MySQL：索引

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索引

• 索引：提高数据库的性能，在于提高一个海量数据的检索速度。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。
• 常见索引分为：
  • 主键索引(primary key)
  • 唯一索引(unique)
  • 普通索引(index)
  • 全文索引(fulltext)–解决中子文索引问题。

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认识磁盘

MySQL与存储

• MySQL 给用户提供存储服务，而存储的都是数据，数据在磁盘这个外设当中。磁盘是计算机中的一个机械设备，相比于计算机其他电子元件，磁盘效率是比较低的，在加上IO本身的特征，可以知道，如何提交效率，是 MySQL 的一个重要话题。I/O：磁盘与内存之间的数据交互。

扇区

1. 数据库文件，本质其实就是保存在磁盘的盘片当中。也就是上面的一个个小格子中，就是我们经常所说的扇区。当然，数据库文件很大，也很多，一定需要占据多个扇区。
2. 所有扇区都是默认512字节吗？目前是的，因为保证一个扇区多大，是由比特位密度决定的。不过最新的磁盘技术，已经慢慢的让扇区大小不同了。
3. 使用Linux，所看到的大部分目录或者文件，其实就是保存在硬盘当中的。所以，最基本的，找到一个文件的全部，本质，就是在磁盘找到所有保存文件的扇区。而我们能够定位任何一个扇区，那么便能找到所有扇区，因为查找方式是一样的。
   

定位扇区

1. 柱面(磁道): 多盘磁盘，每盘都是双面，大小完全相等。那么同半径的磁道，整体上便构成了一个柱面。
2. 每个盘面都有一个磁头，那么磁头和盘面的对应关系便是1对1的。
3. 所以，我们只需要知道，磁头（Heads）、柱面(Cylinder)(等价于磁道)、扇区(Sector)对应的编号。即可在磁盘上定位所要访问的扇区。这种磁盘数据定位方式叫做 CHS 。不过实际系统软件使用的并不是 CHS （但是硬件是），而是 LBA （全称为Logic Block Address，即扇区的逻辑块地址。），一种线性地址，可以想象成虚拟地址与物理地址。系统将 LBA 地址最后会转化成为 CHS ，交给磁盘去进行数据读取。
4. 在LBA方式下，系统把所有的物理扇区都按照某种规则看作一线性编号的扇区，即从0到某个最大值方式排列，并连成一条线，把LBA作为一个整体来对待，而不再是具体的实际的C/H/S值，这样只用一个序数就确定了一个唯一的物理扇区，这就是线性地址扇区的由来。显然线性地址是物理扇区的逻辑地址。机械硬盘的28位LBA及48位LBA
   

结论

1. 我们现在已经能够在硬件层面定位，任何一个基本数据块了(扇区)。那么在系统软件上，就直接按照扇区(512字节，部分4096字节),进行IO交互吗？不是。
2. 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。
3. 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。
4. 文件系统读取基本单位，不是扇区，而是数据块。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)

1. 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。
2. 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，顺序访问不需要过多的定位，故效率比随机访问的高。

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MySQL 与磁盘交互基本单位

1. 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。
2. 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，需要4次系统I/O）。

总结

1. MySQL 中的数据文件，是以page为单位保存在磁盘当中的。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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 Buffer Pool 的的大内存空间，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。
6. 为了更高的效率，一定要尽可能的减少系统和磁盘IO的次数。

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索引的理解

• 建立测试表，插入多条记录，查看插入结果。发现竟然默认是有序的！是谁干的呢？排序有什么好处呢？

# create table if not exists user (
	id int primary key, //一定要添加主键哦，只有这样才会默认生成主键索引
	age int not null,
	name varchar(16) not null
	);

# mysql> show create table user \G

//我们并没有按照主键的大小顺序插入哦
# mysql> insert into user (id, age, name) values(3, 18, '杨过');
# mysql> insert into user (id, age, name) values(2, 26, '黄蓉');
# mysql> insert into user (id, age, name) values(4, 16, '小龙女');
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# mysql> select * from user;
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解释为何IO交互要是 Page？

1. 上面的记录，如果没有排序就刷新到磁盘，那么MySQL要查找id=2的记录，第一次加载id=1，第二次加载id=2，一次一条记录，那么就需要2次IO。如果要找id=5，那么就需要5次IO。因为他们都是随机放在磁盘的任意位置。
2. 但，如果这几条(或者更多)都被保存在一个Page中刷新到磁盘(16KB，能保存很多记录)；那么第一次IO查找id=2的时候，整个Page会被加载到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。
3. 你怎么保证，用户一定下次找的数据，就在这个Page里面？我们不能严格保证，但是有很大概率，因为有局部性原理。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。

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单个page

理解单个page

1. 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。
2. 不同的 Page ，在 MySQL 中，都是 16KB ，使用 prev 和 next 构成双向链表。
   
3. 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？

• 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。
  

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页的真实面貌

File Header

• 其实页的多项属性，暂时只需要知道两个就足够了。分别是：FIL_PAGE_PREV、FIL_PAGE_NEXT。
  • 这两个变量就是上一页指针和下一页指针，说是指针，是为了方便大家理解，实际上是页在磁盘上的偏移量。
    

Page Header

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多个page

理解多个Page

1. 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。
2. 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。

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页目录

页目录

1. 我们在看《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：
2. 从头逐页的向后翻，直到找到目标内容；
3. 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。
4. 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”

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单页情况 | 多页情况

单页情况

针对上面的单页Page，我们也可以引入目录。

那么当前，在一个Page内部，我们引入了目录。比如，我们要查找id=4记录，之前必须线性遍历4次，才能拿到结果。现在直接通过目录2[3]，直接进行定位新的起始位置，提高了效率。现在我们可以再次正式回答上面的问题了，为何通过键值 MySQL 会自动排序？可以很方便引入目录。MySQL 页完全指南——浅入深出页的原理

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。

1. 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。
2. 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。

3. 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。其中，每个目录项的构成是：键值+指针。

4. 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。

5. 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。
   

6. 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。
   
   这货就是传说中的B+树！没错，至此，我们已经给我们的表构建完了主键索引。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。

总结

1. 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。
2. 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

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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。
• 下列的BTree其实是B+树。
  

B+ vs B

• B树：
  
• B+树
  
  目前这两棵树，对我们最有意义的区别是：

1. B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
2. B+叶子节点，全部相连，而B没有

为何选择B+

1. 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。
2. 叶子节点相连，更便于进行范围查找

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聚簇索引 | 非聚簇索引

非聚簇索引

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。

• 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。
  
• 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。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。改变的只是B+树的K值，地址还是原来的地址。

聚簇索引

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。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。

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小结

1. 如何理解硬盘
2. 如何理解柱面，磁道，扇区，磁头
3. InnoDB 主键索引和普通索引
4. MyISAM 主键索引和普通索引
5. 其他数据结构为何不能作为索引结构，尤其是B+和B
6. 聚簇索引 VS 非聚簇索引

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索引操作

• 不同的索引名称，底层都是B+树，数据都最终是在磁盘上存着…

创建索引

创建主键索引的方法

1. 在创建表的时候，直接在字段名后指定 primary key；
2. 在创建表的最后，指定某列或某几列为主键索引
3. 创建表以后再添加主键

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create table user1(id int primary key, name varchar(30));

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 create table user2(id int, name varchar(30), primary key(id));

//3
create table user3(id int, name varchar(30));
 alter table user3 add primary key(id);

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• 主键索引的特点：
  • 一个表中，最多有一个主键索引，当然可以使用复合主键
  • 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

唯一索引的创建方法

1. 在表定义时，在某列后直接指定unique唯一属性。
2. 创建表时，在表的后面指定某列或某几列为unique

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 create table user4(id int primary key, name varchar(30) unique);

//2
 create table user5(id int primary key, name varchar(30), unique(name));

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 create table user6(id int primary key, name varchar(30)）；
	alter table user6 add unique(name);
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• 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

普通索引的创建方法

1. 在表的定义最后，指定某列为索引
2. 创建完表以后指定某列为普通索引
3. 创建一个索引名为 idx_name 的索引

//1
 create table user8(id int primary key,
	name varchar(20),
	email varchar(30),
	index(name) 
	);

//2
 create table user9(id int primary key, name varchar(20), email varchar(30));
	alter table user9 add index(name);

//3
 create table user10(id int primary key, name varchar(20), email varchar(30));
	create index idx_name on user10(name);
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• 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.

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)。

 CREATE TABLE articles (
	id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY,
	title VARCHAR(200),
	body TEXT,
	FULLTEXT (title,body)
	)engine=MyISAM;
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1. 可以用explain工具看一下，是否使用到索引

 mysql> explain select * from articles where body like '%database%'\G
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2. 如何使用全文索引呢？

 mysql> SELECT * FROM articles
	     WHERE MATCH (title,body) AGAINST ('database');
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3. 通过explain来分析这个sql语句

索引创建原则

1. 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
2. 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。

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查询索引

1. show keys from 表名

 mysql> show keys from goods\G
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2. show index from 表名;
3. desc 表名；

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删除索引

1. 删除主键索引： alter table 表名 drop primary key;
2. 其他索引的删除：alter table 表名 drop index 索引名； 索引名就是show keys from 表名中的 Key_name 字段。
3. drop index 索引名 on 表名

复合索引、索引最左匹配原则、索引覆盖

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• 图源网络