贵阳建站推广公司,重庆市工程建设信息网官网新域名,设计购物网站的意义,大连口碑最好的装修公司索引是面试高频问答题#xff0c;参考百度/CSDN/尚硅谷/黑马程序员/阿里云开发者社区#xff0c;决定将索引知识回顾一下#xff0c;忘记时#xff0c;点开即可#xff0c;时刻保持更新#xff0c;事不宜迟#xff0c;即刻享用。 索引概述
索引#xff08;index#…索引是面试高频问答题参考百度/CSDN/尚硅谷/黑马程序员/阿里云开发者社区决定将索引知识回顾一下忘记时点开即可时刻保持更新事不宜迟即刻享用。 索引概述
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。 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
特点 索引结构
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 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。 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。 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BTree那么什么是BTree呢
参考之前的一篇文章
为什么Mysql底层采用B树做索引
在详解BTree之前先来介绍一个B-Tree。
B-Tree
B-TreeB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key5个指针 特别注意树的度数指的是一个节点的子节点个数。 这里推荐一个数据结构可视化的网站
B-Tree Visualization 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。 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。
BTree
BTree是B-Tree的变种我们以一颗最大度数max-degree为44阶的btree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。
我们可以通过一个数据结构可视化的网站来简单演示一下和刚才不一样这个为BTree
B Tree Visualization
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BTree 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BTree的数据结构接下来我们再来看看MySQL中优化之后的BTree。
MySQL索引数据结构对经典的BTree进行了优化。在原BTree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BTree提高区间访问的性能利于排序。 Hash
MySQL中除了支持BTree索引还支持一种索引类型---Hash索引。
1). 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。 2). 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Btree索引
3). 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BTree索引在指定条件下自动构建的。
为什么InnoDB存储引擎选择使用Btree索引结构? 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Btree支持范围匹配及排序操作
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。 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 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nameArm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 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。
InnoDB主键索引的Btree高度为多高呢? 假设:
一行数据大小为1k一页中可以存储16行这样的数据。InnoDB的指针占用6个字节的空间主键即使为bigint占用字节数为8。
高度为2 n * 8 (n 1) * 6 16*1024 , 算出n约为 1170 1171* 16 18736 也就是说如果树的高度为2则可以存储 18000 多条记录。
高度为3 1171 * 1171 * 16 21939856 也就是说如果树的高度为3则可以存储 2200w 左右的记录。
开始步入正题如何创建索引
索引语法
1). 创建索引
CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name (
index_col_name,... ) ;2). 查看索引 SHOW INDEX FROM table_name ; 3). 删除索引 DROP INDEX index_name ON table_name ; 演示一波
先来创建一张表 tb_user并且查询测试数据。
create table tb_user(
id int primary key auto_increment comment 主键,
name varchar(50) not null comment 用户名,
phone varchar(11) not null comment 手机号,
email varchar(100) comment 邮箱,
profession varchar(11) comment 专业,
age tinyint unsigned comment 年龄,
gender char(1) comment 性别 , 1: 男, 2: 女,
status char(1) comment 状态,
createtime datetime comment 创建时间
) comment 系统用户表;
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES (吕布, 17799990000, lvbu666163.com, 软件工程, 23, 1,6, 2001-02-02 00:00:00);
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES (曹操, 17799990001, caocao666qq.com, 通讯工程, 33,1, 0, 2001-03-05 00:00:00);
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES (赵云, 17799990002, 17799990139.com, 英语, 34, 1,2, 2002-03-02 00:00:00);
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES (孙悟空, 17799990003, 17799990sina.com, 工程造价, 54,1, 0, 2001-07-02 00:00:00);
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES (花木兰, 17799990004, 19980729sina.com, 软件工程, 23,2, 1, 2001-04-22 00:00:00);
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES (大乔, 17799990005, daqiao666sina.com, 舞蹈, 22, 2,0, 2001-02-07 00:00:00);
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES (露娜, 17799990006, luna_lovesina.com, 应用数学, 24,2, 0, 2001-02-08 00:00:00);
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES (程咬金, 17799990007, chengyaojin163.com, 化工, 38,1, 5, 2001-05-23 00:00:00);
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES (项羽, 17799990008, xiaoyu666qq.com, 金属材料, 43,1, 0, 2001-09-18 00:00:00);
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES (白起, 17799990009, baiqi666sina.com, 机械工程及其自动化, 27, 1, 2, 2001-08-16 00:00:00);
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES (韩信, 17799990010, hanxin520163.com, 无机非金属材料工程, 27, 1, 0, 2001-06-12 00:00:00);
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES (荆轲, 17799990011, jingke123163.com, 会计, 29, 1,0, 2001-05-11 00:00:00);
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES (兰陵王, 17799990012, lanlinwang666126.com, 工程造价,44, 1, 1, 2001-04-09 00:00:00);
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES (狂铁, 17799990013, kuangtiesina.com, 应用数学, 43,1, 2, 2001-04-10 00:00:00);
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES (貂蝉, 17799990014, 84958948374qq.com, 软件工程, 40,2, 3, 2001-02-12 00:00:00);
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES (妲己, 17799990015, 2783238293qq.com, 软件工程, 31,2, 0, 2001-01-30 00:00:00);
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES (芈月, 17799990016, xiaomin2001sina.com, 工业经济, 35,2, 0, 2000-05-03 00:00:00);
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES (嬴政, 17799990017, 8839434342qq.com, 化工, 38, 1,1, 2001-08-08 00:00:00);
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES (狄仁杰, 17799990018, jujiamlm8166163.com, 国际贸易,30, 1, 0, 2007-03-12 00:00:00);
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES (安琪拉, 17799990019, jdodm1h126.com, 城市规划, 51,2, 0, 2001-08-15 00:00:00);
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES (典韦, 17799990020, ycaunanjian163.com, 城市规划, 52,1, 2, 2000-04-12 00:00:00);
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES (廉颇, 17799990021, lianpo321126.com, 土木工程, 19,1, 3, 2002-07-18 00:00:00);
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES (后羿, 17799990022, altycj2000139.com, 城市园林, 20,1, 0, 2002-03-10 00:00:00);
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES (姜子牙, 17799990023, 37483844qq.com, 工程造价, 29,1, 4, 2003-05-26 00:00:00);表结构中插入的数据如下 数据准备好了之后接下来我们就来完成如下需求
A. name字段为姓名字段该字段的值可能会重复为该字段创建索引。 CREATE INDEX idx_user_name ON tb_user(name); B. phone手机号字段的值是非空且唯一的为该字段创建唯一索引。 CREATE UNIQUE INDEX idx_user_phone ON tb_user(phone); C. 为profession、age、status创建联合索引。 CREATE INDEX idx_user_pro_age_sta ON tb_user(profession,age,status); D. 为email建立合适的索引来提升查询效率。 CREATE INDEX idx_email ON tb_user(email); 完成上述的需求之后我们再查看tb_user表的所有的索引数据。 show index from tb_user;
