Mysql索引详解

• • • 1. 为什么Mysql底层选择B+树作为数据结构？
    • 2. Mysql索引节点
    • 3. 存储引擎
    • 4. myisam引擎内容
    • 5. InnoDB引擎内容
    • 6. 索引优化

1. 为什么Mysql底层选择B+树作为数据结构？

1. 二叉树:容易转换为链表。
2. 红黑树:数据层数太高。（二叉平衡树）
3. B+ Tree: 多叉平衡树。 索引节点是从左向右升序排列。
	1.  
4. B- Tree
	1. 叶节点具有相同的深度，叶节点的指针为空。
	2. 所有索引元素不重复。
	3. 节点中的数据索引从左至右递增排列。
           

2. Mysql索引节点

1. 一个索引节点分配16KB大小。
2. 索引数据和区间索引地址（两个索引节点之间的数据所在的内存地址）构成。
3. MySQL根节点索引是常驻在内存中。
4. 每一次IO操作，都会获取一个索引节点。
           

3. 存储引擎

1. 存储引擎是针对数据表，不是针对数据库的一个库中可以存储不同存储引擎的数据表。
           

4. myisam引擎内容

1. 存储数据相关文件:
   1. tableName.frm：存储table的表结构。
   2. tableName.MYD：存储table中的数据。
   3. tableName.MYI：存储table的索引。
2. 查询的过程
   1. 没有索引：直接进行全表扫描。
   2. 存在索引：
      1. 查找索引(MYI文件)。
      2. 根据索引中存储的数据内存地址，在(MYD文件)查找数据。
      3. 加载到内存中。
3. 索引(非聚集索引)
   1. 索引文件和数据文件是分离的。
   2. 索引的叶子节点，存储的是数据所在的内存地址。

      

5. InnoDB引擎内容

1. 存储数据相关文件:
   1. tableName.frm: 存储table的表结构。
   2. tableName.ibd：存储table的索引以及数据。
2. 面试题
   1. 为什么InnoDB建议，必须建立主键，并且推荐使用整型的自增主键？
      1. InnoDB底层会根据主键，组建B+Tree的数据。
      2. 没有建立主键时，InnoDB会在底层寻找一个不重复数据的列，作为主键索引，构建B+Tree的数据组成。若找不到合适列，Mysql会新建一个隐藏列，作为主键索引，构建B+Tree的数据组成。
      3. 推荐使用整型；是因为整型占用的存储空间小，且容易比较大小(因为B+Tree是保证索引节点，是从左到右，依次递增)。
      4. 使用自增；若主键时随意大小，那么会导致，叶子节点会进行分裂，且B+Tree会进行自平衡，降低效率。
   2. BTree和B+Tree的区别？
      1. Btree叶子节点没有关联；
      2. B+Tree叶子节点之后是使用双向链表结构，互相关联在一起的。
3. Hash索引
   1. 定义：根据查找语句的字段，进行hash运算，得到磁盘对应的行存储地址 。
   2. 优势：对于=这样的可以快速查询。
   3. 劣势：对于> or < 等等这种区域操作，则无法快速查询数据。
4. 索引(聚集索引)：
   1. 索引文件和数据文件是在一起的。
   2. 索引的叶子节点，存储的是对应索引的行完整数据。
   3. 聚集索引定义：就是索引的叶子节点，存储的就是完整数据行。
   4. 叶子节点是数据结构是双向指针；方便进行范围的查找。

      

      

6. 索引优化

1. 联合索引的底层数据结构是怎么样的？
   1. 索引节点中，就会存储多个字段的数据；然后数据节点中存储其余的字段数据。
   2. 比较大小：会一个一个字段进行比较，若第一个字段就能比较出大小，则不会进行后面字段的比较；因此，当我们使用索引时，若查询的字段顺序，不符合索引字段的顺序，则无法使用索引。 eg: key(a, b, c)； where b == 1 and a == 2 and c==1， 依然会被Mysql底层，优化使用到索引。除非，where中不含a开头，就会无法使用索引。