MySQL数据库索引-编程知识

索引概述

索引结构

二叉树

B-Tree

B+Tree

Hash

索引分类

索引语法

慢查询日志

索引概述

索引 (index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用(指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。

演示：表结构数据如下

假如我们要执行的sor语句为: select * from user where age = 45;、

无索引i情况：

在无索引情况下，就需要从第一行开始扫描，一直扫描到最后一行，我们称之为全表扫描，性能很低。

有索引情况：

如果我们针对于这张表建立了索引，假设索引结构就是二叉树，那么也就意味着，会对age这个字段建立一个二叉树的索引结构。

此时我们在进行查询时，只需要扫描三次就可以找到数据了，极大的提高的查询的效率。

备注:这里我们只是假设索引的结构是二叉树，介绍一下索引的大概原理，只是一个示意图，并不是索引的真实结构，索引的真实结构，后面会详细介绍。

特点：

索引结构

MysQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的索引结构，主要包含以下几种:

上述是MysQL中所支持的所有的索引结构，接下来，我们再来看看不同的存储引擎对于索引结构的支持情况。

二叉树

假如说MySQL的索引结构采用二叉树的数据结构，比较理想的结构如下:

如果主键是顺序插入的，则会形成一个单向链表，结构如下:

所以，如果选择二叉树作为索引结构，会存在以下缺点:

顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。
大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。

此时大家可能会想到，我们可以选择红黑树，红黑树是一颗自平衡二叉树，那这样即使是顺序插入数据，最终形成的数据结构也是一颗平衡的二叉树,结构如下:

但是，即使如此，由于红黑树也是一颗二叉树，所以也会存在一个缺点:

大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。

所以，在MySQL的索引结构中，并没有选择二叉树或者红黑树，而选择的是B+Tree，那么什么是B+Tree呢?在详解B+Tree之前，先来介绍一个B-Tree。

B-Tree

B一Tree，z树是一种多叉路衡查找树，相对于二叉树，z树每个节点可以有多个分支，即多叉。
以一颗最大度数(max-degree)为5 (5阶)的b-tree为例，那这个B树每个节点最多存储4个key，5个指针:

树的度数指的是一个节点的子节点个数。

插入一组数据: 100 65 169 368 900 556 780 35 215 1200 234 888 158 90 1000 88120 268 250 然后观察一些数据插入过程中，节点的变化情况。

特点:

5阶的B树，每一个节点最多存储4个key，对应5个指针。
一旦节点存储的key数量到达5，就会裂变，中间元素向上分裂。
在B+树中，非叶子节点和叶子节点都会存放数据。

B+Tree

B+Tree是B-Tree的变种，我们以一颗最大度数(max-degree)为4(4阶)的b+tree为例，来看一下其结构示意图:

我们可以看到，两部分:

绿色框框起来的部分，是索引部分，仅仅起到索引数据的作用，不存储数据。
红色框框起来的部分，是数据存储部分，在其叶子节点中要存储具体的数据。

插入一组数据: 100 65 169 368 900 556 780 35 215 1200 234 888 158 90 1000 88120 268 250 。然后观察一些数据插入过程中，节点的变化情况。

最终我们看到，B+Tree 与B一Tree相比，主要有以下三点区别:

所有的数据都会出现在叶子节点。
叶子节点形成一个单向链表
非叶子节点仅仅起到索引数据作用，具体的数据都是在叶子节点存放的。

上述我们所看到的结构是标准的B+Tree的数据结构，接下来，我们再来看看MysQL中优化之后的
B＋Tree。

MySQL索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能，利于排序。

Hash

MySQL中除了支持B+Tree索引，还支持一种索引类型---Hash索引。

结构：哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中。

如果两个(或多个)键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了hash冲突(也称为hash碰撞)，可以通过链表来解决。

特点

Hash索引只能用于对等比较(=, in)，不支持范围查询(between，>，< ，...)
无法利用索引完成排序操作
查询效率高，通常(不存在hash冲突的情况)只需要一次检索就可以了，效率通常要高于B+tree索引

存储引擎支持：在MySQL中，支持hash索引的是Memory存储引擎。而InnoDB中具有自适应hash功能,hash索引是InnoDB存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。

为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构?

相对于二叉树，层级更少，搜索效率高;
对于B-tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低;
相对Hash索引，B+tree支持范围匹配及排序操作;

索引分类

在MySQL数据库，将索引的具体类型主要分为以下几类:主键索引、唯一索引、常规索引、全文索引。

而在在InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种

聚集索引选取规则:

如果存在主键，主键索引就是聚集索引。
如果不存在主键，将使用第一个唯一(UNIQUE)索引作为聚集索引。
如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。

聚集索引和二级索引的具体结构如下:

聚集索引的叶子节点下挂的是这一行的数据。
二级索引的叶子节点下挂的是该字段值对应的主键值。

接下来，我们来分析一下，当我们执行如下的 SQL 语句时，具体的查找过程是什么样子的。

接下来，我们来分析一下，当我们执行如下的soz语句时，具体的查找过程是什么样子的

具体过程如下:

由于是根据name字段进行查询，所以先根据name='Arm '到name字段的二级索引中进行匹配查找。但是在二级索引中只能查找到Arm对应的主键值10。
由于查询返回的数据是*，所以此时，还需要根据主键值10，到聚集索引中查找10对应的记录，最终找到1o对应的行row。
最终拿到这一行的数据，直接返回即可。

回表查询:这种先到二级索引中查找数据，找到主键值，然后再到聚集索引中根据主键值，获取数据的方式，就称之为回表查询。

InnoDB主键索引的B+tree高度为多高呢?

一行数据大小为1k，一页中可以存储16行这样的数据。工nnoDB的指针占用6个字节的空间，主键即使为bigint，占用字节数为8。

高度为2:

n *8 +(n + 1)* 6= 16*1024，算出n约为1170 ； 1171* 16= 18736

也就是说，如果树的高度为2，则可以存储18000多条记录。

高度为3:

1171 *1171 *16=21939856

也就是说，如果树的高度为3，则可以存储 2200w左右的记录。

索引语法

创建索引

CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name (index_col_name,... ) ;

查看索引

SHOW INDEX FROM table_name ;

删除索引

DROP INDEX index_name ON table_name ;

先来创建一张表 tb_user，并且查询测试数据。

create table tb_user(id int primary key auto_increment comment '主键',name varchar(50) not null comment '用户名',phone varchar(11) not null comment '手机号',email varchar(100) comment '邮箱',profession varchar(11) comment '专业',age tinyint unsigned comment '年龄',gender char(1) comment '性别 , 1: 男, 2: 女',status char(1) comment '状态',createtime datetime comment '创建时间'
) comment '系统用户表';INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('吕布', '17799990000', 'lvbu666@163.com', '软件工程', 23, '1','6', '2001-02-02 00:00:00');INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('曹操', '17799990001', 'caocao666@qq.com', '通讯工程', 33,'1', '0', '2001-03-05 00:00:00');INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('赵云', '17799990002', '17799990@139.com', '英语', 34, '1','2', '2002-03-02 00:00:00');INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('孙悟空', '17799990003', '17799990@sina.com', '工程造价', 54,'1', '0', '2001-07-02 00:00:00');INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('花木兰', '17799990004', '19980729@sina.com', '软件工程', 23,'2', '1', '2001-04-22 00:00:00');INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('大乔', '17799990005', 'daqiao666@sina.com', '舞蹈', 22, '2','0', '2001-02-07 00:00:00');INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('露娜', '17799990006', 'luna_love@sina.com', '应用数学', 24,'2', '0', '2001-02-08 00:00:00');INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('程咬金', '17799990007', 'chengyaojin@163.com', '化工', 38,'1', '5', '2001-05-23 00:00:00');INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('项羽', '17799990008', 'xiaoyu666@qq.com', '金属材料', 43,'1', '0', '2001-09-18 00:00:00');INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('白起', '17799990009', 'baiqi666@sina.com', '机械工程及其自动化', 27, '1', '2', '2001-08-16 00:00:00');INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('韩信', '17799990010', 'hanxin520@163.com', '无机非金属材料工程', 27, '1', '0', '2001-06-12 00:00:00');INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('荆轲', '17799990011', 'jingke123@163.com', '会计', 29, '1','0', '2001-05-11 00:00:00');INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('兰陵王', '17799990012', 'lanlinwang666@126.com', '工程造价',44, '1', '1', '2001-04-09 00:00:00');INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('狂铁', '17799990013', 'kuangtie@sina.com', '应用数学', 43,'1', '2', '2001-04-10 00:00:00');INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('貂蝉', '17799990014', '84958948374@qq.com', '软件工程', 40,'2', '3', '2001-02-12 00:00:00');INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('妲己', '17799990015', '2783238293@qq.com', '软件工程', 31,'2', '0', '2001-01-30 00:00:00');INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('芈月', '17799990016', 'xiaomin2001@sina.com', '工业经济', 35,'2', '0', '2000-05-03 00:00:00');INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('嬴政', '17799990017', '8839434342@qq.com', '化工', 38, '1','1', '2001-08-08 00:00:00');INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('狄仁杰', '17799990018', 'jujiamlm8166@163.com', '国际贸易',30, '1', '0', '2007-03-12 00:00:00');INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('安琪拉', '17799990019', 'jdodm1h@126.com', '城市规划', 51,'2', '0', '2001-08-15 00:00:00');INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('典韦', '17799990020', 'ycaunanjian@163.com', '城市规划', 52,'1', '2', '2000-04-12 00:00:00');INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('廉颇', '17799990021', 'lianpo321@126.com', '土木工程', 19,'1', '3', '2002-07-18 00:00:00');INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('后羿', '17799990022', 'altycj2000@139.com', '城市园林', 20,'1', '0', '2002-03-10 00:00:00');INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('姜子牙', '17799990023', '37483844@qq.com', '工程造价', 29,'1', '4', '2003-05-26 00:00:00');

数据准备好了之后，接下来，我们就来完成如下需求：

# name字段为姓名字段，该字段的值可能会重复，为该字段创建索引。
1CREATE INDEX idx_user_name ON tb_user (name ) ;# phone手机号字段的值，是非空，且唯一的，为该字段创建唯一索引。
CREATE UNIQUE INDEX idx_user_phone ON tb_user(phone);# 为profession、age、status创建联合索引。
CREATE 工NDEX idx_user_pro_age_sta 0N tb_user(profession, age,status);# 为email建立合适的索引来提升查询效率。
CREATE 工NDEX idx_email ON tb_user (email);

完成上述的需求之后，我们再查看tb_user表的所有的索引数据。

show index from tb_user;

慢查询日志

慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数(long_query_time，单位:秒，默认10秒)的所有
SQL语句的日志。MySQL的慢查询日志默认没有开启，我们可以查看一下系统变量slow_query_log。

如果要开启慢查询日志，需要在MySQL的配置文件（/etc/my.cnf）中配置如下信息：

# 开启MySQL慢日志查询开关
slow_query_log=1
# 设置慢日志的时间为2秒，SQL语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志
long_query_time=2

配置完毕之后，通过以下指令重新启动MySQL服务器进行测试，查看慢日志文件中记录的信息 /var/lib/mysql/localhost-slow.log。

systemctl restart mysqld

然后，再次查看开关情况，慢查询日志就已经打开了。

测试：

执行如下SQL语句：

select * from tb_user; -- 这条SQL执行效率比较高, 执行耗时 0.00sec
select count(*) from tb_sku; -- 由于tb_sku表中, 预先存入了1000w的记录, count一次,耗时
13.35sec

检查慢查询日志：

最终我们发现，在慢查询日志中，只会记录执行时间超多我们预设时间（2s）的SQL，执行较快的SQL 是不会记录的。

那这样，通过慢查询日志，就可以定位出执行效率比较低的SQL，从而有针对性的进行优化。