索引-mysql详解(三)

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: 索引-mysql详解(三)

上篇文章说了,mysql可以指定行格式,compactdynamic,他结构有变长字段长度列表,null值,头部和真实数据存储,compact真实数据会存一定量的页,后面指向页的页码,dynamic全部存的页码,char会根据字符集来变换存储,行溢出是65535个字节,其中null值占一个,数据长度占两个,所以实际65532个字节,也会根据不同字节来变换。Index页存储这标记是否删除,删除的数据会组成垃圾链表,也叫可重用链表,而页里的数据,会根据next_Records来组成链表方便查询,二分查找法查找不同组的槽点。

InnoDB & index页-mysql详解(二)


索引


首先我们明确下页分裂是什么呢,因为每页是16kb,这时候数据存满肯定会存到另一个页,每个新页并不是连续的,但下一页必须数据大于前一页,所以当后面的页数据小于前面页的时候,需要数据移动交换下,这个过程就是页分裂。


于是我们如何通过索引目录来查找呢,因为前面说了页分裂是从小打大排序好的,所以每个目录key都是最小的主键值,value则就是页码,通过key来查找对应的页码找到对应存储数据的页。


其实索引目录就是跟之前数据页一样的存储格式,之前records_type 0 代表普通数据,2 3代表最小记录和最大记录,而剩下的1是什么呢,就是我们存储的目录项记录页(索引页)。

目录记录页普通页除了records_type不同外,还有 普通页前面说了除了存储我们需要的真实数据外,还有头部信息等额外数据,以及最重要的roll_point指针和transaction_id,而目录记录页只有最小主键和对应的页码。


根节点:

当一个记录页不能存储所有的主键和页码的时候,这时候有多个记录页,于是就出现了最上面的根节点,而第二层就是非叶子节点或者叫内节点,而最下面一层存数据的就是叫叶子节点,或者叶节点。

这样的组成之后就是b+树。


聚簇索引:当使用记录主键为值大小进行记录和页的排序,组成一个单向链表,各个存放数据的页是双向链表,b+树叶子节点存储的是完整的记录数(包括隐藏列)。这种聚簇索引并不需要我们显式的来创建,innoDB会自动创建,索引即数据,数据即索引。

二级索引:当不能以主键为查询条件来进行搜索的时候,这时候该怎么办呢,当我们以其他列来建立索引,以其他列来排序组成单向链表,存放数据的页组成双向链表,这种b+树的叶子节点存放的不是所有的数据,存放的时候二级索引和主键,非叶子节点的数据也不再是主键+页号,而是列+页号。这时候 查不到我们需要的值怎么办,用查询到的主键来回表查询。

联合索引:每个记录页都是列+页码组成,联合索引是两个列以上,先按前面的列进行排序,如果一致,则按后面的列进行排序,本质上也是一个二级索引,如果是联合索引则只会建立一颗b+树,如果联合索引的两个列分开创建索引,则是两颗树。


前面我们说了非叶子节点(内节点)存放的是列+页码,但这样是不准确的,如果列的数值都相同,那么他就没有唯一性,于是内节点存储的还有主键值,通过三个值来确定唯一性。

前面说的都是innodb,那么,MyISAM中的索引如何存储的呢?


我们前面说了innodb的聚簇索引是索引即数据,但myISAM是不同的,他是把索引和数据分开存储,myISAM有两个文件,数据文件 和 索引文件,数据文件即是我们存储的真实数据等,索引则会存放在索引文件里,先通过索引找到对应的行号,再通过行号去找对应的记录,意味着myISAM都是需要回表查询的。


索引的代价:

空间上的代价:显而易见,每次创建索引都需要创建一颗b+树,每个b+树每个节点都是数据页,组成起来就是很大的存储空间。

时间上的代价:我们前面说了索引在叶子节点和内节点上都是排序好的,如果每次新增修改删除数据,必定会导致b+树的修改,并且修改过后,页面的回收,页面的分配,记录的位移重新排序都需要大量的时间,所以时间消耗巨大。


联合索引查询的时候,有最左原则,当我们查询的时候,只查询最左边的数据也是会走索引的,而且如果查询多条数据,只要都包含在联合索引里,即使查询的时候顺序是乱的,查询优化器也会按照最左原则来优化查询。


联合索引范围查找的时候,最左边的列是可以使用索引查询的,但如果第二个索引需要使用到的话,最左边的列则不可以使用范围查询,需要精确值,因为只有相同的值才可以之后再排序。


1排序的时候也必须建立索引来排序,如果没有建立索引的排序这时候就属于filesort,文件排序,这时候是非常缓慢的。

2联合索引列的排序必须一致,不能一个列asc一个列desc

3并且排序的时候不能用不同索引的列。

所以因为排序是排好的,索引还可以用于分组。


回表查询的代价:

当我们查询二级索引的时候是顺序I/O会查询到多个不同的id,这些id会取查询聚簇索引,而且id是随机不是顺序的,于是查询聚簇索引的时候就是随机I/O,这时候性能就会下降很多,所以在有的时候,如果回表的查询记录数据太多,这时候mysql优化器会选择全表查询都不会走索引查。


当我们控制数量的时候,比如加个limit10,这时候就会更高级别走索引查询,同样的道理适用于排序,当后面加个limit,这时候会走索引。


如何完全不回表,当我们查询的列只有索引的时候,这时候就不需要再去查询聚簇索引里的其他值,这时候就属于覆盖索引,虽然查询的是二级索引的b+树,但是并不需要回表查询。

列的基数,当一个列都是重复的值,索引的排序没有效果,列的基数太小,则创建索引没有意义,所以创建索引选列基数大的。


自增主键的重要性:我们插入数据是按顺序在b+树排序好的,如果在中间插入一条数据,意味着重新排序和页分裂,意味着性能损耗,这时候自增主键保证新增的数据在后面。


相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
3天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
深入解析MySQL的EXPLAIN:指标详解与索引优化
MySQL 中的 `EXPLAIN` 语句用于分析和优化 SQL 查询,帮助你了解查询优化器的执行计划。本文详细介绍了 `EXPLAIN` 输出的各项指标,如 `id`、`select_type`、`table`、`type`、`key` 等,并提供了如何利用这些指标优化索引结构和 SQL 语句的具体方法。通过实战案例,展示了如何通过创建合适索引和调整查询语句来提升查询性能。
38 9
|
1月前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL索引策略与查询性能调优实战
在实际应用中,需要根据具体的业务需求和查询模式,综合运用索引策略和查询性能调优方法,不断地测试和优化,以提高MySQL数据库的查询性能。
|
2月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
阿里面试:为什么要索引?什么是MySQL索引?底层结构是什么?
尼恩是一位资深架构师,他在自己的读者交流群中分享了关于MySQL索引的重要知识点。索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,主要作用包括显著提升查询速度、降低磁盘I/O次数、优化排序与分组操作以及提升复杂查询的性能。MySQL支持多种索引类型,如主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引和空间数据索引。索引的底层数据结构主要是B+树,它能够有效支持范围查询和顺序遍历,同时保持高效的插入、删除和查找性能。尼恩还强调了索引的优缺点,并提供了多个面试题及其解答,帮助读者在面试中脱颖而出。相关资料可在公众号【技术自由圈】获取。
|
8天前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL 索引优化以及慢查询优化
通过本文的介绍,希望您能够深入理解MySQL索引优化和慢查询优化的方法,并在实际应用中灵活运用这些技术,提升数据库的整体性能。
47 18
|
7天前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL 索引优化以及慢查询优化
通过本文的介绍,希望您能够深入理解MySQL索引优化和慢查询优化的方法,并在实际应用中灵活运用这些技术,提升数据库的整体性能。
17 7
|
6天前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL 索引优化与慢查询优化:原理与实践
通过本文的介绍,希望您能够深入理解MySQL索引优化与慢查询优化的原理和实践方法,并在实际项目中灵活运用这些技术,提升数据库的整体性能。
26 5
|
10天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
Mysql索引:深入理解InnoDb聚集索引与MyisAm非聚集索引
通过本文的介绍,希望您能深入理解InnoDB聚集索引与MyISAM非聚集索引的概念、结构和应用场景,从而在实际工作中灵活运用这些知识,优化数据库性能。
57 7
|
25天前
|
关系型数据库 MySQL Java
MySQL索引优化与Java应用实践
【11月更文挑战第25天】在大数据量和高并发的业务场景下,MySQL数据库的索引优化是提升查询性能的关键。本文将深入探讨MySQL索引的多种类型、优化策略及其在Java应用中的实践,通过历史背景、业务场景、底层原理的介绍,并结合Java示例代码,帮助Java架构师更好地理解并应用这些技术。
25 2
|
1月前
|
监控 关系型数据库 MySQL
数据库优化:MySQL索引策略与查询性能调优实战
【10月更文挑战第27天】本文深入探讨了MySQL的索引策略和查询性能调优技巧。通过介绍B-Tree索引、哈希索引和全文索引等不同类型,以及如何创建和维护索引,结合实战案例分析查询执行计划,帮助读者掌握提升查询性能的方法。定期优化索引和调整查询语句是提高数据库性能的关键。
237 1
|
1月前
|
监控 关系型数据库 MySQL
数据库优化:MySQL索引策略与查询性能调优实战
【10月更文挑战第26天】数据库作为现代应用系统的核心组件,其性能优化至关重要。本文主要探讨MySQL的索引策略与查询性能调优。通过合理创建索引(如B-Tree、复合索引)和优化查询语句(如使用EXPLAIN、优化分页查询),可以显著提升数据库的响应速度和稳定性。实践中还需定期审查慢查询日志,持续优化性能。
93 0
下一篇
DataWorks