MySql 索引

索引分类

• 索引
• 普通索引
• 惟一索引
• 复合索引
• 聚集索引
• 非聚集索引

inndb 聚集索引

• test.frm
• test.idb(data数据和index索引数据)

myisam 非聚焦索引

• test.frm
• test.myd data数据
• test.myi index索引数据

查看索引

show index from table_name

创建索引

create [unique] index index_name on table_name(column_name(length));
alter table table_name add [unuque] index [index_name] on column_name(length);

删除索引

drop index [index_name] on table_name;

b+tree索引特点

• 扫库、扫表能力更强
• 只扫描叶子结点，不需要每次从根结点遍历
• 叶子结点有序
• 树的深度降低
• 磁盘读写能力更强
• 所有数据存放到叶子结点
• 内结点存放指针、键值、IO深度降低
• 排序能力更强
• 叶子结点本身是有序的
• 效率更新稳定
• 数据存在叶子结点，存储磁盘地址，任意数据查询是相同次数的IO

b-tree与b+tree共同点

• 物理一次索引查询IO，16K（show global status like 'Innodb_page_size'）
• 非叶子结点有data（磁盘指针）
• 每一个结点的元素是自增的
• 内在与IO的交互，以页为单位，一页4K，一次4页

b+tree(b-tree扩展)

• 有b-tree的所有功能
• 非叶子结点无data，所有data都在叶子结点
• 且结子结点有序，每一个叶子结点都有序指向下一个和上一个叶子节点，双向指针
• 度（每个节点的横向数量一般会超过100，高一般在3-5）

索引存储

• mysiam存储主键索引与非主键索引原理一致，叶结点都保存的数据是文件指针
• innoDB主键是索引叶结点是存储数据（叫聚集索引，索引和数据同时放在叶结点），非主键索引的叶结点是存储主键的指针（可以节省内存和一致性，两个索引数据不需要有两份）
• 非聚焦索引，叶结点的索引和数据是分开存储的
• 推荐使用自增主键（如整型、长整型等自增插入），不建议用uuid

uuid弊端有

• 占用空间大
• 查询速度比整理慢
• 插入速度慢，在插入时，会新创建一个页的数据，自增的连接插入一个页后，且磁盘不需要寻道或需要寻道机率很小
• 可能在中间插入，大概率每次插入都会创建一个页，或节点分列，索引和数据结点的移动

联合索引存储结构

• 为什么不用红黑树
• 数据量大的时候，深度也大，导致查询io过多

hash索引

• 查询时间复杂度O(1)
• 计算结果是无序的，排序不能索引

红黑树：

• 一般用于内存索引

b+tree：

• 一般磁盘存储索引