关于MySQL索引的好处，如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。对于没有索引的表，单表查询可能几十万数据就是瓶颈，而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据，没有索引查询会变的非常缓慢。还是以WordPress来说，其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引，比如wp_comments表中针对5个字段设计了BTR
索引的原理目标索引基础索引存储模型二分查找二叉树平衡二叉树（AVL Tree）多路平衡二叉树（B Tree）B+ 树 （加强版多路平衡查找树）为什么不用红黑树hash索引B+Tree 索引落地索引的使用原则 目标1、索引的本质
2、索引底层的数据结构
3、不同存储引擎中索引的落地
4、索引的创建和使用原则索引基础索引是什么排序的
数据结构索引类型普通索引：没有限制
唯一索引：键值不能重复
全文索
目录1、索引本质2、索引数据结构3、索引是怎么支撑千万级表的快速查找？ 4、如何基于索引b+树精准简历高性能索引？5、联合索引底层数据结构是怎么样的？1、索引本质 索引是帮助Mysql高效获取数据的排好序的数据结构2、索引数据结构 二叉树、红黑树、Hash表、B-TreeMysql从第一行将数据从磁盘load到内存与sql对比，每一次lo
主键索引的叶子节点存的是整行数据。在InnoDB里，主键索引也被称为聚簇索引（clustered index）。非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在InnoDB里，非主键索引也被称为二级索引（secondary index）。也就是说，基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。因此，我们在应用中应该尽量使用主键查询。聚簇索引聚簇索引有两个特点：使用记录主键值的大小进行记录和页的排序，这包括三个方
1、一级索引索引和数据存储在一起，都存储在同一个B+tree中的叶子节点。一般主键索引都是一级索引。2、二级索引二级索引树的叶子节点存储的是主键而不是数据。也就是说，在找到索引后，得到对应的主键，再回到一级索引中找主键对应的数据记录。3、例子介绍下面我们通过一个具体的示例进行演示一级索引和二级索引。有如下表pl_ranking（编程语言排行榜表），该表包含3个字段，如下：id：主键
plname：
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2023-08-10 23:40:36
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mysql——二级索引（辅助索引） 二级索引：叶子节点中存储主键值，每次查找数据时，根据索引找到叶子节点中的主键值，根据主键值再到聚簇索引中得到完整的一行记录。问题：1.相比于叶子节点中存储行指针，二级索引存储主键值会占用更多的空间，那为什么要这样设计呢？InnoDB在移动行时，无需维护二级索引，因为叶子节点中存储的是主键值，而不是指针。2.那么InnoDB有了聚簇索引，为什么还要有二级索引呢？聚
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2023-08-16 14:29:29
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InnoDB：聚集索引，索引B+树中叶子结点的值存放的是数据的值。因此InnoDB建表必须有个主键，用主键建立索引，若无主键，数据库会额外加一列唯一值充当主键。主键最好设计为自增的整型。若额外建立了非主键索引(二级索引)，则其叶子结点的值存放的是主键，即先查非主键索引得到主键，再查主键索引，这个过程称为回表。MyISAM：非聚集索引，索引B+树中叶子结点的值存放的是数据的指针，数据单独存放一个文件
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2023-09-12 21:32:52
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5.1 关于索引的结论：每个索引对应一颗 B+树（一种多叉树，一般最大四层，每个内节点的分叉大约1200左右），用户记录存储在 叶子节点目录项记录内节点（非叶子节点）InnoDB引擎聚集索引B+树 索引结构，也就是说：在InnoDB引擎中，索引即数据，数据即索引除主键外建立的索引都称为 二级索引（包括：联合索引、唯一索引、普通索引等），二级索引索引列+主键（可以指定联合索引，则会有多个索引列，但对
一、前言 针对初学者，只知道一张表加了索引之后，就可以提升检索速度，脱离了索引底层的原理，很容易陷入误区，本篇博客将给大家详细聊一下辅助索引，如何减少索引的无效创建，以及辅助索引的索引下推、回表，从概念到原理，准备好瓜子，花生，准备发车。 二、辅助索引 1、知识铺垫 &
二级索引：叶子节点中存储主键值，每次查找数据时，根据索引找到叶子节点中的主键值，根据主键值再到聚簇索引中得到完整的一行记录。问题：1.相比于叶子节点中存储行指针，二级索引存储主键值会占用更多的空间，那为什么要这样设计呢？ InnoDB在移动行时，无需维护二级索引，因为叶子节点中存储的是主键值，而不是指针。2.那么InnoDB有了聚簇索引，为什么还要有二级索引呢？ 聚簇索引的叶子节点存储了一行完
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2023-06-22 22:32:20
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一.索引索引主要是为了提高查询速度，能够提高查询速度的原因是将无序的数据变成有序(相对)索引分聚集索引，非聚集索引B+树索引，Hash索引聚集索引:一般主键索引就是聚集索引，聚集索引的叶子节点存储表中的数据非聚集索引:又称二级索引，非主键索引都称为非聚集索引，非聚集索引的叶子节点存储的是主键（为什么存储的主键，而不是记录所在地址呢，理由相当简单，因为记录所在地址并不能保证一定不会变，但主键可以保证
注意：本篇是InnoDB的二级索引实现，MyISAM实现不同。二级索引：叶子节点中存储主键值，每次查找数据时，根据索引找到叶子节点中的主键值，根据主键值再到聚簇索引中得到完整的一行记录。问题：1.相比于叶子节点中存储行指针，二级索引存储主键值会占用更多的空间，那为什么要这样设计呢？指针长度固定，比如4个字节而已，但是主键值是一个具体的值，那么就可能会很长了InnoDB在移动行时，无需维护二级索引，
## MySQL 二级索引的实现
### 1. 什么是二级索引
在MySQL中，二级索引是指在表的基础上建立的一个数据结构，用于加速对表中数据的查询操作。它可以提高查询的效率，减少查询时扫描的行数，从而提高系统的性能。
### 2. 实现二级索引的流程
下面是实现二级索引的流程图，可以用来展示整个过程的步骤和顺序。
```mermaid
flowchart TD
A(创建表)
二级索引又称辅助索引、非聚集索引(no-clustered index)。b＋tree树结构。然而二级索引的叶子节点不保存记录中的所有列，其叶子节点保存的是<健值，(记录)地址>。好似聚集索引中非叶子节点保存的信息，不同的是二级索引保存的是记录地址，而聚集索引保存的是下一层节点地址。记录的地址一般可以保存两种形式。 1. 记录的物理地址，页号：槽号：偏移量 2
聚簇索引：将数据存储与索引放在一块，找到索引也就找到了数据。非聚簇索引：将数据存储与索引分开，索引结构的叶子节点指向数据的对应行。myisam通过key_buffer把索引先缓存在内存中，访问数据时，在内存中直接搜索索引，然后通过索引找到磁盘对应数据。注意：innodb中，在聚簇索引之上创建的索引称之为辅助索引，辅助索引访问数据需要二次查找，非聚簇索引都是辅助索引。辅助索引叶子节点存储的不再是物理
聚集索引 和 二级索引 聚集索引选取规则
: 如果存在主键，主键索引就是聚集索引。
如果不存在主键，将使用第一个唯一（
UNIQUE
）索引作为聚集索引。 如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则
InnoDB
会自动生成一个
rowid
作为隐藏的聚集索 引 聚集索引的叶子节点下挂的是这一行的数据 。 二级索引的叶子节点下挂的是该
一致性的保证Phoenix客户端在成功提交一个操作并且得到成功响应后，就代表你所做的操作已经成功应用到原表和相关的索引表中。换句话说，索引表的维护和处理原表数据是同步的，并且各自是强一致性保证的。但是因为索引表和原表是在不同的表中，根据表的属性和索引的类型，当服务端崩溃导致一次提交失败时，原表和索引表中的数据就会有一些变化。所以在使用二级索引的时候，就要根据需求个用例充分考虑。下面列出了一些不同级
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2023-07-20 17:23:59
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一、问题经常遇到业务线的同学问，既然页面I/O对MySQL查询性能影响较大，那么对于一次MySQL查询，底层要进行多少次页面I/O呢？为了回答这个问题，下文我们简化几个概念：h：统称索引的高度；h1：聚簇索引的高度；h2：二级辅助索引的高度；k：中间结点的扇出系数。二、分析不得不说这是一个非常棒的问题，跟咱们的日常查询密切相关。这个问题看似简单，但回答起来并不那么容易。首先我们来看下MySQL B
一：索引类型索引影响where查询，order by排序。 分类很多：从索引存储结构划分：B Tree索引、Hash索引、FULLTEXT全文索引、R Tree索引 从应用层次划分：普通索引、唯一索引、主键索引、复合索引从索引键值类型划分：主键索引、辅助索引（二级索引） 从数据存储和索引键值逻辑关系划分：聚集索引（聚簇索引）、非聚集索引（非聚簇索引） 二：索引原理（Innodb）索引使用Page存
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2023-08-20 21:41:46
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InnoDB主键和二级索引树、回表在InnoDB中创建一张表，会生成两个文件。如创建一张user表，会生成user.frm（表结构）和user.idb（数据和索引）两个文件。 InnoDB存储引擎的数据和索引都存储在一个文件，这样的索引方式也叫聚集索引。InnoDB在创建一个表时，如果没有加主键，会自动生成一个主键列作为主键索引。因为InnoDB的数据需要和索引存到一块，这里的索引指的就是主键索引
