mysql学习笔记（3）

今天学习的内容是mysql索引

那么什么是索引呢？

索引在mysql中也叫做是一种“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引对于良好的性能分厂奏效，尤其是表中数据越大，作用就越大。

索引的目的在于提高查询效率，我们可以用搜索树那样的方法遍历，这样查询范围就要笑的多，效率也就会更高。当然，知识用搜索树来举个例子，毕竟数据库实现复杂，一方面数据保存在磁盘上，另一方面为了提高性能，每次又会把部分数据读入内存来计算，磁盘的成本大概是内存的十万倍左右，所以简单的搜索树是难以满足应用的。

所以b+数就出现了，

1**.索引字段要尽量的⼩**：通过上⾯的分析，我们知道IO次数取决于b+数的⾼度h，假设当前数据表的数据为

N，每个磁盘块的数据项的数量是m，则有h=㏒(m+1)N，当数据量N⼀定的情况下，m越⼤，h越⼩；⽽m = 磁

盘块的⼤⼩ / 数据项的⼤⼩，磁盘块的⼤⼩也就是⼀个数据⻚的⼤⼩，是固定的，如果数据项占的空间越⼩，

数据项的数量越多，树的⾼度越低。这就是为什么每个数据项，即索引字段要尽量的⼩，比如int占4字节，要

比bigint8字节少⼀半。这也是为什么b+树要求把真实的数据放到叶⼦节点⽽不是内层节点，⼀旦放到内层节

点，磁盘块的数据项会⼤幅度下降，导致树增⾼。当数据项等于1时将会退化成线性表。 2.索引的最左匹配特

性：当b+树的数据项是复合的数据结构，比如(name,age,sex)的时候，b+数是按照从左到右的顺序来建立搜索

树的，比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候，b+树会优先比较name来确定下⼀步的所搜⽅向，如果

name相同再依次比较age和sex，最后得到检索的数据；但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候，b+树就

不知道下⼀步该查哪个节点，因为建立搜索树的时候name就是第⼀个比较因⼦，必须要先根据name来搜索才

能知道下⼀步去哪⾥查询。比如当(张三,F)这样的数据来检索时，b+树可以⽤name来指定搜索⽅向，但下⼀个

字段age的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是F的数据了， 这个是非常重要的性

质，即索引的最左匹配特性。

 

接着说一下索引的应用：

 

聚集索引与辅助索引：

聚集索引：

#InnoDB存储引擎表是索引组织表，即表中数据按照主键顺序存放。⽽聚集索引（clustered index）

就是按照每张表的主键构造⼀棵B+树，同时叶⼦结点存放的即为整张表的⾏记录数据，也将聚集索引的

叶⼦结点称为数据⻚。聚集索引的这个特性决定了索引组织表中数据也是索引的⼀部分。同B+树数据结

构⼀样，每个数据⻚都通过⼀个双向链表来进⾏链接。

 

辅助索引：

表中除了聚集索引外其他索引都是辅助索引

 

聚集索引与辅助索引相同的是：不管是聚集索引还是辅助索引，其内部都是B+树的形式，即⾼度是平衡的，叶

⼦结点存放着所有的数据。

聚集索引与辅助索引不同的是：叶⼦结点存放的是否是⼀整⾏的信息

 

常用的索引：

普通索引INDEX：加速查找

唯⼀索引：

-主键索引PRIMARY KEY：加速查找+约束（不为空、不能重复）

-唯⼀索引UNIQUE:加速查找+约束（不能重复）

联合索引：

-PRIMARY KEY(id,name):联合主键索引

-UNIQUE(id,name):联合唯⼀索引

-INDEX(id,name):联合普通索引