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服务于中小企业建网站,外贸网站建设及优化ppt模块,手机网站跳转怎么做,注册代理公司流程及费用MySQL聚簇索引和非聚簇索引的区别是什么? 聚簇索引: 数据行按照索引值的顺序存储,索引叶子节点为数据行。不需要额外步骤查找数据行。通常是根据主键构建的,一个表一般只有一个聚簇索引,影响数据的物理存储位置。避免…

MySQL聚簇索引和非聚簇索引的区别是什么?

  • 聚簇索引:
    • 数据行按照索引值的顺序存储,索引叶子节点为数据行。
    • 不需要额外步骤查找数据行。
    • 通常是根据主键构建的,一个表一般只有一个聚簇索引,影响数据的物理存储位置。
    • 避免额外的寻址开销,高效。
  • 非聚簇索引:
    • 叶子节点不包含完整的数据行,而是指向数据行的指针或主键值。
    • 查到主键值后需要回表。
    • 可以有多个。
    • 效率较低。

MySQL主键是聚簇索引吗?

在这里插入图片描述

什么字段适合当主键

  • 唯一性、不为空
  • 有序递增
  • 不建议使用业务数据作主键
    在这里插入图片描述

查询数据时,到了B+树的叶子节点,之后的查找数据是如何做?

在这里插入图片描述
页目录就是由多个槽组成的,槽相当于分组记录的索引。我们通过槽查找记录时,可以使用二分法快速定位要查询的记录在哪个槽(哪个记录分组),定位到槽后,再遍历槽内的所有记录,找到对应的记录。

B+树的特点

  • 所有叶子节点都在同一层,双向链表,适合范围查询。
  • 非叶子节点存储键值,层高更少。
  • 自平衡,良好的搜索性能。

B+ B区别

  • 层高少;层高多,非叶子节点也存储数据
  • 查询效率不稳定
  • 双向链表

B+ Hash

哈希单点查询O(1)但不适合做范围查询

为什么MySql不用跳表

  • 磁盘访问模式: 数据库索引通常存储在磁盘上。磁盘的特点是顺序访问远快于随机访问(尤其是传统机械硬盘)。B+树是专为磁盘设计的“矮胖”多叉树:
    • 高扇出度(Fanout): 每个节点能存储大量键值(比如几百个),显著降低树的高度(通常只有3-4层)。查找任何记录最多只需要3-4次磁盘I/O。
    • 磁盘块对齐: B+树节点的大小通常设计为等于或匹配磁盘块/页的大小(如4KB, 16KB),一次磁盘读取就能加载整个节点(包含很多键值)。
  • 跳表的劣势:
    • 指针开销大: 跳表需要存储多级前向指针(next指针数组)。这些指针在磁盘上占用额外空间,降低了单个“块”内实际存储的键值数量。
    • 访问局部性差: 跳表查找路径上的节点在磁盘上的物理位置可能是高度随机分散的。即使逻辑上是连续的,物理上也可能不连续。这意味着查找一个键可能需要多次随机磁盘I/O(最坏情况可能接近O(n)次I/O),在磁盘上这是性能杀手。
    • 无法有效利用预读: 磁盘顺序预读(Read-Ahead)是提升性能的重要机制。B+树的顺序扫描(叶子节点链表)和范围查询能完美利用预读。跳表的随机访问模式无法有效利用预读。

联合索引的实现原理?

最左匹配原则
(a, b, c) a是全局有序的,bc是全局无序局部有序的

创建联合索引时需要注意什么?

建立联合索引时,要把区分度大的字段排在前面,这样区分度大的字段越有可能被更多的 SQL 使用到。

索引失效

  • 左模糊匹配
  • 联合索引不遵循最左
  • 计算
  • 函数
  • or中有非索引
  • 字符串和数字比较会发生隐式数据转换

如果一个列即使单列索引,又是联合索引,单独查它的话先走哪个?

  • 查询成本
  • 索引覆盖

索引优缺点

  • 提高查询速度
  • 占用空间大
  • 创建索引和维护索引耗费时间,降低表增删改效率

怎么决定建立哪些索引?

  • 唯一
  • where
  • group by order by
  • 表中数据多

前缀索引

使用前缀索引是为了减小索引字段大小,可以增加一个索引页中存储的索引值,有效提高索引的查询速度。
在一些大字符串的字段作为索引时,使用前缀索引可以帮助我们减小索引项的大小。

索引优化详细讲讲

  • 前缀索引优化:使用前缀索引是为了减小索引字段大小
  • 覆盖索引优化:避免回表
  • 主键索引自增:插入一条新记录,都是追加操作,不需要重新移动数据,减少页分裂
  • 防止索引失效

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