1. 引入索引
索引:提高数据库的性能,索引是物美价廉的东西了。
- 不用加内存,不用改步伐,不用调sql,只要实验正确的 create index ,查询速度就可能提高成百上千倍。
- 但是天下没有免费的午餐,查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的,这些写操纵,增长了大量的IO。所以它的价值,在于提高一个海量数据的检索速度。
常见索引分为:
- 主键索引
- 唯一索引
- 平凡索引
- 全文索引(fulltext):办理中子文索引问题。
下面举一个例子来查察索引的作用
已有一张具有八百万条数据的表,在查询的时候,看看没有索引时有什么问题?
查询员工编号为998877的员工
可以看到耗时5.54秒,这还是在本机一个人来操纵,在实际项目中,假如放在公网中,假犹如时有1000个人并发查询,那很可能就死机。
办理方法,创建索引
换一个员工编号,查询时间也快了许多。
我们知道,MySQL的服务器mysqld本质是在内存中运行的,全部的CRUD操纵也都是在内存中运行的,所以,索引在内存中,就是以特定的数据结构构造的一种结构,加快了查找的效率
2. MySQL与磁盘交互的基本单元
之前学习文件体系,就是在磁盘的基本结构下建立的,文件体系读取基本单元,就不是扇区,而是数据块。
故,体系读取磁盘,是以块为单元的,基本单元是 4KB
点击了解文件体系的4KB
而 MySQL 作为一款应用软件,可以想象成一种特殊的文件体系。它有着更高的IO场景,所以,为了提高基本的IO效率, MySQL 进行IO的基本单元是 16KB
也就是说,磁盘这个硬件设备的基本单元是 512 字节,而 MySQL InnoDB引擎 使用 16KB 进行IO交互。
即, MySQL 和磁盘进行数据交互的基本单元是 16KB,这个基本数据单元,在 MySQL 这里叫做page
- MySQL 中的数据文件,是以page为单元保存在磁盘当中的。
- MySQL 的 CRUD 操纵,都需要通过计算,找到对应的插入位置,或者找到对应要修改或者查询的数据。
- 而只要涉及计算,就需要CPU参与,而为了便于CPU参与,一定要能够先将数据移动到内存当中。
- 所以在特定时间内,数据一定是磁盘中有,内存中也有。后续操纵完内存数据之后,以特定的刷新计谋,刷新到磁盘。而这时,就涉及到磁盘和内存的数据交互,也就是IO了,而此时IO的基本单元就是Page
- 为了更好的进行上面的操纵, MySQL 服务器在内存中运行的时候,在服务器内部,就申请了被称为 Buffer Pool 的大内存空间,来进行各种缓存,其实就是很大的内存空间,来和磁盘数据进行IO交互。
- 为了更高的效率,一定要尽可能的淘汰体系和磁盘IO的次数
3. 索引的明白
3.1 页目录
为什么我们查找的时候是有序的了呢?谁排的序?为什么排序?
为了方便引入页内目录
思考一下,为何MySQL和磁盘进行IO交互的时候,要接纳Page的方案进行交互呢?用多少,加载多少不香吗?
- 如上面的5条记录,假如MySQL要查找id=2的记录,第一次加载id=1,第二次加载id=2,一次一条记录,那么就需要2次IO。假如要找id=5,那么就需要5次IO。
- 但,假如这5条(或者更多)都被保存在一个Page中(16KB,能保存许多记录),那么第一次IO查找id=2的时候,整个Page会被加载到MySQL的Buffer
Pool中,这里完成了一次IO。
- 但是往后假如在查找id=1,3,4,5等,完全不需要进行IO了,而是直接在内存中进行了。所以,就在单Page里面,大大淘汰了IO的次数。
- 你怎么包管,用户一定下次找的数据,就在这个Page里面?我们不能严酷包管,但是有很大概率,因为有局部性原理。
- 每每IO效率低下的最主要矛盾不是IO单次数据量的大小,而是IO的次数
MySQL 中要管理许多数据表文件,而要管理好这些文件,就需要先描述,在构造,我们目前可以简单明白成一个个独立文件是由一个或者多个Page构成的
差别的 Page ,在 MySQL 中,都是 16KB ,使用 prev 和 next 构成双向链表
因为有主键的问题, MySQL 会默认按照主键给我们的数据进行排序,从上面的Page内数据记录可以看出,数据是有序且相互关联的。
为什么数据库在插入数据时要对其进行排序呢?我们按正常次序插入数据不是也挺好的吗?
- 插入数据时排序的目的,就是优化查询的效率。
- 页内部存放数据的模块,实质上也是一个链表的结构,链表的特点也就是增删快,查询修改慢,所以查询的效率是必须要进行优化的。
- 正是因为有序,在查找的时候,重新到后都是有效查找,没有任何一个查找是浪费的,而且,假如运气好,是 可以提前竣事查找过程的。
假如有1万万条数据,一定需要多个Page来保存1万万条数据,多个Page相互使用双链表链接起来,而且每个Page内部的数据也是基于链表的。那么,查找一条特定记录,也一定是线性查找,这效率也太低了。
因此,就需要引入页目录了
页目录就像书中的目录,它标志着一段内容的起点
针对上面的单页Page,我们可否也引入目录呢?当然可以
那么当前,在一个Page内部,我们引入了目录。比如,我们要查找id=4记录,之前必须线性遍历4次,才气拿到效果。现在直接通过目录2[3],直接进行定位新的起始位置,然后再遍历2 次,提高了效率。
现在我们可以再次正式答复上面的问题了,为何通过键值 MySQL 会自动排序? - - 可以很方便引入目录(拿空间换时间)
MySQL 中每一页的大小只有 16KB ,单个Page大小固定,所以随着数据量不断增大,16KB 不可能存下全部的数据,那么肯定会有多个页来存储数据。
在单表数据不断被插入的情况下, MySQL 会在容量不敷的时候,自动开辟新的Page来保存新的数据,然后通过指针的方式,将全部的Page构造起来。
如许,我们就可以通过多个Page遍历,Page内部通过目录来快速定位数据。
但是,貌似如许也有效率问题,在Page之间,也是需要 MySQL 遍历的,遍历意味着仍旧需要进行大量的IO,将下一个Page加载到内存,进行线性检测。如许就显得我们之前的Page内部的目录,有点杯水车薪了。
那么如何办理呢?- - 办理方案,其实就是我们之前的思绪,给Page也带上目录
存在一个目录页来管理页目录,目录页中的数据存放的就是指向的那一页中最小的数据。有数据,就可通过比较,找到该访问那个Page,进而通过指针,找到下一个Page。
其实目录页的本质也是页,平凡页中存的数据是用户数据,而目录页中存的数据是平凡页的地点。
3.2 B+树
但是,我们每次检索数据的时候,该从哪里开始呢?虽然顶层的目录页少了,但是还要遍历啊?不用担心,可以继续加目录页
上图就是传说中的B+树!至此,我们已经给我们的表user构建完了主键索引。
整个B+树,叫做mysql中InnoDB下的索引结构,是缓存在mysql的buffer_pool中的
随便找一个id=?我们发现,现在查找的Page数一定淘汰了,也就意味着IO次数淘汰了,那么效率也就提高了。
总结
- Page分为目录页和数据页。目录页只放各个下级Page的最小键值。
- 查找的时候,自定向下找,只需要加载部分目录页到内存,即可完成算法的整个查找过程,大大淘汰了IO次数
InnoDB 在建立索引结构来管理数据的时候,其他数据结构为何不可?
- 链表?线性遍历
- 二叉搜刮树?退化问题,可能退化成为线性结构
- AVL &&红黑树?虽然是平衡或者近似平衡,但是毕竟是二叉结构,相比较多阶B+,意味着树整体过高,大家都是自顶向下找,层高越低,意味着体系与硬盘更少的IO Page交互。虽然你很秀,但是有更秀的。
- Hash?官方的索引实现方式中, MySQL 是支持HASH的,不过 InnoDB 和 MyISAM 并不支持。Hash跟进其算法特征,决定了虽然有时候也很快(O(1)),不过,在面对范围查找就明显不可,别的还有其他差别,有爱好可以查一下。
- B树?最值得比较的是 InnoDB 为何不用B树作为底层索引?
B树:节点既有数据,又有Page指针
B+树:只有叶子节点有数据,其他目录页,只有键值和Page指针;B+树的叶子节点,全部相连,而B没有
为何选择B+树呢?
- 非叶子节点不存储data,如许一个节点就可以存储更多的key
- 可以使得树更矮,所以IO操纵次数更少。
- 叶子节点相连,更便于进行范围查找
4. 聚簇索引、非聚簇索引
MyISAM 的主键索引是一个非聚集索引,这意味着索引和数据是分开存储的
索引的叶子节点存储的是主键值和数据记录的地点,而不是数据记录本身。数据记录存储在单独的 .MYD 文件中,而索引存储在 .MYI 文件中,表结构在.sdi文件中。
MyISAM 这种用户数据与索引数据分离的索引方案,叫做非聚簇索引
InnoDB 这种用户数据与索引数据在一起索引方案,叫做聚簇索引
MyISAM 引擎同样使用B+树作为索引效果,叶节点的data域存放的是数据记录的地点。下图为 MyISAM表的主索引, Col1 为主键。
MySQL 除了默认会建立主键索引外,我们用户也有可能建立按照其他列信息建立的索引,一般这种索引可以叫做平凡索引。
对于 MyISAM ,建立平凡索引和主键索引没有差别,无非就是主键不能重复,而非主键可重复。
下图就是基于 MyISAM 的 Col2 建立的索引,和主键索引没有差别
InnoDB 除了主键索引,用户也会建立平凡索引,我们以上表中的 Col3 建立对应的辅助
InnoDB 的非主键索引中叶子节点并没有数据,而只有对应记录的key值。
- 所以通过平凡索引,找到目的记录,需要两遍索引: 首先检索辅助索引获得主键,然后用主键到主索引中检索获得记录,这种过程,就叫做回表查询
- 为何 InnoDB 针对这种辅助(平凡)索引的场景,不给叶子节点也附上数据呢?因为太浪费空间了,同一份数据没有必要存两份
5. 索引的操纵
5.1 索引的创建
5.1.1 创建主键索引
- 第一种方式:在创建表的时候,直接在字段名后指定 primary key
- create table user1(
- id int primary key,
- name varchar(30)
- );
复制代码
- 第二种方式:在创建表的最后,指定某列或某几列为主键索引
- create table user2(
- id int,
- name varchar(30),
- primary key(id)
- );
复制代码- create table user3(
- id int,
- name varchar(30)
- );
- alter table user3 add primary key(id);
复制代码 主键索引的特点:
- 一个表中,最多有一个主键索引,当然可以也但是使用复合主键
- 主键索引的效率高(主键不可重复)
- 创建主键索引的列,它的值不能为null,且不能重复
- 主键索引的列的类型基本上是int
5.1.2 创建唯一索引
- 第一种方式:表界说时,在某列后直接指定unique唯一属性
- create table user4(
- id int primary key,
- name varchar(30) unique
- );
复制代码
- 第二种方式:创建表时,在表的背面指定某列或某几列为unique
- create table user5(
- id int primary key,
- name varchar(30),
- unique(name)
- );
复制代码- create table user6(
- id int primary key,
- name varchar(30)
- );
- alter table user6 add unique(name);
复制代码 唯一索引的特点:
- 一个表中,可以有多个唯一索引
- 查询效率高
- 假如在某一列建立唯一索引,必须包管这列不能有重复数据
- 假如一个唯一索引上指定not null,等价于主键索引
5.1.3 平凡索引的创建
- create table user8(id int primary key,
- name varchar(20),
- email varchar(30),
- index(name)
- );
复制代码- create table user9(
- id int primary key,
- name varchar(20),
- email varchar(30)
- );
- alter table user9 add index(name);
复制代码
- 第三种方式:创建一个索引名为 idx_name 的索引
- create table user10(
- id int primary key,
- name varchar(20),
- email varchar(30)
- );
- create index idx_name on user10(name);
复制代码 平凡索引的特点
- 一个表中可以有多个平凡索引,平凡索引在实际开发中用的比较多
- 假如某列需要创建索引,但是该列有重复的值,那么我们就应该使用平凡索引
5.1.4 全文索引的创建
当对文章字段或有大量文字的字段进行检索时,会使用到全文索引。
MySQL提供全文索引机制,但是有要求,要求表的存储引擎必须是MyISAM,而且默认的全文索引支持英文,不支持中文。
假设你有一个存储文章的表,希望为标题和内容字段添加全文索引
查询有没有database数据,假如使用如下查询方式,虽然查询出数据,但是没有使用到全文索引
使用全文索引
索引创建原则
- 比较频仍作为查询条件的字段应该创建索引
- 唯一性太差的字段不适合单独创建索引,即使频仍作为查询条件
- 更新非常频仍的字段不适合作创建索引
- 不会出现在where子句中的字段不该创建索引
5.2 索引的查询
复合索引,当索引值就是我们想要的值时设置,如许就可以之间将索引返回了;这也叫做索引覆盖(覆盖的是主键索引,无须回表查询了)
- 第二种方法: show index from 表名,效果与第一种方法雷同
- desc 表名;
5.3 删除索引
- alter table 表名 drop primary key;
复制代码- alter table 表名 drop index 索引名;
复制代码 索引名就是show keys from 表名中的 Key_name 字段
免责声明:如果侵犯了您的权益,请联系站长,我们会及时删除侵权内容,谢谢合作!更多信息从访问主页:qidao123.com:ToB企服之家,中国第一个企服评测及商务社交产业平台。 |