页分裂:B+树的插入可能会引起数据页的分裂,删除可能会引起数据页的合并,二者都是比较重的IO消耗,所以比较好的方式是顺序插入数据,这也是我们一般使用自增主键的原因之一。
页分裂逆过程:页合并,当删除数据后,相邻的两个数据页利用率很低的时候会做数据页合并
主键索引:key:主键,value:数据页,存储每行数据
非主键索引:key:非主键索引,value:主键key,导致回表
最左匹配:优先将区分度高的列放到前面,这样可以高效索引,
最左匹配原则遇到范围查询就停止匹配,范围查询(>、<、between、like)为什么?因为出现范围匹配后,后面的索引字段无法保证有序,局部有序失去,顺序失去则无法提高查询效率
SELECT * FROM table WHERE a IN (1,2,3) and b >1
如何建立索引?
还是对(a,b)建立索引,因为IN在这里可以视为等值引用,不会中止索引匹配,所以还是(a,b)!
索引组织表
索引用页存储:key【10】-point【6】,通过调整key大小,当页大小固定的情况下,通过调整key大小,使得N叉树变化;
如key 10, point 6则单个索引16字节,页大小为16k,则页面总共可以存储1024个索引,即N大小
覆盖索引: 二级索引的信息已经存在想要的列,例如主键
如果现在有一个高频请求,要根据市民的身份z号查询他的姓名,这个联合索引就有意义了。它可以在这个高频请求上用到覆盖索引,不再需要回表查整行记录,减少语句的执行时间。
索引下推优化:可以在索引遍历过程中,对索引中包含的字段先做判断,直接过滤掉不满足条件的记录,减少回表次数。
整理索引碎片,重建表:alter table T engine=InnoDB
首先是看key的大小,另外是数据页的大小,如果需要改变N,则需要从这两个方面做改动;
一个innoDB引擎的表,数据量非常大,根据二级索引搜索会比主键搜索快,文章阐述的原因是主键索引和数据行在一起,非常大搜索慢,我的疑惑是:通过普通索引找到主键ID后,同样要跑一边主键索引,对于使用覆盖索引的情况下,使用覆盖索引可以直接解决问题
https://blog.csdn.net/itworld123/article/details/115144202
https://time.geekbang.org/column/article/69236
https://zhuanlan.zhihu.com/p/334684710
https://www.cxyzjd.com/article/pyzhizhuren/88431380
https://www.jianshu.com/p/4277d9dd0a9f
https://www.cnblogs.com/rjzheng/p/12557314.html
https://mengkang.net/1302.html
https://note.cser.club/database/bi-xu-le-jie-de-mysql-san-da-ri-zhi-binlogredo-log-he-undo-log
https://cloud.tencent.com/developer/news/44861
MySQL目前主要的索引类型有下面几种:
与前面的普通索引类似,但是他的索引列的值必须是唯一的,所以叫唯一索引,但是这个索引字段如果是空值是可以的,具体创建方式如下:
主键索引是一种特殊的索引,一个表只能有一个主键,不允许有空值,一般是创建表的时候创建主键索引,而且一般习惯设置成自增的,因为对弈MySQL的底层B+树存储起来很方便
组合索引指多个字段上创建的索引,只有在查询时候,查询条件中使用了创建索引时的第一个字段,索引才会生效,他使用遵循最左前缀原则.
索引生效情况:
select * from table where name=1
select * from table where name=1 and city=2
select * from table where name=1 and city=2 and age=3
索引不生效情况:
select * from table where name=1 and age=3
select * from table where city=2 and age=3
select * from table where age=3
select * from table where city=2
这个遵循的是最左原则,具体MySQL底层对联合索引的存储以及为什么是最左原则,参考本人另外一篇文章最后一段就能看明白
https://www.jianshu.com/p/99aabf9611a3
全文索引主要是用来查找文本中的关键字,而不是直接与索引中的值相比较.fulltext索引跟其他索引大不相同,他更像是一个搜索引擎,而不是简单的where 语句的参数匹配,fulltext索引配合match(匹配)和against(反对) *** 作使用,而不是一般的where语句加上like,他可以在create table,alter table,create index使用
从数据结构角度1、B+树索引(O(log(n))):关于B+树索引,可以参考 MySQL索引背后的数据结构及算法原理
2、hash索引:
a 仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询,不能使用范围查询
b 其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引
c 只有Memory存储引擎显示支持hash索引
3、FULLTEXT索引(现在MyISAM和InnoDB引擎都支持了)
4、R-Tree索引(用于对GIS数据类型创建SPATIAL索引)
从物理存储角度
1、聚集索引(clustered index)
2、非聚集索引(non-clustered index)
从逻辑角度
1、主键索引:主键索引是一种特殊的唯一索引,不允许有空值
2、普通索引或者单列索引
3、多列索引(复合索引):复合索引指多个字段上创建的索引,只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段,索引才会被使用。使用复合索引时遵循最左前缀集合
4、唯一索引或者非唯一索引
5、空间索引:空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引,MYSQL中的空间数据类型有4种,分别是GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON。MYSQL使用SPATIAL关键字进行扩展,使得能够用于创建正规索引类型的语法创建空间索引。创建空间索引的列,必须将其声明为NOT NULL,空间索引只能在存储引擎为MYISAM的表中创建
CREATE TABLE table_name[col_name data type]
[unique|fulltext|spatial][index|key][index_name](col_name[length])[asc|desc]
1、unique|fulltext|spatial为可选参数,分别表示唯一索引、全文索引和空间索引;
2、index和key为同义词,两者作用相同,用来指定创建索引
3、col_name为需要创建索引的字段列,该列必须从数据表中该定义的多个列中选择;
4、index_name指定索引的名称,为可选参数,如果不指定,MYSQL默认col_name为索引值;
5、length为可选参数,表示索引的长度,只有字符串类型的字段才能指定索引长度;
6、asc或desc指定升序或降序的索引值存储
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