Mysql数据库（性能）索引学习

目录

1. 什么是索引？索引的优缺点？

1.2 索引的优点

1.3 索引的缺点

1.4 如何正确地使用索引？

2. Mysql慢查询该如何优化？

3. 索引覆盖是什么

4.最左前缀原则是什么

5. B树和B+树的区别，为什么Mysql使⽤B+

6. Mysql锁有哪些，如何理解

7.数据库三大范式是什么（经典核心）

8.MySQL存储引擎MyISAM与InnoDB区别

9. MyISAM索引与InnoDB索引的区别？

9.1 非聚簇索引一定会回表查询吗？

---

前言

       mysql的性能优化几乎都是和索引打交道，当然也有批处理、表结构设计了等，主要是还是搞索引。

1. 什么是索引？索引的优缺点？

     1.1 索引的定义：

            是帮助Mysql高效获取数据的排好序的数据结构。

1.2 索引的优点

1. 极大提高查询速度
   这是索引最主要、最核心的优点。通过索引，数据库可以直接定位到所需数据的位置，避免了全表扫描，尤其对于大型表，性能提升是数量级的。这是以空间换时间的经典策略。

2. 确保数据的唯一性
   唯一索引（UNIQUE INDEX）可以保证表中每一行数据的唯一性，防止重复数据的插入。例如，为用户的身份证号字段创建唯一索引，可以确保不会录入两个身份证号相同的用户。

3. 加速表之间的连接
   在进行多表连接（JOIN）查询时，如果连接条件上的字段建立了索引，会大幅提高连接查询的性能。

4. 减少分组和排序的时间
   使用 ORDER BY 和 GROUP BY 子句进行排序和分组时，如果排序或分组的字段上有索引，数据库可以直接利用索引的有序性来完成操作，避免了昂贵的临时表排序和文件排序。

---

1.3 索引的缺点

1. 占用额外的磁盘空间
   索引需要创建并存储额外的数据结构（如B+Tree）。一张表的索引大小甚至可能超过数据本身的大小。这意味着你需要更多的存储空间。

2. 降低数据写入（增、删、改）的速度
   这是一个非常重要的缺点。当对表中的数据进行INSERT、UPDATE、DELETE操作时，数据库不仅需要操作数据本身，还需要更新与之相关的所有索引来保持数据一致性。这意味着每次写入操作都伴随着额外的磁盘I/O和计算开销。索引越多，写入性能受到的负面影响就越大。

3. 需要维护成本
   索引不是一劳永逸的。随着数据的不断增删，索引结构中会产生碎片，导致性能下降。因此，数据库管理员（DBA）需要定期对索引进行优化或重建（如 OPTIMIZE TABLE）来维护其性能。

---

总结与使用建议

方面	优点	缺点
查询性能	极大提升 SELECT 查询速度	-
写入性能	-	降低 INSERT, UPDATE, DELETE 速度
空间占用	-	占用额外磁盘空间
数据完整性	保证唯一性（唯一索引）	-
维护	-	需要定期维护以避免性能下降

1.4 如何正确地使用索引？

1. 在需要的地方创建：只为经常出现在 WHERE、ORDER BY、GROUP BY、JOIN ON 子句中的字段创建索引。

2. 考虑列的区分度：选择区分度高（即重复值少）的列建索引。例如，“性别”列只有‘男’，‘女’等几个值，建索引效果几乎为零；而“身份证号”列区分度极高，建索引效果非常好。

3. 避免过度索引：不要为每列都创建索引。索引是“好东西，但不是越多越好”。每个额外的索引都会增加存储开销并拖慢写入速度。

4. 使用复合索引：如果一个查询经常同时用到多个字段，考虑创建复合索引（多列索引）。复合索引的字段顺序很重要，应遵循最左前缀原则。

2. Mysql慢查询该如何优化？

1. 检查是否⾛了索引，如果没有则优化SQL利⽤索引

2. 检查所利⽤的索引，是否是最优索引

3. 检查所查字段是否都是必须的，是否查询了过多字段，查出了多余数据

4. 检查表中数据是否过多，是否应该进⾏分库分表了

5. 检查数据库实例所在机器的性能配置，是否太低，是否可以适当增加资源

3. 索引覆盖是什么

索引覆盖就是⼀个SQL在执⾏时，可以利⽤索引来快速查找，并且此SQL所要查询的字段在当前索引对 应的字段中都包含了，那么就表示此SQL⾛完索引后不⽤回表了，所需要的字段都在当前索引的叶⼦节 点上存在，可以直接作为结果返回了

4.最左前缀原则是什么

当⼀个SQL想要利⽤索引是，就⼀定要提供该索引所对应的字段中最左边的字段，也就是排在最前⾯的 字段，⽐如针对a,b,c三个字段建⽴了⼀个联合索引，那么在写⼀个sql时就⼀定要提供a字段的条件，这 样才能⽤到联合索引，这是由于在建⽴a,b,c三个字段的联合索引时，底层的B+树是按照a,b,c三个字段 从左往右去⽐较⼤⼩进⾏排序的，所以如果想要利⽤B+树进⾏快速查找也得符合这个规则

5. B树和B+树的区别，为什么Mysql使⽤B+

• B树：每个节点都存储键（Key）和对应的数据（Data）。查询可能在非叶子节点就结束。

• B+树：只有叶子节点（Leaf Node）存储数据，非叶子节点（Non-Leaf Node）只存储键和指向子节点的指针（导航作用）。所有查询都必须走到叶子节点才能拿到数据，且叶子节点之间通过指针相连，形成一个有序链表。

对比表格如下：

特性	B树	B+树 (MySQL InnoDB使用)
数据存储位置	所有节点（包括非叶子节点）都存储数据。	仅在叶子节点存储数据。非叶子节点只作为索引。
查询性能	最好情况（命中非叶子节点）很快，不稳定。	非常稳定。任何查询都必须走一条从根到叶子的路径，耗时均衡。
叶子节点链接	叶子节点之间没有指针相互链接。	所有叶子节点通过双向指针串联成一个有序链表。
范围查询	效率低。需要进行复杂的中序遍历。	效率极高。找到范围下界后，只需沿链表顺序扫描即可。
空间利用率	相对较低，因为每个节点都存储数据，导致一页（Page）中能存放的键更少，树更高。	更高。非叶子节点不存数据，一页能存放更多键，树更矮胖，减少了磁盘I/O次数。
扫描全表	需要对整棵树进行中序遍历。	只需遍历叶子节点链表即可，非常高效。

---

Mysql索引使⽤的是B+树，因为索引是⽤来加快查询的，⽽B+树通过对数据进⾏排序所以是可以提⾼查 询速度的，然后通过⼀个节点中可以存储多个元素，从⽽可以使得B+树的⾼度不会太⾼，在Mysql中⼀ 个Innodb⻚就是⼀个B+树节点，⼀个Innodb⻚默认16kb，所以⼀般情况下⼀颗两层的B+树可以存2000 万⾏左右的数据，然后通过利⽤B+树叶⼦节点存储了所有数据并且进⾏了排序，并且叶⼦节点之间有指 针，可以很好的⽀持全表扫描，范围查找等SQL语句。

6. Mysql锁有哪些，如何理解

按锁粒度分类：

1. ⾏锁：锁某⾏数据，锁粒度最⼩，并发度⾼

2. 表锁：锁整张表，锁粒度最⼤，并发度低

3. 间隙锁：锁的是⼀个区间

还可以分为：

1. 共享锁：也就是读锁，⼀个事务给某⾏数据加了读锁，其他事务也可以读，但是不能写

2. 排它锁：也就是写锁，⼀个事务给某⾏数据加了写锁，其他事务不能读，也不能写

还可以分为：

1. 乐观锁：并不会真正的去锁某⾏记录，⽽是通过⼀个版本号来实现的

2. 悲观锁：上⾯所的⾏锁、表锁等都是悲观锁

7.数据库三大范式是什么（经典核心）

• 第一范式：每个列都不可以再拆分。

• 第二范式：在第一范式的基础上，非主键列完全依赖于主键，而不能是依赖于主键的一部分。

• 第三范式：在第二范式的基础上，非主键列只依赖于主键，不依赖于其他非主键。

8.MySQL存储引擎MyISAM与InnoDB区别

1. 事务与外键 (Transaction & Foreign Key)

   • InnoDB： 这是两者最核心的区别。InnoDB 提供了完整的 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务支持，并支持外键约束。这使得它非常适合需要保证数据一致性和完整性的应用，如金融、订单管理等系统。

   • MyISAM： 完全不支持事务和外键。如果执行过程中发生错误，无法回滚，可能导致数据处于不一致的状态。

2. 锁机制 (Locking Mechanism)

   • InnoDB： 支持行级锁。当只修改某一行数据时，只需要锁定这一行，其他行仍然可以被并发读写。这极大地提高了高并发写操作下的性能和吞吐量。

   • MyISAM： 只支持表级锁。任何写操作（INSERT, UPDATE, DELETE）都会锁住整个表，在此期间其他所有读写操作都必须等待。在读多写少的场景下可能问题不大，但在写并发高的场景下会成为严重的性能瓶颈。

3. 索引结构 (Index Structure)

   • InnoDB： 使用聚集索引。表数据文件本身就是按主键索引组织的一个 B+Tree 结构，叶子节点直接存储了完整的行数据。因此，基于主键的查询速度极快。

   • MyISAM： 使用非聚集索引。索引文件（.MYI）和数据文件（.MYD）是分离的。索引的叶子节点存储的是指向数据文件所在位置的指针。这意味着主键查询需要多一次寻址。

4. 崩溃恢复 (Crash Recovery)

   • InnoDB： 通过 Write-Ahead Logging 技术，所有事务在提交前都会先写入 redo log。即使在写入数据时系统崩溃，重启后也能根据 redo log 自动恢复已提交的事务，保证数据不丢失。

   • MyISAM： 没有这种机制。发生意外断电或崩溃后，表很容易损坏，需要执行检查甚至修复操作（CHECK TABLE / REPAIR TABLE），可靠性较差。

引擎	优点	缺点	现状
InnoDB	事务、行级锁、崩溃恢复好、外键、缓存效率高	COUNT(*) 慢、相对占用更多磁盘空间	绝对主流，默认选择
MyISAM	COUNT(*) 快、全文索引（旧版）、结构简单	表锁、无事务、崩溃后易损坏	已被淘汰，仅用于遗留系统或特殊场景

9. MyISAM索引与InnoDB索引的区别？

聚簇索引和非聚簇索引定义如下：

1. 聚簇索引：将数据存储与索引放到了一块，找到索引也就找到了数据
2. 非聚簇索引：将数据存储于索引分开结构，索引结构的叶子节点指向了数据的对应行，myisam通过key_buffer把索引先缓存到内存中，当需要访问数据时（通过索引访问数据），在内存中直接搜索索引，然后通过索引找到磁盘相应数据，这也就是为什么索引不在key buffer命中时，速度慢的原因

• InnoDB索引是聚簇索引，MyISAM索引是非聚簇索引。
• InnoDB的主键索引的叶子节点存储着行数据，因此主键索引非常高效。
• MyISAM索引的叶子节点存储的是行数据地址，需要再寻址一次才能得到数据。
• InnoDB非主键索引的叶子节点存储的是主键和其他带索引的列数据，因此查询时做到覆盖索引会非常高效。

9.1 非聚簇索引一定会回表查询吗？

• 不一定，这涉及到查询语句所要求的字段是否全部命中了索引，如果全部命中了索引，那么就不必再进行回表查询。

• 举个简单的例子，假设我们在员工表的年龄上建立了索引，那么当进行select age from employee where age < 20的查询时，在索引的叶子节点上，已经包含了age信息，不会再次进行回表查询。