MySQL知识体系——索引
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本文直切主题,针对InnoDB引擎描述索引及优化策略。在开始之前,需要读者了解:1)二叉查找树(包括2-3查找树、红黑树等数据结构)2)MySQL的InnoDB引擎基础知识 索引初探 要了解索引,当然要了解其数据结构。树有很多应用,流行的用法之一是包括UNIX和DOS在内的许多常用操作系统中的目录结构,二叉查找树又是Java中两种集合类TreeSet和TreeMap实现的基础。那么对于数据库,I/O是其性能瓶颈所在,减少树的深度是直接有效的,BTree和B+Tree应运而生。 BTree和B+Tree(Balance-Tree,多路搜索树,非二叉) BTree BTree是一种查找树,如同二叉查找树,红黑树等,都是为提高查找效率而产生的,BTree也是如此,可以把它看做二叉查找树的优化升级。二叉查找树的特点是每个非叶节点都最多只有两个子节点,但是当数据量非常大时,二叉查找树的深度过深,搜索算法自根节点向下搜索时,需要访问的节点也就变的相当多。如果这些节点存储在外存储器(磁盘)中,每访问一个节点,相当于就是进行了一次I/O操作,随着树高度的增加,频繁的I/O操作一定会降低查询的效率。BTree改二叉为多叉,每个节点存储更多的指针信息,以此达到减少树的深度、降低I/O操作数。 使用BTree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度。 定义(对于一个m阶BTree)
特性
B+Tree InnoDB 存储引擎在绝大多数情况下使用B+Tree建立索引,B+Tree也是关系型数据库中最为常用和有效的索引结构,但是B+Tree索引并不能找到一个给定键对应的具体值,它只能找到数据行对应的页,然后正如上一节所提到的,数据库把整个页读入到内存中,并在内存中查找具体的数据行。 定义(其定义基本与 BTree同,除了:)
特性
区别 B+Tree是BTree的一种变形树,它与BTree的差异在于:
聚集索引和辅助索引 数据库中的 B+Tree索引可以分为聚集索引(clustered index)和辅助索引(secondary index),它们之间的最大区别就是,聚集索引中存放着一条行记录的全部信息,而辅助索引中只包含索引列和一个用于查找对应行记录的“书签”。即在数据库的聚集索引中,叶子节点直接包含卫星数据。在辅助索引(NonClustered Index)中,叶节点带有指向卫星数据的指针。 聚集索引 InnoDB使用了聚集索引存储数据。 与非聚集索引的区别则是,聚集索引既存储了索引,也存储了行值。当一个表有一个聚集索引,它的数据是存储在索引的叶子页(leaf pages)上的。因此可以说InnoDB是基于索引的表。 当我们使用聚集索引对表中的数据进行检索时,可以直接获得聚集索引所对应的整条行记录数据所在的页,不需要进行第二次操作。 索引的建立规则
辅助索引 辅助索引,也叫做非聚集索引,叶节点不包含行的全部数据。除了包含关键字外,还包含了一个标记,这个标记用来告诉InnoDB引擎从哪里可以找到与索引相对应的行数据。由于InnoDB引擎是索引组织表,因此,这个标记就是相应的行数据的聚集索引关键字。 辅助索引的存在并不影响数据在聚集索引中的组织,因此一个表可以有多个辅助索引。 使用辅助索引查找一条表记录的过程:通过辅助索引查找到对应的关键字,最后在聚集索引中使用关键字获取对应的行记录,这也是通常情况下行记录的查找方式。 使用建议 (编辑:晋中站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |