索引与算法

对InnoDB存储引擎支持的索引做一个概述,并对索引内部的机制深入分析


索引

索引这节是MySQL内容补充

聚集索引

通俗讲就是一本字典本身,通过拼音查询汉字就是使用聚集索引。我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”

一个没加主键的表,它的数据无序的放置在磁盘存储器上,一行一行的排列的很整齐。如果给表上了主键,那么表在磁盘上的存储结构就由整齐排列的结构转变成了树状结构,也就是平衡树结构,换句话说,就是整个表就变成了一个索引。也就是所谓的聚集索引。 这就是为什么一个表只能有一个主键, 一个表只能有一个聚集索引,因为主键的作用就是把表的数据格式转换成索引(平衡树)的格式放置

其中树的所有结点(叶节点除外)的数据都是由主键字段中的数据构成,也就是通常我们指定主键的id字段。最下面部分是真正表中的数据。 假如我们执行一个SQL语句select * from table where id = 1256;,首先根据索引定位到1256这个值所在的叶结点,然后再通过叶结点取到id等于1256的数据行

但是加入索引之后,写入数据的速度会下降。原因很简单的,因为平衡树这个结构必须一直维持在一个正确的状态, 增删改数据都会改变平衡树各节点中的索引数据内容,破坏树结构,因此,在每次数据改变时,DBMS必须去重新梳理树(索引)的结构以确保它的正确,这会带来不小的性能开销,也就是为什么索引会给查询以外的操作带来副作用的原因

非聚集索引

我们通过偏旁去查询汉字,但它需要两个过程,先找到目录中的结果,然后再翻到您所需要的页码。我们把这种目录纯粹是目录,正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”

非聚集索引和聚集索引一样, 同样是采用平衡树作为索引的数据结构。索引树结构中各节点的值来自于表中的索引字段, 假如给user表的name字段加上索引,那么索引就是由name字段中的值构成,在数据改变时,DBMS需要一直维护索引结构的正确性。如果给表中多个字段加上索引,那么就会出现多个独立的索引结构,每个索引(非聚集索引)互相之间不存在关联

每次给字段建一个新索引,字段中的数据就会被复制一份出来,用于生成索引。因此,给表添加索引,会增加表的体积,占用磁盘存储空间

非聚集索引和聚集索引的区别在于,通过聚集索引可以查到需要查找的数据,而通过非聚集索引可以查到记录对应的主键值,再使用主键的值通过聚集索引查找到需要的数据

不管以任何方式查询表,最终都会利用主键通过聚集索引来定位到数据,聚集索引(主键)是通往真实数据所在的唯一路径

B+树