目录

  • 索引概念
  • 索引种类
  • 优缺点
  • 应用场景
  • 常见的MySQL索引结构
  • 为什么采用B+ 树？这和Hash索引比较起来有什么优缺点吗？
  • 为什么使用b+树而不使用红黑树?


索引概念

  • 数据库索引,是数据库管理系统中一个排序的数据结构,以协助快速查询,更新数据库中表的数据。
  • 索引的实现通常使用B树和变种的B+树(mysql常用的索引就是B+树)
  • 索引是在存储引擎中实现的，也就是说不同的存储引擎，会使用不同的索引。MyISAM和InnoDB存储引擎：只支持BTREE索引，也就是说默认使用BTREE，不能够更换。MEMORY/HEAP存储引擎：支持HASH和BTREE索引。

索引种类

  • 普通索引：MySQL中基本索引类型，没有什么限制，允许在定义索引的列中插入重复值和空值，纯粹为了查询数据更快一点。
  • 唯一索引：索引列中的值必须是唯一的，但是允许为空值。
  • 主键索引：是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。（主键约束，就是一个主键索引）
  • 组合索引：在表中的多个字段组合上创建的索引，只有在查询条件中使用了这些字段的左边字段时，索引才会被使用，使用组合索引时遵循最左前缀集合。例如，这里由id、name和age3个字段构成的索引，索引行中就按id/name/age的顺序存放，索引可以索引下面字段组合(id，name，age)、(id，name)或者(id)。如果要查询的字段不构成索引最左面的前缀，那么就不会是用索引，比如，age或者（name，age）组合就不会使用索引查询。
  • 全文索引：全文索引，只有在MyISAM引擎上才能使用，只能在CHAR,VARCHAR,TEXT类型字段上使用全文索引，介绍了要求，说说什么是全文索引，就是在一堆文字中，通过其中的某个关键字等，就能找到该字段所属的记录行。一般开发中，不贵用到全文索引，因为其占用很大的物理空间和降低了记录修改性，故较为少用。

优缺点

1. 优点

  • 通过创建索引,可以在查询的过程中,提高系统的性能
  • 通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性
  • 在使用分组和排序子句进行数据检索时,可以减少查询中分组和排序的时间

2. 缺点

  • 创建索引和维护索引要耗费时间,而且时间随着数据量的增加而增加
  • 索引需要占用物理空间,如果要建立聚簇索引,所需要的空间会更大
  • 在对表中的数据进行增加删除和修改时需要耗费较多的时间,因为索引也要动态地维护

应用场景

1. 哪些情况需要创建索引

  • 主键自动建立唯一索引
  • 在经常用在连接（join）的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度
  • 在经常需要根据范围搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；
  • 频繁作为查询条件（经常where）的字段应该创建索引
  • 查询中经常（OrderBy）排序的字段（因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间）
  • 查询中统计（Count）或者分组（Groupby）的字段；

2. 哪些情况不需要创建索引

  • 表记录太少
  • 经常增删改的表
  • 数据重复且分布平均的表字段，因此应该只为经常查询和经常排序的数据列建立索引。

注意，如果某个数据列包含许多重复的内容，为它建立索引就没有太大的实际效果。

常见的MySQL索引结构

Hash索引和B+ Tree索引，我们使用的是InnoDB引擎，默认的是B+树

为什么采用B+ 树？这和Hash索引比较起来有什么优缺点吗？

因为Hash索引底层是哈希表，哈希表是一种以key-value存储数据的结构，所以多个数据在存储关系上是完全没有任何顺序关系的，所以，对于区间查询是无法直接通过索引查询的，就需要全表扫描。所以，哈希索引只适用于等值查询的场景。
而B+ Tree是一种多路平衡查询树，所以他的节点是天然有序的（左子节点小于父节点、父节点小于右子节点），所以对于范围查询的时候不需要做全表扫描。

为什么使用b+树而不使用红黑树?

B+树就是为文件存储而生的。
如果数据库文件存储在主存中我认为两种结构的查询速度差距不是很大，因为主存的查找速度非常快。
而数据库文件实际存储在磁盘中，定位一行信息需要查找该行文件所在柱面号，磁盘号，扇区号，页号这个阶段是很耗费时间的。每一次的定位请求意味着要做一次IO操作，也意味着成倍的时间消耗。因此减少IO查询的次数是提高查询性能的关键。
而IO的查询次数就是索引树的高度，高度越低查询的次数越少。同样的结点次数红黑树的高度最多为2log(n+1)，而B+树的高度最多为(logt (n+1)/2)+1,随着t增大高度会更小，IO次数也会减少。