两年
2022/09/19阅读：35主题：橙心
mysql进阶知识-索引1
”种一棵树最好是十年前，其次是现在“，结合个人十多年IT基础架构领域摸爬滚打的经验来看，数据库领域潜力无限，大有可为。运维领域知识面需要广，更需要专，数据库是我选择做专做深的方向。
本篇文章以结构化的方式呈现mysql进阶知识的体系框架，并且通过通俗易懂的语言，方便大家更好的阅读和理解。
索引知识概览
概述
索引是帮助mysql高效获取数据的一种数据结构
结构
mysql的索引在存储引擎层实现，不同的引擎支持不同的索引结构
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B+Tree
常见的索引结构，大部分引擎都支持
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Hash
底层使用hash算法实现，只有精确匹配索引列的查询才有效，不支持范围查询
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B-Tree
是MyISAM使用的一种特殊索引结构类型，主要用于地理空间数据类型，使用较少
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Full-text
通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式
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二叉树
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B-Tree
为了解决上述问题，可以使用 B-Tree 结构。
B-Tree (多路平衡查找树) 以一棵最大度数（max-degree，指一个节点的子节点个数）为5（5阶）的 b-tree 为例（每个节点最多存储4个key，5个指针）
演示地址：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BTree.html
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B+Tree
演示地址：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BPlusTree.html
与B-Tree的区别：
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所有数据都存放在叶子节点 -
叶子节点形成一个单向链表
MySQL 索引数据结构对经典的 B+Tree 进行了优化。在原 B+Tree 的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的 B+Tree，提高区间访问的性能。
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Hash
哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中。 如果两个（或多个）键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了hash冲突（也称为hash碰撞），可以通过链表来解决。
特点：
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Hash索引只能用于对等比较（=、in），不支持范围查询（betwwn、>、<、…）
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无法利用索引完成排序操作
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查询效率高，通常只需要一次检索就可以了，效率通常要高于 B+Tree 索引
面试题
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为什么Innodb选择使用B+Tree索引结构
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相对于B-Tree，层级更少，搜索效率更高
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对于B-Tree，无论是叶子还是非叶子节点，都要存储指针和数据。每页存放的键值和指针都比B+Tree少，相同数据量情况下，必将增加数的高度，从而降低了性能
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对于Hash索引，B+Tree支持范围匹配和排序操作
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分类
在Innodb存储引擎中，根据索引的存储形式，可以分为两种：
聚集索引&&二级索引演示
聚集索引存放行数据，二级索引只存放主键ID
查询案例原理剖析
select * from user where name = 'Arm';
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先通过二级索引查询到ID，再通过回表查询聚集索引查询到该ID对应的行数据
聚集索引选取规则：
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如果有主键，则选取主键索引作为聚集索引 -
如果没有主键，则选择第一个唯一索引（unique）作为聚集索引 -
如果两个都没有，则Innodb会生成一个rowid作为隐藏的聚集索引
语法
#创建索引：
CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name (index_col_name, ...);
#如果不加 CREATE 后面不加索引类型参数，则创建的是常规索引
#查看索引：
SHOW INDEX FROM table_name;
#删除索引：
DROP INDEX index_name ON table_name;
需求案例：
-- name字段为姓名字段，该字段的值可能会重复，为该字段创建索引
create index idx_user_name on tb_user(name);
-- phone手机号字段的值非空，且唯一，为该字段创建唯一索引
create unique index idx_user_phone on tb_user (phone);
-- 为profession, age, status创建联合索引
create index idx_user_pro_age_stat on tb_user(profession, age, status);
-- 为email建立合适的索引来提升查询效率
create index idx_user_email on tb_user(email);
-- 删除索引
drop index idx_user_email on tb_user;
作者：谷会于（转载请获本人授权，并注明作者与出处）
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