

支持

支持

支持

Hash 索引

不支持

不支持

支持

R-tree 索引

不支持

支持

不支持

Full-text

5.6版本之后支持

支持

不支持

注意: 我们平常所说的索引,如果没有特别指明,都是指B+树结构组织的索引。

2. 二叉树

假如说MySQL的索引结构采用二叉树的数据结构,比较理想的结构如下:

如果主键是顺序插入的,则会形成一个单向链表,结构如下:

所以,如果选择二叉树作为索引结构,会存在以下缺点:

  • 顺序插入时,会形成一个链表,查询性能大大降低。
  • 大数据量情况下,层级较深,检索速度慢。

此时大家可能会想到,我们可以选择红黑树,红黑树是一颗自平衡二叉树,那这样即使是顺序插入数 据,最终形成的数据结构也是一颗平衡的二叉树,结构如下:

但是,即使如此,由于红黑树也是一颗二叉树,所以也会存在一个缺点:

  • 大数据量情况下,层级较深,检索速度慢。

所以,在MySQL的索引结构中,并没有选择二叉树或者红黑树,而选择的是B+Tree,那么什么是 B+Tree呢?在详解B+Tree之前,先来介绍一个B-Tree。

3 .B-Tree

B-Tree,B树是一种多叉路衡查找树,相对于二叉树,B树每个节点可以有多个分支,即多叉。 以一颗最大度数(max-degree)为5(5阶)的b-tree为例,那这个B树每个节点最多存储4个key,5 个指针:

知识小贴士: 树的度数指的是一个节点的子节点个数。

 我们可以去通过这个网站来去演示:B-Tree Visualization (usfca.edu)

 特点:

  • 5阶的B树,每一个节点最多存储4个key,对应5个指针。
  • 一旦节点存储的key数量到达5,就会裂变,中间元素向上分裂。
  • 在B树中,非叶子节点和叶子节点都会存放数据。

4.B+Tree

B+Tree是B-Tree的变种,我们以一颗最大度数(max-degree)为4(4阶)的b+tree为例,来看一 下其结构示意图:

 我们可以看到,两部分:

  • 绿色框框起来的部分,是索引部分,仅仅起到索引数据的作用,不存储数据。
  • 红色框框起来的部分,是数据存储部分,在其叶子节点中要存储具体的数据。

同样的我们可以去通过这个网站演示查看:B+ Tree Visualization (usfca.edu)

插入一组数据: 100 65 169 368 900 556 780 35 215 1200 234 888 158 90 1000 88 120 268 250 。然后观察一些数据插入过程中,节点的变化情况。

 最终我们看到,B+Tree 与 B-Tree相比,主要有以下三点区别:

  • 所有的数据都会出现在叶子节点。
  • 叶子节点形成一个单向链表。
  • 非叶子节点仅仅起到索引数据作用,具体的数据都是在叶子节点存放的。

上述我们所看到的结构是标准的B+Tree的数据结构,接下来,我们再来看看MySQL中优化之后的 B+Tree。 MySQL索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上,增加一个指向相邻叶子节点 的链表指针,就形成了带有顺序指针的B+Tree,提高区间访问的性能,利于排序。

5.Hash

MySQL中除了支持B+Tree索引,还支持一种索引类型---Hash索引。

结构 :哈希索引就是采用一定的hash算法,将键值换算成新的hash值,映射到对应的槽位上,然后存储在 hash表中

如果两个(或多个)键值,映射到一个相同的槽位上,他们就产生了hash冲突(也称为hash碰撞),可 以通过链表来解决。

特点

  • A. Hash索引只能用于对等比较(=,in),不支持范围查询(between,>,< ,...)
  • B. 无法利用索引完成排序操作
  • C. 查询效率高,通常(不存在hash冲突的情况)只需要一次检索就可以了,效率通常要高于B+tree索 引

存储引擎支持

在MySQL中,支持hash索引的是Memory存储引擎。 而InnoDB中具有自适应hash功能,hash索引是 InnoDB存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。

思考题: 为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构? 回答如下:

  •  A. 相对于二叉树,层级更少,搜索效率高;
  • B. 对于B-tree,无论是叶子节点还是非叶子节点,都会保存数据,这样导致一页中存储 的键值减少,指针跟着减少,要同样保存大量数据,只能增加树的高度,导致性能降低;
  • C. 相对Hash索引,B+tree支持范围匹配及排序操作;

三、索引的分类

1 .索引分类

在MySQL数据库,将索引的具体类型主要分为以下几类:主键索引、唯一索引、常规索引、全文索引。

分类

含义

特点

关键字

主键索引

针对于表中主键创建的索引

默认自动创建, 只能有一个

PRIMARY

唯一索引

避免同一个表中某数据列中的值重复

可以有多个

UNIQUE

常规索引

快速定位特定数据

可以有多个

 

全文索引

全文索引查找的是文本中的关键词,而不是比较索引中的值

可以有多个

FULLTEXT

2 .聚集索引&二级索引

而在在InnoDB存储引擎中,根据索引的存储形式,又可以分为以下两种:

分类

含义

特点

聚集索引(Clustered

Index)

将数据存储与索引放到了一块,索引结构的叶子节点保存了行数据

必须有,而且只有一个

二级索引(Secondary

Index)

将数据与索引分开存储,索引结构的叶子节点关联的是对应的主键

可以存在多个

聚集索引选取规则:

  •  如果存在主键,主键索引就是聚集索引。
  • 如果不存在主键,将使用第一个唯一(UNIQUE)索引作为聚集索引。
  • 如果表没有主键,或没有合适的唯一索引,则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。

聚集索引和二级索引的具体结构如下:

  • 聚集索引的叶子节点下挂的是这一行的数据 。
  • 二级索引的叶子节点下挂的是该字段值对应的主键值。

接下来,我们来分析一下,当我们执行如下的SQL语句时,具体的查找过程是什么样子的。

具体过程如下:

①. 由于是根据name字段进行查询,所以先根据name='Arm'到name字段的二级索引中进行匹配查 找。但是在二级索引中只能查找到 Arm 对应的主键值 10。

②. 由于查询返回的数据是*,所以此时,还需要根据主键值10,到聚集索引中查找10对应的记录,最 终找到10对应的行row。

③. 最终拿到这一行的数据,直接返回即可。

 回表查询: 这种先到二级索引中查找数据,找到主键值,然后再到聚集索引中根据主键值,获取 数据的方式,就称之为回表查询。

思考题: 以下两条SQL语句,那个执行效率高? 为什么?

A. select * from user where id = 10 ;

B. select * from user where name = 'Arm' ;

备注: id为主键,name字段创建的有索引;

解答: A 语句的执行性能要高于B 语句。 因为A语句直接走聚集索引,直接返回数据。 而B语句需要先查询name字段的二级索引,然 后再查询聚集索引,也就是需要进行回表查询。 

以上就是本期的全部内容,我们下次见!

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