【MySQL高级篇笔记-索引的数据结构 (中) 】

news2024/11/28 11:33:41

此笔记为尚硅谷MySQL高级篇部分内容

一、索引及其优缺点

1、索引概述

2、优点

3、缺点

二、InnoDB中索引的推演

1、设计索引

1.一个简单的索引设计方案

2.InnoDB中的索引方案

2、常见索引概念

1. 聚簇索引

2. 二级索引（辅助索引、非聚簇索引）

3. 联合索引

3、InnoDB的B+树索引的注意事项

1. 根页面位置万年不动

2. 内节点中目录项记录的唯一性

编辑

编辑3. 一个页面最少存储2条记录

三、MyISAM中的索引方案

MyISAM 与 InnoDB对比

小结

四、索引的代价

五、MySQL数据结构选择的合理性

全表遍历

Hash结构

二叉搜索树

AVL树

B-Tree

B+Tree

思考题

R树

小结

算法的时间复杂度

一、索引及其优缺点

1、索引概述

MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
索引的本质：索引是数据结构。你可以简单理解为“排好序的快速查找数据结构”，满足特定查找算法。
这些数据结构以某种方式指向数据，这样就可以在这些数据结构的基础上实现高级查找算法

2、优点

（1）类似大学图书馆建书目索引，提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本，这也是创建索引最主要的原因。

（2）通过创建唯一索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。

（3）在实现数据的参考完整性方面，可以加速表和表之间的连接。换句话说，对于有依赖关系的子表和父表联合查询时，可以提高查询速度。

（4）在使用分组和排序子句进行数据查询时，可以显著减少查询中分组和排序的时间，降低了CPU的消耗。

3、缺点

增加索引也有许多不利的方面，主要表现在如下几个方面：

（1）创建索引和维护索引要耗费时间，并且随着数据量的增加，所耗费的时间也会增加。（2）索引需要占磁盘空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，存储在磁盘上，如果有大量的索引，索引文件就可能比数据文件更快达到最大文件尺寸。

（3）虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度。当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态地维护，这样就降低了数据的维护速度。因此，选择使用索引时，需要综合考虑索引的优点和缺点。

二、InnoDB中索引的推演

在没有索引的情况下，不论是根据主键列或者其他列的值进行查找，由于我们并不能快速的定位到记录所在的页，所以只能从第一个页沿着双向链表一直往下找，在每一个页中根据我们上面的查找方式去查找指定的记录。因为要遍历所有的数据页，所以这种方式显然是超级耗时的。如果一个表有一亿条记录呢？此时索引应运而生。

1、设计索引

1.一个简单的索引设计方案

2.InnoDB中的索引方案

① 迭代1次：目录项纪录的页

从图中可以看出来，我们新分配了一个编号为30的页来专门存储目录项记录。这里再次强调目录项记录和普通的用户记录的不同点：

相同点：

② 迭代2次：多个目录项纪录的页

③ 迭代3次：目录项记录页的目录页

④ B+Tree

2、常见索引概念

索引按照物理实现方式，索引可以分为 2 种：聚簇（聚集）和非聚簇（非聚集）索引。我们也把非聚集索引称为二级索引或者辅助索引。

1. 聚簇索引

2. 二级索引（辅助索引、非聚簇索引）

3. 联合索引

3、InnoDB的B+树索引的注意事项

1. 根页面位置万年不动

理解形成过程

2. 内节点中目录项记录的唯一性

3. 一个页面最少存储2条记录

三、MyISAM中的索引方案

MyISAM索引的原理图

MyISAM 与 InnoDB对比

小结

四、索引的代价

索引是个好东西，可不能乱建，它在空间和时间上都会有消耗：

空间上的代价

时间上的代价