MySQL索引

MySQL的Innodb存储引擎的索引分为聚集索引和非聚集索引两大类

特点：B+树叶子节点存储行数据

一个表中，必须有一个聚集索引，只能有一个聚集索引，Innodb通常把一个表的主键索引作为聚集索引，如果没有主键InnoDB会选择一个唯一索引代替。如果没有这样的索引，InnoDB会隐式的定义一个主键来作为聚集索引，这个字段为6个字节，类型为长整形。

利用主键索引查找行数据是最快的，建议使用自增主键原因是利于索引树的构建（主键自增写入时新插入的数据不会影响到原有页，插入效率高；但是如果主键是无序的或者随机的，那每次的插入可能会导致原有页频繁的分裂，影响插入效率）

特点：B+树叶子节点存储主键ID

一个表中可以有多个非聚集索引，每个非聚集索引即是一棵B+树

通过非聚集索引查找数据时，需要先在非聚集索引上找到主键ID，再从聚集索引获取行数据，这个过程就称之为回表

B树索引中的B树实际上是B+树，至于为什么使用B+树而不使用B树或者红黑树的原因在另外的文章中有提及。

特点：

特点：类似JDK中的HashMap，但无法支持范围查询

特点：使用的算法仍然是B树索引，不同的就是索引列的值必须唯一

对于普通索引来说，查找到满足条件的第一个记录后，需要查找下一个记录，直到碰到第一个不满足条件的记录。

对于唯一索引来说，由于索引定义了唯一性，查找到第一个满足条件的记录后，就会停止继续检索，提升索引性能

另外插入行时会构建该唯一索引，假如索引值重复将插入失败，适合业务上做唯一性检验

通过建立倒排索引，可以极大的提升检索效率,解决判断字段是否包含的问题，但是业务上一般都不采用这种索引，而是使用ES处理全文搜索需求

仅对某个特定字段建立的索引，如(biz_id)

对多个字段建立的索引，如(biz_id,type)

不分开，因为InnoDB表数据文件本身就是主索引，MyISAM引擎是分开的。

MyISAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。

而InnoDB是聚集索引，就是索引文件节点中就包含了完整的数据记录。

一般情况下，mysql会默认提供多种存储引擎,你可以通过下面的查看:

看你的mysql现在已提供什么存储引擎:

mysql> show engines;

看你的mysql当前默认的存储引擎:

mysql> show variables like '%storage_engine%';

你要看某个表用了什么引擎(在显示结果里参数engine后面的就表示该表当前用的存储引擎):

mysql> show create table 表名;

MySQL数据库引擎详解

作为Java程序员，MySQL数据库大家平时应该都没少使用吧，对MySQL数据库的引擎应该也有所了解，这篇文章就让我详细的说说MySQL数据库的Innodb和MyIASM两种引擎以及其索引结构。也来巩固一下自己对这块知识的掌握。

Innodb引擎

Innodb引擎提供了对数据库ACID事务的支持，并且实现了SQL标准的四种隔离级别，关于数据库事务与其隔离级别的内容请见数据库事务与其隔

离级别这篇文章。该引擎还提供了行级锁和外键约束，它的设计目标是处理大容量数据库系统，它本身其实就是基于MySQL后台的完整数据库系统，MySQL

运行时Innodb会在内存中建立缓冲池，用于缓冲数据和索引。但是该引擎不支持FULLTEXT类型的索引，而且它没有保存表的行数，当SELECT

COUNT() FROM

TABLE时需要扫描全表。当需要使用数据库事务时，该引擎当然是首选。由于锁的粒度更小，写 *** 作不会锁定全表，所以在并发较高时，使用Innodb引擎

会提升效率。但是使用行级锁也不是绝对的，如果在执行一个SQL语句时MySQL不能确定要扫描的范围，InnoDB表同样会锁全表。

MyIASM引擎

MyIASM是MySQL默认的引擎，但是它没有提供对数据库事务的支持，也不支持行级锁和外键，因此当INSERT(插入)或UPDATE(更

新)数据时即写 *** 作需要锁定整个表，效率便会低一些。不过和Innodb不同，MyIASM中存储了表的行数，于是SELECT COUNT()

FROM

TABLE时只需要直接读取已经保存好的值而不需要进行全表扫描。如果表的读 *** 作远远多于写 *** 作且不需要数据库事务的支持，那么MyIASM也是很好的选

择。

两种引擎的选择

大尺寸的数据集趋向于选择InnoDB引擎，因为它支持事务处理和故障恢复。数据库的大小决定了故障恢复的时间长短，InnoDB可以利用事务日志

进行数据恢复，这会比较快。主键查询在InnoDB引擎下也会相当快，不过需要注意的是如果主键太长也会导致性能问题，关于这个问题我会在下文中讲到。大

批的INSERT语句(在每个INSERT语句中写入多行，批量插入)在MyISAM下会快一些，但是UPDATE语句在InnoDB下则会更快一些，尤

其是在并发量大的时候。

Index——索引

索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。MyIASM和Innodb都使用了树这种数据结构做为索引，关于树我也曾经写过一篇文章树是一种伟大的数据结构，只是自己的理解，有兴趣的朋友可以去阅读。下面我接着讲这两种引擎使用的索引结构，讲到这里，首先应该谈一下B-Tree和B+Tree。

B-Tree和B+Tree

B+Tree是B-Tree的变种，那么我就先讲B-Tree吧，相信大家都知道红黑树，这是我前段时间学《算法》一书时，实现的一颗红黑树，大家

可以参考。其实红黑树类似2,3-查找树，这种树既有2叉结点又有3叉结点。B-Tree也与之类似，它的每个结点做多可以有d个分支（叉），d称为B-

Tree的度，如下图所示，它的每个结点可以有4个元素，5个分支，于是它的度为5。B-Tree中的元素是有序的，比如图中元素7左边的指针指向的结点

中的元素都小于7，而元素7和16之间的指针指向的结点中的元素都处于7和16之间，正是满足这样的关系，才能高效的查找：首先从根节点进行二分查找，找

到就返回对应的值，否则就进入相应的区间结点递归的查找，直到找到对应的元素或找到null指针，找到null指针则表示查找失败。这个查找是十分高效

的，其时间复杂度为O(logN)（以d为底，当d很大时，树的高度就很低），因为每次检索最多只需要检索树高h个结点。

接下来就该讲B+Tree了，它是B-Tree的变种，如下面两张图所示：

vcHLx/i85LLp0a/Qp8LKoaM8L3A+DQo8aDMgaWQ9"myisam引擎的索引结构">MyISAM引擎的索引结构

MyISAM引擎的索引结构为B+Tree，其中B+Tree的数据域存储的内容为实际数据的地址，也就是说它的索引和实际的数据是分开的，只不过是用索引指向了实际的数据，这种索引就是所谓的非聚集索引。

Innodb引擎的索引结构

MyISAM引擎的索引结构同样也是B+Tree，但是Innodb的索引文件本身就是数据文件，即B+Tree的数据域存储的就是实际的数据，这种索引就是聚集索引。这个索引的key就是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。

因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集，所以InnoDB要求表必须有主键（MyISAM可以没有），如果没有显式指定，则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键，这个字段长度为6个字节，类型为长整形。

并且和MyISAM不同，InnoDB的辅助索引数据域存储的也是相应记录主键的值而不是地址，所以当以辅助索引查找时，会先根据辅助索引找到主

键，再根据主键索引找到实际的数据。所以Innodb不建议使用过长的主键，否则会使辅助索引变得过大。建议使用自增的字段作为主键，这样B+Tree的

每一个结点都会被顺序的填满，而不会频繁的分裂调整，会有效的提升插入数据的效率。

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