数据库 -- 索引并不是万能的

简介: 数据库 -- 索引并不是万能的

数据库 -- 索引并不是万能的

在这里插入图片描述

索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。如果想按特定职员的姓来查找他或她,则与在表中搜索所有的行相比,索引有助于更快地获取信息。但是索引也不是万能的 ,有时候发现我们 sql 中索引不生效的,我们深入理解下索引的原理,以及误区,


InnoDB是如何存储数据的?

MySQL把数据存储和查询操作抽象成了存储引擎,不同的存储引擎,对数据的存储和读取方式各不相同。MySQL支持多种存储引擎,并且可以以表为粒度设置存储引擎。因为支持事物,我们最常用的是InnoDB

虽然数据保存在磁盘中,但其处理是在内存进行的。为了减少磁盘随机读取次数,InnoDB 采用页而不是行但粒度来保存数据,即数据被分成若干页,以页为单位保存在磁盘中,InnoDB的页大小,一般是16kb。各页中又一个页目录,方便按照主键查询记录。

数据页结构:

在这里插入图片描述

页目录通过槽把记录分成不同的小组,没个小组有若干条记录。如图所示,记录中最前面的小方块的数字,代表的是当前分组的记录条数,最小和最大的槽指向 2个特殊的伪记录。有了槽之后,我们按照主键搜索页中记录时,就可以采用二分法快速搜索,无需从最小记录开始遍历整个页中记录链表。

举例:搜索主键(pk) = 15的记录
  • 先二分得出槽中间位是(0+6)/2=3 , 看到其指向的记录是 12 < 15 , 所以需要从 #3 槽后继续搜索;
  • 再使用二分搜索出 #3槽和 #6槽的中间位 (3+6)/2=4.5 取整4,#4槽对应的记录是 16 > 15,所以记录一定在#4槽中;
  • 在从 #3 槽指向的12号记录开始向下搜索3次,定位到15号记录。

聚簇索引和非聚簇索引

InnoDB中,表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构,聚簇索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树,同时叶子节点中存放的就是整张表的行记录数据,也将聚集索引的叶子节点称为数据页。这个特性决定了索引组织表中数据也是索引的一部分;

  一般建表会用一个自增主键做聚簇索引,没有的话MySQL会默认创建,但是这个主键如果更改代价较高,故建表时要考虑自增ID不能频繁update这点。

  我们日常工作中,根据实际情况自行添加的索引都是辅助索引,辅助索引就是一个为了需找主键索引的二级索引,现在找到主键索引再通过主键索引找数据;
在这里插入图片描述

B+ 树的特点包括:
: 最底层的节点叫作叶子节点,用来存放数据;
: 其他上层节点叫作非叶子节点,仅用来存放目录项,作为索引;
: 非叶子节点分为不同层次,通过分层来降低每一层的搜索量;
: 所有节点按照索引键大小排序,构成一个双向链表,加速范围查找。

  • 因此,InnoDB 使用 B+ 树,既可以保存实际数据,也可以加速数据搜索,这就是聚簇索
    引。如果把上图叶子节点下面方块中的省略号看作实际数据的话,那么它就是聚簇索引的示

意图。由于数据在物理上只会保存一份,所以包含实际数据的聚簇索引只能有一个。

  • InnoDB 会自动使用主键(唯一定义一条记录的单个或多个字段)作为聚簇索引的索引键
    (如果没有主键,就选择第一个不包含 NULL 值的唯一列)。上图方框中的数字代表了索

引键的值,对聚簇索引而言一般就是主键。

为了实现非主键字段的快速搜索,就引出了二级索引,也叫作非聚簇索引、辅助索引。二级索引,也是利用的 B + 数的数据结构
在这里插入图片描述

这次二级索引的叶子节点中保存的不是实际数据,而是主键,获得主键值后去聚簇索引中获
得数据行。这个过程就叫作回表。

回表是什么意思?就是你执行一条sql语句,需要从两个b+索引中去取数据

表tbl有a,b,c三个字段,其中a是主键,b上建了索引,然后编写sql语句

        SELECT * FROM tbl WHERE a=1

这样不会产生回表,因为所有的数据在a的索引树中均能找到

    SELECT * FROM tbl WHERE b=1

这样就会产生回表,因为where条件是b字段,那么会去b的索引树里查找数据,但b的索引里面只有a,b两个字段的值,没有c,那么这个查询为了取到c字段,就要取出主键a的值,然后去a的索引树去找c字段的数据。
查了两个索引树,这就叫回表。索引覆盖就是查这个索引能查到你所需要的所有数据,不需要去另外的数据结构去查。其实就是不用回表。


考虑额外创建二级索引的代价


创建二级索引的代价,主要表现在维护代价、空间代价和回表代价三个方面。

  • 维护代价:创建 N 个二级索引,就需要再创建 N 棵 B+ 树,新增数据时不仅要修改聚簇索引,还需要修改这 N 个二级索引。
  • 空间代价:虽然二级索引不保存原始数据,但要保存索引列的数据,所以会占用更多的空间
  • 回表代码:二级索引不保存原始数据,通过索引找到主键后需要再查询聚簇索引,才能得到我们想要的数据

不是所有针对索引列的查询都能用上索引

1. 索引只能匹配列前缀

比如下面的 LIKE 语句,搜索 name 后缀为 name123 的用户无法走索引,执行计划的 type=ALL 代表了全表扫描:

EXPLAIN SELECT * FROM person WHERE NAME LIKE '%name123' LIMIT 100

在这里插入图片描述

把百分号放到后面走前缀匹配,type=range 表示走索引扫描,key=name_score 看到实际走了索引

EXPLAIN SELECT * FROM person WHERE NAME LIKE 'name123%' LIMIT 100

在这里插入图片描述

2. 条件涉及函数操作无法走索引。

比如搜索条件用到了 LENGTH 函数,肯定无法走索引

EXPLAIN SELECT * FROM person WHERE LENGTH(NAME)=7

在这里插入图片描述

3.联合索引只能匹配左边的列

对 name 和 score 建了联合索引,但是仅按照 score 列搜索无法走索引

EXPLAIN SELECT * FROM person WHERE SCORE>45678

在这里插入图片描述
个人博客地址:http://blog.yanxiaolong.cn/

相关文章
|
23天前
|
监控 NoSQL MongoDB
MongoDB数据库的索引管理技巧
【8月更文挑战第20天】MongoDB数据库的索引管理技巧
40 1
|
29天前
|
数据库 索引
如何优化数据库索引?
【8月更文挑战第14天】如何优化数据库索引?
46 4
|
24天前
|
存储 安全 数据库
数据库的索引都有哪些类型?如何选择?
【8月更文挑战第17天】数据库的索引都有哪些类型?如何选择?
34 0
|
17天前
|
存储 缓存 负载均衡
【PolarDB-X 技术揭秘】Lizard B+tree:揭秘分布式数据库索引优化的终极奥秘!
【8月更文挑战第25天】PolarDB-X是阿里云的一款分布式数据库产品,其核心组件Lizard B+tree针对分布式环境优化,解决了传统B+tree面临的数据分片与跨节点查询等问题。Lizard B+tree通过一致性哈希实现数据分片,确保分布式一致性;智能分区实现了负载均衡;高效的搜索算法与缓存机制降低了查询延迟;副本机制确保了系统的高可用性。此外,PolarDB-X通过自适应分支因子、缓存优化、异步写入、数据压缩和智能分片等策略进一步提升了Lizard B+tree的性能,使其能够在分布式环境下提供高性能的索引服务。这些优化不仅提高了查询速度,还确保了系统的稳定性和可靠性。
44 5
|
16天前
|
数据库 索引
数据库索引的作用和优点缺点
【8月更文挑战第27天】创建索引能显著提升系统性能,确保数据唯一性,加快检索速度,加速表间连接及优化分组排序过程。然而,过度使用索引会导致创建与维护成本增加、占用更多物理空间并降低数据维护效率。因此,在创建索引时需谨慎评估需求及影响。
27 2
|
17天前
|
数据库 索引
数据库索引的作用和优点缺点
创建索引能显著提升系统性能,确保数据唯一性,加快检索速度,加速表间连接及优化分组排序过程。然而,过度使用索引会导致创建与维护成本增加、占用更多物理空间并降低数据维护效率。因此,在创建索引时需谨慎评估需求及影响。
24 2
|
20天前
|
监控 数据库 索引
如何优化数据库索引?
【8月更文挑战第23天】如何优化数据库索引?
34 4
|
29天前
|
缓存 NoSQL Redis
一天五道Java面试题----第九天(简述MySQL中索引类型对数据库的性能的影响--------->缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿)
这篇文章是关于Java面试中可能会遇到的五个问题,包括MySQL索引类型及其对数据库性能的影响、Redis的RDB和AOF持久化机制、Redis的过期键删除策略、Redis的单线程模型为何高效,以及缓存雪崩、缓存穿透和缓存击穿的概念及其解决方案。
|
11天前
|
SQL 存储 数据库
|
11天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
SQL Server、MySQL、PostgreSQL:主流数据库SQL语法异同比较——深入探讨数据类型、分页查询、表创建与数据插入、函数和索引等关键语法差异,为跨数据库开发提供实用指导
【8月更文挑战第31天】SQL Server、MySQL和PostgreSQL是当今最流行的关系型数据库管理系统,均使用SQL作为查询语言,但在语法和功能实现上存在差异。本文将比较它们在数据类型、分页查询、创建和插入数据以及函数和索引等方面的异同,帮助开发者更好地理解和使用这些数据库。尽管它们共用SQL语言,但每个系统都有独特的语法规则,了解这些差异有助于提升开发效率和项目成功率。
70 0