索引是幫助mysql獲取資料的資料結構。最常見的索引是btree索引和hash索引。
不同的引擎對於索引有不同的支援:
innodb和myisam預設的索引是
btree索引;
而mermory預設的索引是hash索引。
所謂hash索引,當我們要給某張表某列增加索引時,將這張表的這一列進行雜湊演算法計算,得到雜湊值,排序在雜湊陣列上。所以hash索引可以一次定位,其效率很高,而btree索引需要經過多次的磁碟io,但是innodb和myisam之所以沒有採用它,是因為它存在著好多缺點:
1、因為hash索引比較的是經過hash計算的值,所以只能進行等式比較,不能用於範圍查詢
1、每次都要全表掃瞄
2、由於雜湊值是按照順序排列的,但是雜湊值對映的真正資料在雜湊表中就不一定按照順序排列,所以無法利用hash索引來加速任何排序操作
3、不能用部分索引鍵來搜尋,因為組合索引在計算雜湊值的時候是一起計算的。
4、當雜湊值大量重複且資料量非常大時,其檢索效率並沒有btree索引高的。
至於btree索引,它是以b+樹為儲存結構實現的。
但是btree索引的儲存結構在innodb和myisam中有很大區別。
在myisam中,我們如果要對某張表的某列建立btree索引的話,如圖:
所以我們經常會說myisam
中資料檔案和索引檔案是分開的。
因此myisam的索引方式也稱為非聚集,innodb的索引方式成為聚集索引。
至於輔助索引,類似於主索引,唯一區別就是主索引上的值不能重複,而輔助索引可以重複。
因此當我們根據btree
索引去搜尋的時候,若
key存在,在
data
域找到其位址,然後根據位址去表中查詢資料記錄。
至於innodb
它跟上面又有很大不同,它的葉子節點儲存的並不是表的位址,而是資料
我們可以看到這裡並沒有將位址放入葉子節點,而是直接放入了對應的資料,這也就是我們平常說到的,innodb
的索引檔案就是資料檔案,
那麼對於innodb
的輔助索引結構跟主索引也相差很多,如圖:
我們可以發現,這裡葉子節點儲存的是主鍵的資訊,所以我們在利用輔助索引的時候,檢索到主鍵資訊,然後再通過主鍵去主索引中定位表中的資料,這就可以說明innodb
中主鍵之所以不宜用過長的字段,由於所有的輔助索引都包含主索引,所以很容易讓輔助索引變得龐大。
我們還可以發現:在innodb
中盡量使用自增的主鍵,這樣每次增加資料時只需要在後面新增即可,非單調的主鍵在插入時會需要維持
b+tree
特性而進行**調整,十分低效。
btree是按照從左到右的順序來建立搜尋樹的。比如索引是
(name,age,***)
,會先檢查
name欄位,如果name欄位相同再去檢查後兩個字段。
所以當傳進來的是後兩個欄位的資料(age,***),因為建立搜尋樹的時候是按照第乙個字段建立的,所以必須根據name欄位才能知道下乙個欄位去**查詢。
所以傳進來的是(name,***)時,首先會根據name指定搜尋方向,但是第二個字段缺失,所以將name欄位正確的都找到後,然後才會去匹配***的資料。
1、利用最左字首:mysql會一直向右查詢直到遇到範圍操作(>,3 and d=6;此時如果建立了(a,b,c,d)索引,那麼後面的d索引是完全沒有用到,當換成了(a,b,d,c)就可以用到。
2、不能過度索引:在修改表內容的時候,索引必須更新或者重構,所以索引過多時,會消耗更多的時間。
3、盡量擴充套件索引而不要新建索引
4、最適合的索引的列是出現在where子句中的列或連線子句中指定的列。
5、不同值較少的列不必要建立索引(性別)。
Hash索引和BTree索引
索引是幫助mysql獲取資料的資料結構。最常見的索引是btree索引和hash索引。不同的引擎對於索引有不同的支援 innodb和myisam預設的索引是 btree索引 而mermory預設的索引是hash索引。所謂hash索引,當我們要給某張表某列增加索引時,將這張表的這一列進行雜湊演算法計算,...
Btree索引,Hash索引
1.什麼是btree索引,hash索引 備註 在mysql 文件裡,實際上是把 b 樹索引寫成了 btree 在 mysql 裡常用的索引資料結構有 b 樹索引 和雜湊索引 兩種。2.btree索引,hash索引特點 b 樹索引是乙個平衡的多叉樹,同層級的節點間有指標相互鏈結,基於索引的順序掃瞄時,...
Hash索引和BTree索引區別
索引是幫助mysql獲取資料的資料結構。最常見的索引是btree索引和hash索引。不同的引擎對於索引有不同的支援 innodb和myisam預設的索引是btree索引 而mermory預設的索引是hash索引。我們在mysql中常用兩種索引演算法btree和hash,兩種演算法檢索方式不一樣,對查...