国家住房和城乡建设部网站官网网站设计费用

本文是阅读 小林coding 后的读书笔记

原文可以点击上面超链接到达

也可以直接百度搜索 小林coding

1. 索引问题常见分类

1. 什么是索引

索引就是目录

比如说我们想要查询一本书的某内容 最呆的方法就是一页一页的取翻嘛

但是这样子的效率就很低 所以说我们发明了目录 索引也是同样的道理

什么是存储引擎

所谓存储引擎 说白了就是如何存储数据 如何建立索引 如何更新 删除 查找数据的实现方法

2. 索引的分类

索引可以分为哪些类 分别是什么

索引可以分为

1. 按数据结构分类

有B+数索引 哈希索引 full-text索引

2. 按物理存储分类

聚簇索引和二级索引（辅助索引）

3. 按照字段特性分类

主键索引 唯一索引 普通索引 前缀索引

4. 按照字段个数分类

单例索引 联合索引

3. 从数据结构分类

从数据结构分类有 B+树索引 hash索引 full-text索引

其中innodb引擎支持B+树索引和 full-text索引

当我们创建表的时候 innodb会根据不同的场景选择不同的列作为索引

1. 如果有主键 默认使用主键作为为聚簇索引的索引键
2. 如果没有主键 选择第一个不包含null值的唯一列作为索引键
3. 如果都没有 innodb将生成一个隐藏的自增id列作为聚簇索引的索引键

其他索引又被称为二级索引和非聚簇索引 默认的数据结构也是B+ tree

我们用下面的例子来理解B+树

B+树是一颗多叉树 叶子节点才存放数据 非叶子节点存放索引 节点的数据是按照索引顺序存放的

每一层父节点的索引值都会出现在子节点的索引值中 因此在子节点中 包含了所有的索引值信息

并且每一个节点都有两个指针 分别指向上一个和下一个叶子节点

假如说我们执行下面的语句

select * from product where id = 5

这条sql语句使用主键索引来查询id为5的商品

查询过程中 B+树会自上而下的查找

1. 将5节点和1 10 20比较 发现节点1~10之间
2. 将5节点和4 7比较 发现节点在4~7之间
3. 在子节点中寻找 发现5这条数据

我们发现 这里经过了三次IO

B+树存储千万级别的数据只需要3~4层的高度就可以满足 这意味着查询千万级别的表只需要3到4次IO

B+树相对B树来说 更矮更胖 所以说IO次数更小

一般来说1000万左右的数据是三层 1000万之后是四层 四层之后性能就会开始显著下降

这里的原因主要有亮点

1. 到1000万数据的时候分裂成四层 多了一层io
2. buffer pool瓶颈

哈希索引

innodb 不支持手动创建哈希索引 但是它通过自适应哈希索引在内部优化特定场景

它会自动检测高频访问的索引页 为其创建哈希索引

full-text索引

加速文本内容（如文章、评论、商品描述等）搜索

4. 通过二级索引查询商品数据的过程

主键索引的B+tree和二级索引的B+tree区别如下

主键索引的叶子节点里存放的是真实的数据

二级索引的叶子节点里面存放的是主键值 而不是真实的存储数据

当我们使用二级索引查询的时候 首先会查询到它的主键值

之后再进行回表查询 到主键索引中查询到相关的数据

当我们能够查询到的数据可以在辅助索引中找到的时候 就不必进行回表查询了 这就叫做覆盖索引

5. 为什么选择B+树作为索引呢？

1. 和B树对比

B树非叶子节点上也有数据 所以说它是一棵更高更瘦的树 而我们需要更矮更胖的树来减少IO次数

B+树的叶子节点之间使用双向链表进行链接 适合范围查找

2. 和二叉树相比

这个和B树一样 太高太瘦了

3. 和hash相比

虽然说在做等值查询的时候很快 时间复杂度为O（1）但是面对范围查询的时候效率就很差了