MySQL索引的N种用途

栏目: IT技术 · 发布时间: 1个月前

来源: bridgeforyou.cn

内容简介:面试时喜欢问一个问题:MySQL 索引的作用是什么?同学一般回答,加速查询,减少磁盘 IO.索引为什么可以加速查询,减少磁盘 IO 呢?

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面试时喜欢问一个问题:MySQL 索引的作用是什么?

同学一般回答,加速查询,减少磁盘 IO.

索引为什么可以加速查询,减少磁盘 IO 呢?

因为索引就像一份字典的目录,可以帮你找到数据的位置。

嗯,这只是一个比喻,你知道 MySQL 索引的数据结构是长什么样子的吗?

呃,MySQL 大多数索引都是用的基于 B-tree 的变种,我们习惯叫它 B+ tree,其他的索引还有 hash 索引、R-trees 索引这些。

好,那你能把 B+tree 画出来,然后讲一下它是如何帮助 MySQL 更快的查询数据的吗?

很多同学都知道索引的作用是什么、索引是 B+ tree 等等,但是却很少有人能清楚的画出 B+ tree 是如何帮助 MySQL 加速查询的,而不知道这个,也就意味着你无法判断,什么样的 sql 语句会走索引,什么样的 sql 语句走不了索引,而知道这个,则从此一通百通。

给你们一分钟时间画 B+tree.

.

.

不等了,我先开始了。

MySQL 的 B+tree 长什么样子?

聚簇索引

事实上,在你还没有执行 create index 语句的时候,MySQL 里面就已经有棵 B+ tree了。

执行建表语句:

CREATE TABLE `student` (
  `id` BIGINT UNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL COMMENT '主键id',
  `student_no` VARCHAR(64) COMMENT '学号',
  `name` VARCHAR(64) COMMENT '学生姓名',
  `age` INT COMMENT '学生年龄',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB CHARSET=utf8mb4 COMMENT='学生信息表';

插入 5 条数据:

insert into student(student_no,name,age) values(101,"Alice",18);
insert into student(student_no,name,age) values(102,"Bob",19);
insert into student(student_no,name,age) values(104,"Brandt",15);
insert into student(student_no,name,age) values(105,"David",19);
insert into student(student_no,name,age) values(109,"David",18);

在你插入的过程中,MySQL就会用你指定的主键,在这里是递增主键,维护起一颗 B+ 树,我用了旧金山大学做的一个 BPlusTree Visualization 的模拟 工具 来模拟这颗树的样子:

img

如果你有时间,也建议你到这个网站去,从 1 到 5,一个一个插入,你会看到 B+ tree 在插入的过程中是怎么维护它的几个特性的:

  • 有序:节点左边比右边小
  • 自平衡:左右两边数量趋于相等
  • 节点分裂:在遇到节点元素过载时,是如何分裂成两个的,其实这个也是 MySQL 页分裂的原理

模拟工具只能支持插入一个值,所以你看不到主键之外的其他数据,实际上,B+ tree 的叶子节点是带有行的全部数据的,所以我又自己画了张图:

img

如果没有这棵 B+ tree,你要根据主键查询,比如

select * from student where id = 5;

对不起,数据是无序的,你只能全表扫描。

现在有了这棵 B+ tree,数据被有规律的存储起来的,查找 id=5

id=5

你要访问磁盘的次数,是由这棵树的层数决定的。为了方便说明,我在文章里举的例子的数据量不会太大,所以用不用索引,性能提升的效果不明显,但是你可以自行脑补大数据量的画面。

如果你没有指定主键呢?没关系, 唯一键 也可以。

连唯一键也没有?也没关系,mysql会给你建一个 rowid字段 ,用它来组织这棵 B+ tree.

反正 MySQL 就一个目的,数据要有规律的存储起来,就像之前在 link 数据库是什么 里说的,这是 数据库 和文件系统的不一样的地方。

这个 MySQL 无论如何都会建起来,并且存储有完整行数据的索引,就叫 聚簇索引 (clustered index)。

二级索引

聚簇索引只能帮你加快主键查询,但是如果你想根据姓名查询呢?

对不起,看看上面这棵树你就知道,数据并没有按照姓名进行组织,所以,你还是只能全表扫描。

不想全表扫描,怎么办?那就给姓名字段也加个索引,让数据按照姓名有规律的进行组织:

create index idx_name on student(name);

这时候 MySQL 又会建一棵新的 B+ tree:

img

你会发现这棵树的叶子节点,只有主键ID,没有完整数据,这时候你执行:

select * from student where name = "David";

MySQL 到你刚刚创建的这棵 B+ tree 查询,快速的查到有两条姓名是“David”的记录,并且拿到它们的主键,分别是 4 和 5,但是你是要 select * 呀,怎么办?

别忘了,MySQL 在一开始就给你建了一颗 B+ tree 了,把这两棵树,放在一起,拿着这两个主键ID,去聚簇索引找,事情不就解决了?

img

这个不带行数据信息的索引,就叫 二级索引 (secondary index),也叫辅助索引。

复合索引

如果我在根据姓名和年龄同时查询呢?

select * from student where name = "David" and age = 18;

还是那个道理,数据虽然按照 name 有规律的组织了,但是没有按照 age 有规律组织,所以我们要给 nameage 同时建索引:

create index idx_name_age on student(name,age);

这时候 MySQL 又会建一棵 B+ tree,这下 B+ tree 的节点里面,不只有name,还有age了,而且排序时,是先用 name 比较大小,如果 name 相同,则用 age 比较:

img

还是那句话,这里举的例子数据量很少,你可以想象下有一万个叫“David”的学生,年龄随机分布在13到20之间,这时候如果没有按照 age 进行有规律的存储,你还是得扫描一万行数据。

未完待续

写到这,我想起之前大学的一个学霸,人家考高数前都在背公式,他却在纸上练习这些公式的推导过程,纸上写的密密麻麻,当时不解,现在回想起来,这实在是降维打击。

别人都只会用公式,他却时刻牢记这些公式是怎么来的,别人考试就只会套用公司,他却可以用这些公式以外的知识解决问题。

MySQL 索引也是,很多人都知道索引就像字典的目录,索引是 B+ tree,但是知道这些有什么用呢?

知识是需要往深里学,才能转化为能力的,你知道的多,并不代表你能解决的问题就多,反而那些知道的没那么多,但是对他知道的东西,都研究透彻的人,才能一通百通。

当你知道了 MySQL 的聚簇索引-二级索引长成这个样子后,还用去背什么“最左匹配”吗?

随便问个问题,只给 student 表建 idx_name_age 这个复合索引,这两个 sql 语句,会走索引吗?

select * from student where name = "David";
select * from student where age = 18;

照着上面这几张图,你几乎可以推导出一切,什么样的 sql 能走索引,什么样的 sql 不能。

甚至,这么精妙的数据结构设计,就知道用来加速查询吗?

至少现在我能想到的,索引可以拿来干的事情,就至少有四种。

下次聊。

(吐血画图,此处应该有点赞)

参考


以上所述就是小编给大家介绍的《MySQL索引的N种用途》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!

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