最近在学习MySQL的存储引擎和索引的知识。看了许多篇介绍MyISAM和InnoDB的索引的例子,都能理解。
像这张索引图:
PS:该图来自大神张洋的《MySQL索引背后的数据结构及算法原理》一文。
但许多文章讲述的都是单列索引,我很好奇 联合索引对应的结构图是怎样的。
比方说联合索引 (col1, col2,col3),我知道在逻辑上是先按照col1进行排序再按照col2进行排序最后再按照col3进行排序。因此如果是select * from table where col1 = 1 and col3 = 3的话,只有col1的索引部分能生效。但是其物理结构上这个联合索引是怎样存在的,我想不懂。
上网查阅了许多资料,总算有点眉目了。
假设这是一个多列索引(col1, col2,col3),对于叶子节点,是这样的:
PS:该图改自《MySQL索引背后的数据结构及算法原理》一文的配图。
也就是说,联合索引(col1, col2,col3)也是一棵B+Tree,其非叶子节点存储的是第一个关键字的索引,而叶节点存储的则是三个关键字col1、col2、col3三个关键字的数据,且按照col1、col2、col3的顺序进行排序。
配图可能不太让人满意,因为col1都是不同的,也就是说在col1就已经能确定结果了。自己又画了一个图(有点丑),col1表示的是年龄,col2表示的是姓氏,col3表示的是名字。如下图:
PS:对应地址指的是数据记录的地址。
如图,联合索引(年龄, 姓氏,名字),叶节点上data域存储的是三个关键字的数据。且是按照年龄、姓氏、名字的顺序排列的。
因此,如果执行的是:
select * from STUDENT where 姓氏='李' and 名字='安'
或者
select * from STUDENT where 名字='安'
那么当执行查询的时候,是无法使用这个联合索引的。因为联合索引中是先根据年龄进行排序的。如果年龄没有先确定,直接对姓氏和名字进行查询的话,就相当于乱序查询一样,因此索引无法生效。因此查询是全表查询。
如果执行的是:
select * from STUDENT where 年龄=1 and 姓氏='李'
那么当执行查询的时候,索引是能生效的,从图中很直观的看出,age=1的是第一个叶子节点的前6条记录,在age=1的前提下,姓氏=’李’的是前3条。因此最终查询出来的是这三条,从而能获取到对应记录的地址。
如果执行的是:
select * from STUDENT where 年龄=1 and 姓氏='黄' and 名字='安'
那么索引也是生效的。
而如果执行的是:
select * from STUDENT where 年龄=1 and 名字='安'
那么,索引年龄部分能生效,名字部分不能生效。也就是说索引部分生效。
因此我对联合索引结构的理解就是B+Tree是按照第一个关键字进行索引,然后在叶子节点上按照第一个关键字、第二个关键字、第三个关键字…进行排序。
而之所以会有最左原则,是因为联合索引的B+Tree是按照第一个关键字进行索引排列的。
联合索引在B+树上的结构介绍
《mysql索引背后的数据结构及算法原理》百度网盘pdf最新全集下载:
链接: https://pan.baidu.com/s/1c-AnaxEqIfFdcsLOvD_vuA
?pwd=fraj 提取码: fraj简介:本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等。为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。
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)
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