【MySQL】索引（多角度深入讲解索引）

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目录

0.前言

1. 索引是什么？

2. 索引分为几种？

3. 磁盘IO简单介绍

磁盘随机访问(Random Access)与连续访问(Sequential Access)

4. MySQL与磁盘交互的基本单位

5. 建立共识

6. 索引的理解

6.1 为何IO交互要是 Page ？

IO效率的影响有两个：

6.2 理解单个Page

为什么数据库在插入数据时要对其进行排序呢？

6.3 理解多个Page

6.4 页目录

6.5 单页情况

为什么通过键值 MySQL 会自动排序？(解答上面的)

6.6 多页情况

7. 对索引复盘一下

7.1 InnoDB 在建立索引结构来管理数据的时候，其他数据结构为何不行？

7.2 B+ vs B

B树

B+树

那么为何选择B+？

7.3 聚簇索引 VS 非聚簇索引

8. 索引操作

8.1 创建主键索引

第一种：

第二种：

第三种：

主键索引的特点：

8.2 创建唯一键索引

第一种：

第二种：

第三种：

唯一索引的特点：

8.3 普通索引的创建

第一种：

第二种： 

第三种：

普通索引的特点：

8.3 全文索引的创建

8.4 查询索引

第一种：

第二种：

第三种：

8.5 删除索引

第一种方法-删除主键索引

第二种方法-其他索引的删除

第三种方法

8.6 索引创建原则

---

0.前言

        此博客为博主以后复习的资料，所以大家放心学习，总结的很全面，每段代码都给大家发了出来，大家如果有疑问可以尝试去调试。

        大家一定要认真看图，图里的文字都是精华，好多的细节都在图中展示、写出来了，所以大家一定要仔细哦~

        感谢大家对我的支持，感谢大家的喜欢， 兔7 祝大家在学习的路上一路顺利，生活的路上顺心顺意~！

1. 索引是什么？

        提高数据库的性能不用加内存，不用改程序，不用调sql，只要执行正确的 create index ，查询速度就可能提高成百上千倍。

        但是提供了便利，肯定就有一定的消耗，查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的，这些写操作，增加了大量的IO。所以它的价值，在于提高一个海量数据的检索速度。

2. 索引分为几种？

• 主键索引(primary key)
• 唯一索引(unique)
• 普通索引(index)
• 全文索引(fulltext)

3. 磁盘IO简单介绍

        磁盘中是以扇区为基本单位的，一个扇区的存储容量为512字节(虽然也有更大、更高效的4096字节，也就是4K扇区)，那么是不是意味着在系统软件上就直接按照扇区(512字节)进行IO交互？

        显然不是！因为：

• 如果操作系统直接使用硬件提供的数据大小进行交互，那么系统的IO代码，就和硬件强相关，换言之，如果硬件发生变化，系统必须跟着变化
• 从目前来看，单次IO 512字节，还是太小了。IO单位小，意味着读取同样的数据内容，需要进行多次磁盘访问，会带来效率的降低
• 我在linux中说到文件系统的时候，也是在磁盘的基本结构下建立的，文件系统读取基本单位，就不是扇区，而是数据块！

        故，系统读取磁盘，是以块为单位的，基本单位是 4KB

磁盘随机访问(Random Access)与连续访问(Sequential Access)

        随机访问：本次IO所给出的扇区地址和上次IO给出扇区地址不连续，这样的话磁头在两次IO操作之间需要作比较大的移动动作才能重新开始读/写数据

        连续访问：如果当次IO给出的扇区地址与上次IO结束的扇区地址是连续的，那磁头就能很快的开始这次IO操作，这样的多个IO操作称为连续访问。

        因此尽管相邻的两次IO操作在同一时刻发出，但如果它们的请求的扇区地址相差很大的话也只能称为随机访问，而非连续访问。

        磁盘是通过机械运动进行寻址的，连续访问不需要过多的定位，故效率比较高

4. MySQL与磁盘交互的基本单位

        MySQL 作为一款应用软件，可以想象成一种特殊的文件系统。它有着更高的IO场景，所以，为了提高基本的IO效率， MySQL 进行IO的基本单位是 16KB (后面统一使用 InnoDB 存储引擎讲解)

mysql> show global status like 'innodb_page_size';
+------------------+-------+
| Variable_name    | Value |
+------------------+-------+
| Innodb_page_size | 16384 |  -- 16384 = 1024*16
+------------------+-------+
1 row in set (0.10 sec)

        也就是说，磁盘这个硬件设备的基本单位是 512 字节，而 MySQL innoDB引擎使用 16KB 进行IO交互。即， MySQL 和磁盘进行数据交互的基本单位是 16KB 。这个基本数据单元，在 MySQL 这里叫做page（注意和系统的page区分）

5. 建立共识

• MySQL 中的数据文件，是以page为单位保存在磁盘当中的。
• MySQL 的 CURD 操作，都需要通过计算，找到对应的插入位置，或者找到对应要修改或者查询的数据。
• 而只要涉及计算，就需要CPU参与，而为了便于CPU参与，一定要能够先将数据移动到内存当中。
• 所以在特定时间内，数据一定是磁盘中有，内存中也有。后续操作完内存数据之后，以特定的刷新策略，刷新到磁盘。而这时，就涉及到磁盘和内存的数据交互，也就是IO了。而此时IO的基本单位就是Page。
• 为了更好的进行上面的操作， MySQL 服务器在内存中运行的时候，在服务器内部，就申请了被称为 BufferPool 的大内存空间，来进行各种缓存。其实就是很大的内存空间，来和磁盘数据进行IO交互。
• 为何更高的效率，一定要尽可能的减少系统和磁盘IO的次数！

6. 索引的理解

6.1 为何IO交互要是 Page ？

        为什么MySQL和磁盘进行IO交互的时候，要采用Page的方案进行交互呢?难道用多少加载多少不香么？

        不香，一点也不香，如果一共有十条数据(假设这个表中有id，且id是从1-10)，你要查找id=1的，那么就进行依次IO，要查找id=7的就再进行依次IO，查找多少次就进行多少次IO！

        但是如果这十条或者更多都被保存到一个Page中(16KB)，那么第一次查找id=1的时候，整个Page都会加载到MySQL的Buffer Pool中这里完成了一次IO。但是往后如果在查找id=1,3,4,5等，完全不需要进行IO了，而是直接在内存中进行了。所以，就在单Page里面，大大减少了IO的次数。

        但是如果数据更多，其实我不能保证你下次要找的id我加载到了内存中，但是有很大的概论你下次要查找的id在是内存中，这是因为有局部性原理！

IO效率的影响有两个：

• IO单次数据量的大小
• IO的次数

        往往IO效率低下的最主要矛盾不是IO单次数据量的大小，而是IO的次数。

6.2 理解单个Page

        MySQL 中要管理很多数据表文件，而要管理好这些文件，就需要先描述，在组织，我们目前可以简单理解成一个个独立文件是有一个或者多个Page构成的。

        在讲这个之前，我先建立一个表：

mysql> create table if not exists user(
    -> id int primary key,
    -> age int not null,
    -> name varchar(16) not null
    -> );
 
 
 
mysql> show create table user\G
*************************** 1. row ***************************
       Table: user
Create Table: CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `age` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(16) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
1 row in set (0.00 sec)

        插入数据：

mysql> insert into user (id, age, name) values(3, 18, '杨过');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
 
mysql> insert into user (id, age, name) values(4, 16, '小龙女');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
 
mysql> insert into user (id, age, name) values(2, 26, '黄蓉');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
 
mysql> insert into user (id, age, name) values(5, 36, '郭靖');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
 
mysql> insert into user (id, age, name) values(1, 56, '欧阳锋');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

        查看插入结果：

mysql> select * from user;   --发现竟然默认是有序的！是谁干的呢？排序有什么好处呢？
+----+-----+-----------+
| id | age | name      |
+----+-----+-----------+
|  1 |  56 | 欧阳锋    |
|  2 |  26 | 黄蓉      |
|  3 |  18 | 杨过      |
|  4 |  16 | 小龙女    |
|  5 |  36 | 郭靖      |
+----+-----+-----------+
5 rows in set (0.00 sec)

        不同的 Page ，在 MySQL 中，都是 16KB ，使用 prev 和 next 构成双向链表

        因为有主键的问题， MySQL 会默认按照主键给我们的数据进行排序，从上面的Page内数据记录可以看出，数据是有序且彼此关联的。

为什么数据库在插入数据时要对其进行排序呢？

        我们按正常顺序插入数据不是也挺好的吗？为什么要排序？

        插入数据时排序的目的，就是优化查询的效率。

        页内部存放数据的模块，实质上也是一个链表的结构，链表的特点也就是增删快，查询修改慢，所以优化查询的效率是必须的。

        正式因为有序，在查找的时候，从头到后都是有效查找，没有任何一个查找是浪费的，而且，如果运气好，是可以提前结束查找过程的。

6.3 理解多个Page

• 通过上面的分析，我们知道，上面页模式中，只有一个功能，就是在查询某条数据的时候直接将一整页的数据加载到内存中，以减少硬盘IO次数，从而提高性能。但是，我们也可以看到，现在的页模式内部，实际上是采用了链表的结构，前一条数据指向后一条数据，本质上还是通过数据的逐条比较来取出特定的数据。
• 如果有1千万条数据，一定需要多个Page来保存1千万条数据，多个Page彼此使用双链表链接起来，而且每个Page内部的数据也是基于链表的。那么，查找特定一条记录，也一定是线性查找。这效率也太低了。

6.4 页目录

        我们看《谭浩强C程序设计》这本书的时候，如果我们要看<指针章节>，找到该章节有两种做法：

• 从头逐页的向后翻，直到找到目标内容
• 通过书提供的目录，发现指针章节在234页(假设)，那么我们便直接翻到234页。同时，查找目录的方案，可以顺序找，不过因为目录肯定少，所以可以快速提高定位
• 本质上，书中的目录，是多花了纸张的，但是却提高了效率
• 所以，目录，是一种 "空间换时间的做法"

6.5 单页情况

        针对上面的单页Page，我们能否也引入目录呢？

        当然可以！

         那么当前，在一个Page内部，我们引入了目录，比方说我们要找id=5的记录，之前要遍历5次才能找到，现在我们根据目录2[3]知道，肯定在这个目录的下面，所以我们直接到id=3的地方开始遍历，查找了3次就找到了，提高了效率。

        所以这也就能回答上面的问题了：

为什么通过键值 MySQL 会自动排序？(解答上面的)

        当然是更方便的引入目录了！

6.6 多页情况

        MySQL 中每一页的大小只有 16KB ，单个Page大小固定，所以随着数据量不断增大， 16KB 不可能存下所有的数据，那么必定会有多个页来存储数据

        在单表数据不断被插入的情况下， MySQL 会在容量不足的时候，自动开辟新的Page来保存新的数据，然后通过指针的方式，将所有的Page组织起来

        需要注意，上面的图，是理想结构，大家也知道，目前要保证整体有序，那么新插入的数据，不一定会在新Page上面，这里仅仅做演示

        这样，我们就可以通过多个Page遍历，Page内部通过目录来快速定位数据。可是，貌似这样也有效率问题，在Page之间，也是需要 MySQL 遍历的，遍历意味着依旧需要进行大量的IO，将下一个Page加载到内存，进行线性检测。这样就显得我们之前的Page内部的目录，有点杯水车薪了。

        那么如何解决呢？解决方案，其实就是我们之前的思路，给Page也带上目录

• 使用一个目录项来指向某一页，而这个目录项存放的就是将要指向的页中存放的最小数据的键值。
• 和页内目录不同的地方在于，这种目录管理的级别是页，而页内目录管理的级别是行。
• 其中，每个目录项的构成是：键值+指针。图中没有画全。

        存在一个目录页来管理页目录，目录页中的数据存放的就是指向的那一页中最小的数据。有数据，就可通过比较，找到该访问那个Page，进而通过指针，找到下一个Page。

        其实目录页的本质也是页，普通页中存的数据是用户数据，而目录页中存的数据是普通页的地址。
        可是，我们每次检索数据的时候，该从哪里开始呢？虽然顶层的目录页少了，但是还要遍历啊？不用担心，可以在加目录页。

        我们可以发现，这不就是B+树嘛！！

        没错，至此，我们已经给我们的表user构建完了主键索引。
        随便找一个id=？我们发现，现在查找的Page数一定减少了，也就意味着IO次数减少了，那么效率也就提高了。

7. 对索引复盘一下

• Page分为目录页和数据页。目录页只放各个下级Page的最小键值。
• 查找的时候，自定向下找，只需要加载部分目录页到内存，即可完成算法的整个查找过程，大大减少了IO次数
   

7.1 InnoDB 在建立索引结构来管理数据的时候，其他数据结构为何不行？

• 链表？线性遍历
• 二叉搜索树？退化问题，可能退化成为线性结构
• AVL && 红黑树？虽然是平衡或者近似平衡，但是毕竟是二叉结构，相比较多阶B+，意味着树整体过高，大家都是自顶向下找，层高越低，意味着系统与硬盘更少的IO Page交互。虽然你很秀，但是有更秀的。
• Hash？官方的索引实现方式中， MySQL 是支持HASH的，不过 InnoDB 和 MyISAM 并不支持。Hash跟进其算法特征，决定了虽然有时候也很快(O(1))，不过，在面对范围查找就明显不行(因为哈希存储不是有序的，只能一个一个查找)，另外还有其他差别，有兴趣可以查一下。

• B树？最值得比较的是 InnoDB 为何不用B树作为底层索引？

7.2 B+ vs B

B树

B+树

目前这两棵树，对我们最有意义的区别是：

• 树节点，既有数据，又有Page指针，而B+，只有叶子节点有数据，其他目录页，只有键值和Page指针
• B+叶子节点，全部相连，而B没有
   

那么为何选择B+？

• 节点不存储data，这样一个节点就可以存储更多的key。可以使得树更矮，所以IO操作次数更少。
• 叶子节点相连，更便于进行范围查找。(B树一个一个查)

7.3 聚簇索引 VS 非聚簇索引

        MyISAM 存储引擎-主键索引
        MyISAM 引擎同样使用B+树作为索引结果，叶节点的data域存放的是数据记录的地址。下图为 MyISAM 表的主索引，Col1 为主键。

        其中， MyISAM 最大的特点是，将索引Page和数据Page分离，也就是叶子节点没有数据，只有对应数据的地址。相较于 InnoDB 索引，InnoDB 是将索引和数据放在一起的。

         其中， MyISAM 这种用户数据与索引数据分离的索引方案，叫做非聚簇索引。

         其中， InnoDB 这种用户数据与索引数据在一起索引方案，叫做聚簇索引

        当然， MySQL 除了默认会建立主键索引外，我们用户也有可能建立按照其他列信息建立的索引，一般这种索引可以叫做辅助（普通）索引。

        对于 MyISAM ,建立辅助（普通）索引和主键索引没有差别，无非就是主键不能重复，而非主键可重复。

        下图就是基于 MyISAM 的 Col2 建立的索引，和主键索引没有差别。

        同样， InnoDB 除了主键索引，用户也会建立辅助（普通）索引，我们以上表中的 Col3 建立对应的辅助索引如下：

        可以看到， InnoDB 的非主键索引中叶子节点并没有数据，而只有对应记录的key值

        所以通过辅助（普通）索引，找到目标记录，需要两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。这种过程，就叫做回表查询。

        为何 InnoDB 针对这种辅助（普通）索引的场景，不给叶子节点也附上数据呢？原因就是太浪费空间了。

8. 索引操作

8.1 创建主键索引

第一种：

第二种：

第三种：

主键索引的特点：

• 一个表中，最多有一个主键索引，当然可以使符合主键
• 主键索引的效率高（主键不可重复）
• 创建主键索引的列，它的值不能为null，且不能重复
• 主键索引的列基本上是int

        在表创建时，主键做表的主键索引。

8.2 创建唯一键索引

第一种：

第二种：

第三种：

唯一索引的特点：

• 一个表中，可以有多个唯一索引
• 查询效率高
• 如果在某一列建立唯一索引，必须保证这列不能有重复数据
• 如果一个唯一索引上指定not null，等价于主键索引

8.3 普通索引的创建

第一种：

第二种： 

第三种：

普通索引的特点：

• 一个表中可以有多个普通索引，普通索引在实际开发中用的比较多
• 如果某列需要创建索引，但是该列有重复的值，那么我们就应该使用普通索引

8.3 全文索引的创建

        当对文章字段或有大量文字的字段进行检索时，会使用到全文索引。MySQL提供全文索引机制，但是有要求，要求表的存储引擎必须是MyISAM，而且默认的全文索引支持英文，不支持中文。如果对中文进行全文检索，可以使用sphinx的中文版(coreseek)

         当我们进行查询时：

        当我们这样查询时虽然查出数据了，但是其实没有用到全文索引。

        可以用explain工具看一下，是否使用到索引。

        我们可以看到key是null，也就是没有用到索引。

        我们应该用下面的方法进行使用全文索引：

8.4 查询索引

第一种：

第二种：

第三种：

8.5 删除索引

第一种方法-删除主键索引

        因为主键只有一个，所以不需要指明要删除哪个主键。

第二种方法-其他索引的删除

        其它索引可能有多个，要指明删除哪个索引。

第三种方法

8.6 索引创建原则

        首先我们知道，创建索引后，会对Page中的数据添加目录，Page也会按照B+树的形式组织起来，当我们修改的时候会对这个结构造成影响。

• 比较频繁作为查询条件的字段应该创建索引
• 唯一性太差的字段不适合单独创建索引，即使频繁作为查询条件(因为重复的数据太多的话，我们进行索引查表后拿到的可能是地址(MyISAM)，可能是key(InnoDB)，拿到地址的话我们要再次查表，拿到key的话我们要进行二次索引查表，加起来的开销不比直接对表进行一次完整扫描小)
• 更新非常频繁的字段不适合作创建索引
• 不会出现在where子句中的字段不该创建索引(因为创建索引就是为了查找)

8.6 复合索引

• 索引最左匹配原则
• 索引覆盖

        我们可以将两列设置成为索引：

create index myindex on user10 (name, email);

        这样的作用是：当我们使用engine使用Innodb的时候，需要通过名字查找他对应的email时：

select email from table where name='李与悦';

        我们可以创建这样的索引，当我们用名字去查找的时候，正常来说我们查找到name后需要回表查询，但是这次不用了，因为name后面跟的就是email，我们就不需要回表查询了，直接返回email就可以了，这就是索引覆盖，覆盖的是主键索引。

        当我们查表的时候，我们可以拿name进行索引，也可以拿name和email进行索引，但是我们不能只拿email进行索引，这就是最左匹配原则。

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        如上就是 索引 的所有知识，如果大家喜欢看此文章并且有收获，可以支持下 兔7 ，给 兔7 三连加关注，你的关注是对我最大的鼓励，也是我的创作动力~！

        再次感谢大家观看，感谢大家支持！