mysql索引数据结构有哪些 父进程和子进程共享虚拟地址空间

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mysql索引底层原理

一、定义

索引定义：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。本质：索引是数据结构。

二、B-Tree

m阶B-Tree满足以下条件：1、每个节点至多可以拥有m棵子树。2、根节点，只有至少有2个节点（要么极端情况，就是一棵树就一个根节点，单细胞生物，即是根，也是叶，也是树)。3、非根非叶的节点至少有的Ceil(m/2)个子树(Ceil表示向上取整，如5阶B树，每个节点至少有3个子树，也就是至少有3个叉)。4、非叶节点中的信息包括[n,A0,K1,A1,K2,A2,…,Kn,An]，，其中n表示该节点中保存的关键字个数，K为关键字且Ki<Ki+1，A为指向子树根节点的指针。5、从根到叶子的每一条路径都有相同的长度（叶子节点在相同的层）

B-Tree特性：

1、关键字集合分布在整颗树中；2、任何一个关键字出现且只出现在一个节点中；3、每个节点存储date和key；4、搜索有可能在非叶子节点结束；5、一个节点中的key从左到右非递减排列；6、所有叶节点具有相同的深度，等于树高h。

B-Tree上查找算法的伪代码如下：

三、B+Tree

B+Tree与B-Tree的差异在于：1、B+Tree非叶子节点不存储data，只存储key；2、所有的关键字全部存储在叶子节点上；3、每个叶子节点含有一个指向相邻叶子节点的指针，带顺序访问指针的B+树提高了区间查找能力；4、非叶子节点可以看成索引部分，节点中仅含有其子树（根节点）中的最大（或最小）关键字；

四、B/B+树索引的性能分析

依据：使用磁盘I/O次数评价索引结构的优劣主存和磁盘以页为单位交换数据，将一个节点的大小设为等于一个页，因此每个节点只需一次I/O就可以完全载入。根据B树的定义，可知检索一次最多需要访问h个节点渐进复杂度:O(h)=O(logdN)dmax=floor(pagesize/(keysize+datasize+pointsize))一般实际应用中，出度d是非常大的数字，通常超过100，因此h非常小（通常不超过3，3层可存大约一百万数据）B-Tree中一次检索最多需要h-1次I/O（根节点常驻内存）B+Tree内节点不含data域，因此出度d更大，则h更小，I/O次数少，效率更高，故B+Tree更适合外存索引。

五、MySQL索引实现1、MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构，叶节点的data域存放的是数据记录的地址；MyISAM主索引和辅助索引在结构上没有任何区别，只是主索引要求key是唯一的，而辅助索引的key可以重复；

2、InnoDB的数据文件本身就是索引文件，叶节点包含了完整的数据记录，这种索引叫做聚集索引。因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集，所以InnoDB要求表必须有主键（MyISAM可以没有），如果没有显式指定，则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键。InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址；辅助索引搜索需要检索两遍索引：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；

3、页分裂问题

如果主键是单调递增的，每条新记录会顺序插入到页，当页被插满后，继续插入到新的页；

如果写入是乱序的，InnoDB不得不频繁地做页分裂操作，以便为新的行分配空间。页分裂会导致移动大量数据，一次插入最少需要修改三个页而不是一个页。

如果频繁的页分裂，页会变得稀疏并被不规则地填充，所以最终数据会有碎片。

六、总结

了解不同存储引擎的索引实现方式对于正确使用和优化索引都非常有帮助

1、为什么不建议使用过长的字段作为主键？

2、为什么选择自增字段作为主键？

3、为什么常更新是字段不建议建立索引？

4、为什么选择区分度高的列作为索引？区分度的公式是count(distinctcol)/count(*)

5、尽可能的使用覆盖索引

七、优化LIMIT分页查询

SELECT*FROMtablewhereconditionLIMIToffset,rows;上述SQL语句的实现机制是：1、从“table”表中读取offset+rows行记录。2、抛弃前面的offset行记录，返回后面的rows行记录作为最终的结果。覆盖索引：selecta.id,sid,parent_s_idfromcashpool_account_relationshipajoin(selectidfromcashpool_account_relationshipLIMIT1000000,10)bona.id=b.id;selectid,sid,parent_s_idfromcashpool_account_relationshipwhereid>=(selectidfromcashpool_account_relationshipLIMIT1000000,1)LIMIT10;

八、Q&A

1、InnoDB支持hash索引吗？--马欣InnoDB是支持hash索引的，不过其支持的hash索引是自适应的，InnoDB存储引擎会根据表的使用情况自动为表生成hash索引，不能人为干预是否在一张表中生成hash索引。2、InnoDB主键索引的叶节点含完整的数据记录，那主键索引文件要比数据文件大吗？--徐财厚1）.在Innodb引擎中，主键索引中的叶子结点包含记录数据，主键索引文件即为数据文件。2）.在tables表中统计的data_length数据为主键索引大小，index_length为统计的这个表中所有辅助索引（二级索引）索引的大小。

四大索引指的是什么

四大索引指的是:

1.主键索引：

数据记录里面不能有null，数据内容不能重复，在一张表里面不能有多个主键索引。

2.普通索引：

使用字段关键字建立的索引，主要是提高查询速度。

3.唯一索引：

字段数据是唯一的，数据内容里面能否为null,在一张表里面，是可以添加多个唯一索引。

4.全文索引：

在比较老的版本中，只有myisam引擎支持全文索引，在innodb5.6后引擎也支持全文索引，在mysql中全文索引不支持中文。我们一般使用sphinx集合coreseek来实现中文的全文索引。

mysql索引数据结构区别

全文索引、聚集索引、哈希索引、b+树索引等B+树的简单定义：B+树是为磁盘或其他存储设备设计的一种平衡查找树。B+树中所有记录都是按键值大小顺序存放在叶子节点上，各叶子节点通过指针进行连接。

哈希索引(Hashindexes)采用哈希表来对键值进行查找，时间复杂度为O(1)。

使用哈希索引时对于键值的等值查询是非常快的，但是其他类型的查询如范围查询、模糊查询、排序等是不能使用哈希索引的。

这是哈希索引使用比较少的主要原因。

聚集索引（ClusteredIndex）又称聚簇索引，其叶子节点存放记录。每个InnoDB表有一个特定的索引叫做聚集索引,存储行的数据。

如果你的表定义了主键那么主键就是聚集索引，如果没有定义主键,MySQL会选择第一个非空唯一索引列作为聚集索引，如果表中也没有唯一索引,InnoDB会生成一个类似RowId的隐藏的聚集索引。全文索引查找条件使用MATCHAGAINST。全文索引(Full-textsearchindexes)使用倒排索引(invertedindex)实现。

倒排索引会记录文本中的每个关键字出现在文档中的位置。

MySQL的索引是什么怎么优化

MySQL的索引类似于目录，可以提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。

也可以简单理解为：快速查找排好序的一种数据结构。

如果表有100万条记录，通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快1000倍。

为表设置索引要付出代价的：一是增加了数据库的存储空间，二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动)。

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MySQL是如何利用索引的

什么是索引？

索引是数据库快速找到记录行的一种数据结构，类似我们看书时的目录，它是良好性能的关键因素。尤其是表中的数据量越来越大时，如果索引使用不当，会严重影响性能。索引也是最常见的数据库优化手段，它能轻易的将查询性能提高好几个量级。

MySQL索引类型？

mysql索引数据是存储在存储引擎中的，所以不同存储引擎中索引的工作方式并不一样。

B-Tree索引：基于B+树（一种多叉搜索数树）来实现的索引类型，一般也是使用的最多的索引类型，之所以选择B+树而不是其他数据结构，是因为B+树在查询时间复杂度可以维持在O(logn)的级别上，由于B+的矮胖（从根节点到叶子节点的距离可以维持在较小范围）特性减少磁盘IO次数、数据只存在叶子节点中并且按顺序存储也可以支持快速的范围查询，这是其他结构无法满足的！

B+索引中值是按顺序存储的，叶子节点到根节点的距离都相同，从B+树的根节点开始往下查找，节点存储了指向叶子节点的指针，通过将要查找的值和每个节点值比较后，一层层定位到最终的叶子结点上，叶子节点存储的就是行数据、指针或主键。

假如我们索引列是：

key（lastname（姓）,firstname（名）,born），可以使用B+树索引的查询类型包括：全键值、键值范围、键前缀查找，其中键前缀只适用于最左前缀查找：

全值匹配：指的是和索引中所有的列进行匹配，如可以找到姓名为：Cuba（名）Allen(姓)、生于1988-10-04的人，如wherelastname=‘Allen’andfirstname=‘Cuba’andborn='1988-10-04'匹配最左前缀：可以查找姓为Allen的人，如wherelastname=‘Allen’匹配列前缀：也可以匹配某一列的值的开头部分，如wherelastnamelike‘A%’或者wherefirstnamelike‘M%’匹配范围：可以匹配姓在Allen和Bill之间的人精确匹配某一列并匹配另外一列：查找所有姓为Allen、并且名字是以M开头的人，如wherelastname=‘Allen’andfirstnamelike‘M%’访问索引数据：这种查询只需要访问索引本身就行了，不需要访问数据行，也就是常说的索引覆盖，举个例子：如果只需要找到姓为Allen的人的名称，而不需要这个人其他的信息，名称就存在与索引中，不需要再去数据行中查找数据了。

这里需要注意的是叶子节点存什么类型数据不同的存储引擎还不一样，在MyISAM中叶子节点存储的是数据物理位置（指针），而InnoDB使用B+结构存储的是原始数据或主键，也就是我们常说的聚簇索引，它存储的是原始全量数据、键值，聚簇索引指的是一种数据索引组织形式，它将数据和索引聚集在一起所以叫聚簇，它本身并不是一种索引类型。

一般InnoDB查找过程为从辅助索引上开始查找到数据主键，然后在主键索引中用主键再次查找，最后再找到数据，虽然多了一次查找过程，但更新数据不会导致聚簇索引频繁变化。而在MyISAM中不需要2次索引查找，因为叶子节点存储的是数据的物理地址可以直接定位，虽然查询看似简单了，但是物理地址会因为数据频繁变更而发生变化。

假设有以下数据：

InnoDB（聚簇索引）数据查找过程：

MyISAM（非聚簇索引结构）数据查找过程：

哈希索引：基于哈希表来实现的索引类型，如果存在哈希冲突，索引会使用链表来存放多个记录到一个哈希桶中。举个例子：如果存在以下索引keyUSINGHASH（firstname），哈希索引会使用哈希函数计算出firstname列的哈希值作为key，并将行指针作为value存储，当使用=、IN（）、<=>操作时，先计算出sql语句操作查找值的哈希值，并使用其来查找哈希表对应的行指针，从而返回数据。

这里需要注意是：

哈希索引只存储哈希值和行指针，索引索引本身没有行数据，也就没有所谓的索引覆盖。哈希索引没有按哈希值的顺序排列，所有不支持排序操作。不支持部分索引列的匹配，哈希索引使用你指定的全部列来计算哈希值，列入（A，B）如果查询只有列A，则索引无发匹配。哈希索引只支持等值比较（=、in(),<=>）。哈希冲突较高时，查找效率就变成了链表，复杂度从O（1）变为O（n）。

空间数据索引：MyISAM支持空间索引可以用来存储地理数据。必须使用GIS相关函数如MBRCONUNTAINS（）来维护数据，因为本身mysql对GIS的支持下不完善，这中特性使用很少。

全文索引：这是一种特殊类型的索引，他查找的是索引列中文本的关键词，而不是比较索引值，全文索引的使用要注意列的文本大小和数据量，它的匹配方式类似于搜索引擎。

索引的优缺点？大大减少了服务器扫描表的数据量。避免不必要的排序和临时表。将随机IO变为顺序IO。对于非常小的表，全表扫描可能比索引更快，对于中型数据量表，索引将会非常有效，对于TB级别的表来说，索引的维护和效果可能没有我们想象的那样好，这是可以使用表分区、业务拆分表和分库等技术。常见的索引优化方式及注意事项？不要把索引的列纳入表达式，也不能是函数参数，如whereaid+1=5、whereto_days（col）<=10.选择重复性较低的列建索引，重复性较高会导致索引失效，全表扫描。多列索引中很多常见的错误是，喜欢为每个列创建独立索引，实际上这是错误的！要选择合适的顺序和列来合并索引，来看个简单例子：

表数据为：

分别建2个独立索引：inx_name,inx_company：

现在执行以下语句：

SELECT*fromtuserwhere`name`='22'orcompany='bb'

结果显示并没有使用索引来查询数据：

现在加一个多列索引：inx_name_company

执行同样的sql显示使用了多列索引：

不要在大文本字段建全量索引，这会然导致索引数据较大，查询较慢，可以建一个前缀索引，例如

//在city列上取前7个字符作为索引mysql>altertabledemoaddkey(city(7))

这是一种使索引更小，更快的方法，但缺点是无法使用缀索引orderby或groupby

好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。