什么是索引如果没有索引,扫描的记录数大于有索引的记录数

索引存放索引列的值(比如id为索引列,那么存放索引列的值),和该索引值对应的行在内存中的地址(或者直接存储该行的数据)

SELECT * FROM user WHERE username= 'jiajun'
,username建立索引,如果索引采用的数据结构是hash表,那么这个时候,通过计算jiajun的hash值,O(1)复杂度就可以找到该记录的位置

hash索引在等值查找下,此时无hash冲突,这种情况下,效率是很高的

但是在范围查找下,由于hash不是有序的,那么范围查找下,hash表的优势并不能发挥出来。

在hash冲突下,查找效率会降下来

磁盘读取磁盘读取步骤:定柱面,定磁道,定磁块

磁盘时间主要消耗在定位柱面,那么如果要提高速度,在数据量一样的情况下,将尽量多的数据放在磁盘块上,那么这样可以减少磁头定位柱面移动的次数,减少IO的次数。

二叉查找树左子树所有的节点的值小于他的根节点的值

右子树所有的节点的值大于他的根节点的值

任意节点的左子树和右子树都是二叉查找树

没有键值相等的节点

分析二叉查找树的查找的复杂度到了lgn

但是有没有办法减少IO的次数,也就是能不能降低树的高度

B-树

(m阶树 m/2<=k<=m)根节点至少两个子节点

所有叶子节点都在同一层

中间节点包含k-1个元素和k个孩子

节点中的元素从小到大排列

每个节点即包含索引列的值,和该数据记录(或该数据记录的值)

分析相对于二叉查找树,B树变得矮胖,因为每个节点存放的元素更多,所以相同元素情况下,降低了树的高度,那么就可以减少IO的次数

每个节点存放了数据(该行记录的值或者该行记录在内存的地址),所以不同的查询性能是不一样的。

B+树在B-树的基础上

除了叶子结点,其他节点不包含记录(数据库中的行)的位置

叶子节点包含了所有的索引值,并且从小到大排列,以及记录(数据库中行)的位置

分析如果节点的大小一样,那么如果我们除了叶节点之外,其他节点不包含数据,那么就可以放更多的元素(索引值),这样的话这棵树就变的更加矮胖,那么IO的次数可以进一步减少

因为叶节点的元素是顺序排列,而且叶节点间形成链表,那么有序查找时提高范围查询的效率

相对于B树,由于所有的数据是存放在叶节点,那么意味着每次查找都必须到从根查找到叶节点,那么这就意味着查询性能平均。

总结索引是一种数据,可以避免了全表查询,可以类比目录和书。

索引需要一种数据结构来存储

利用散列表(hash)的方式查询复杂度可以到O(1),但是再范围查询时,hash起不了提高性能的作用

IO操作是耗时,为了提高查询性能,可以减少IO的次数

对于树的存储结构来说,为了提高性能,减少IO的次数,可以低树的高度

读取一个节点一次IO,在数据量一样的情况下,如果每个节点的能存放更多元素,那么就可以降低树的高度。

B树降低了树的高度,而在节点大小一样的情况下,因为B树的节点存放了元素有又存放了数据,而B+树将数据全部存放在叶节点,那么这样的话,每个节点可以存放更多的元素,那么就可以再一次降低树的高度

B+树的查询性能更加稳定,并且更有利于范围查找

如果是聚集索引(InnoDB引擎),那么节点存放的该记录的数据,数据文件本身就是索引文件

如果是非聚集索引(MyISAM引擎),那么节点存放的是该行记录的地址。索引文件和数据文件是分离

索引的种类普通索引,允许出现相同的内容

唯一索引,索引值唯一,允许空值

主键索引,创建主键的时候自动创建主键索引,唯一并且不能为空

组合索引,多列组合索引

索引的使用ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list) 增加普通索引

ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column_list) 增加唯一索引

ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY (column_list) 增加主键索引

注意点如果此时为 username,age,sex建联合索引

最左匹配指优先匹配最左索引,(username)(username,age)(username,age,sex),只要查询条件用到最左边的列,一般就会使用索引。顺序可以不同,比如(age,username),这是查询优化器的功劳。

模糊查询只有%号不在第一个字符,索引才可能被使用,比如username like '%jiajun'所以不被采用

如果or中有一个条件没有索引,sql语句不会用到索引,比如usernmae ='jiajun' or pwd='666',此时索引不被采用

组合索引中,如果查询条件不是索引的第一列,索引可能不会被采用,比如此时where age =1

如果列是字符型,比如username是字符型而且是索引列,如果此是查询username=1 ,没有加引号,那么这个时候也不会用索引

可以用 show status like 'Handler_read%' 来查看索引使用情况。

建议实践为主

索引原则索引应该设计在where后的列,而不是select后的列

索引应该建在区分度大的列,比如状态只有1 和2就没必要建索引了

对字符串进行索引的时候,应该制定一个前缀长度,比如一个列为char(200),如果前面几个字符就要较大区分度,那么对前几个字符建立索引就行了,这样减少了占用空间,也提高了速度

不要创建太多索引,索引会占空间,而且更新的时候会降低速度,并且如果有过多的索引,Mysql执行计划的时候,会考虑各个索引,这也会浪费时间

索引优缺点毫无疑问,在使用正确的情况下,索引能提高查询速度

索引也能提高分组和排序的速度

由于修改删除添加时,要调维护索引文件,对树进行调整,所以性能降低了

索引文件也是需要占用空间的

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