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什么是索引?
索引是數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)引擎用于快速查找到指定數(shù)據(jù)的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
可以用新華字典做類比:如果新華字典中對(duì)每個(gè)字的詳細(xì)解釋是數(shù)據(jù)庫中表的記錄,那么按部首或拼音等排序的目錄就是索引,使用它可以讓我們快速查找的某一個(gè)字詳細(xì)解釋的位置。
在MySQL中,存儲(chǔ)引擎也是用了類似的方法,先在索引中找到對(duì)應(yīng)的值,然后再根據(jù)匹配的索引值找到對(duì)應(yīng)表中記錄的位置。
面試中為什么問索引?
之所以在索引在面試中經(jīng)常被問到,就是因?yàn)椋核饕菙?shù)據(jù)庫的良好性能表現(xiàn)的關(guān)鍵,也是對(duì)查詢能優(yōu)化最有效的手段。索引能夠輕易地把查詢性能提高幾個(gè)數(shù)量級(jí)。
然而,糟糕的索引也同樣會(huì)影響查詢性能,當(dāng)表中的數(shù)據(jù)量越來越多的時(shí)候,索引對(duì)性能的影響就越大。在數(shù)據(jù)量比較少并且負(fù)責(zé)比較低的時(shí)候,糟糕的索引對(duì)性能的影響可能不明顯,但是當(dāng)數(shù)據(jù)量逐漸增多的時(shí)候,性能會(huì)急劇下降。
索引的類型
經(jīng)過前面的介紹,我們就進(jìn)入正題,了解一下MySQL支持的索引類型,以及它們的原理和用法。
不同類型的索引,可以為不同場(chǎng)景提供更好的性能。在MySQL中,索引是在存儲(chǔ)引擎層面實(shí)現(xiàn)的,而不是在服務(wù)器層面實(shí)現(xiàn)的。正如大家所知道,MySQL支持多種類型的存儲(chǔ)引擎。所以,在不同存儲(chǔ)引擎中索引的實(shí)現(xiàn)方式并不是一樣的,也不是所有類型的索引都被所有存儲(chǔ)引擎支持的,即使多個(gè)存儲(chǔ)引擎支持同一種類型的索引,它底層的實(shí)現(xiàn)也有可能是不相同的。
B-Tree索引
B-Tree索引是被大多數(shù)MySQL存儲(chǔ)引擎支持的,在我們討論索引時(shí),假如沒有特別地說明類型,那么大概率說的就是B-Tree索引了。我們使用B-Tree這個(gè)詞,是因?yàn)镸ySQL在創(chuàng)建表和其他語句中就使用這個(gè)關(guān)鍵字。
然而,在不同存儲(chǔ)引擎的底層可能使用不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法,比如:InnoDB存儲(chǔ)引擎內(nèi)部使用的是B+Tree結(jié)構(gòu),NDB集群存儲(chǔ)引擎內(nèi)部使用的是T-Tree結(jié)構(gòu)。不同存儲(chǔ)引擎用以不同的方式使用B-Tree索引,性能也可能不同,比如:InnoDB的索引上存儲(chǔ)的是原數(shù)據(jù)格式,而MyISAM存儲(chǔ)引擎使用前綴壓縮技術(shù)使索引更小,InnoDB索引的行存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)行的主鍵引用,而MyISAM存儲(chǔ)引擎的索引的行存儲(chǔ)的是數(shù)據(jù)行的物理位置。
B-Tree索引的原理
B-Tree索引能夠加快訪問數(shù)據(jù)的速度,因?yàn)椴恍枰頀呙杈涂梢钥焖贆z索的需要的數(shù)據(jù)。那么B-Tree索引是怎么做到的呢?我們通過一個(gè)簡(jiǎn)單的例子了解一下InnoDB的B-Tree索引是怎么工作的:
CREATE TABLE `om_address` ( `province_name` varchar(255) NOT NULL COMMENT '省', `city_name` varchar(255) NOT NULL COMMENT '市', `district_name` varchar(255) NOT NULL COMMENT '區(qū)', `detailed_address` varchar(255) NULL DEFAULT NULL COMMENT '詳細(xì)地址', INDEX `index_province_city_district`(`province_name`, `city_name`, `district_name`) USING BTREE ) ENGINE = InnoDB;
這個(gè)表中共有4個(gè)字段,分別表示省、市、區(qū)和詳細(xì)地址,還有一個(gè)B-Tree索引,其中包含了省、市、區(qū)三個(gè)字段。因?yàn)樗饕乃兄刀际前凑枕樞虼鎯?chǔ)的,即:節(jié)點(diǎn)的左子樹比當(dāng)前節(jié)點(diǎn)小,節(jié)點(diǎn)的右子樹比當(dāng)前節(jié)點(diǎn)大。那么當(dāng)查詢數(shù)據(jù)時(shí),從索引的根節(jié)點(diǎn)開始搜索,根據(jù)比較當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的索引值向子樹進(jìn)行查找,直到找到對(duì)應(yīng)的索引值,或者根本沒有找到。
B-Tree索引的用法
根據(jù)B-Tree索引的特點(diǎn),它可以用于全值匹配、值范圍匹配和最左前綴匹配。
哈希索引
哈希索引是基于哈希表實(shí)現(xiàn)的,用于精確匹配索引所指向的數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)引擎對(duì)每一行數(shù)據(jù)的所有索引字段計(jì)算出一個(gè)哈希碼,哈希碼是一個(gè)比較小的值,并且不同的數(shù)據(jù)計(jì)算出來的哈希碼一般情況下也不一樣。哈希索引中存放了這個(gè)哈希碼和指向這個(gè)數(shù)據(jù)行的指針。
在MySQL中,只有Memory存儲(chǔ)引擎支持哈希索引,也是Memory存儲(chǔ)引擎的默認(rèn)索引類型。另外,在InnoDB存儲(chǔ)引擎中也運(yùn)用了哈希索引,叫做自適應(yīng)哈希索引。當(dāng)某些索引中被非常頻繁的使用時(shí),InnoDB存儲(chǔ)引擎會(huì)在內(nèi)存中基于B-Tree索引之上再創(chuàng)建一個(gè)哈希索引,這樣一來使得B-Tree索引也具有的快速哈希查找的優(yōu)點(diǎn)。
哈希索引因?yàn)橹恍璐娣艑?duì)應(yīng)數(shù)據(jù)的哈希值,所以索引的結(jié)構(gòu)非常緊湊,占用空間小,同時(shí)查詢速度也非???。不過,哈希索引只支持全值等值查詢,不能索引字段范圍匹配和部分索引字段匹配。
空間數(shù)據(jù)索引
空間數(shù)據(jù)索引(R-Tree)主要用于地理數(shù)據(jù)的存儲(chǔ),會(huì)從所有維度來索引數(shù)據(jù),查詢時(shí)可以有效的使用任意維度進(jìn)行組合查詢。 目前,MyISAM存儲(chǔ)引擎支持空間數(shù)據(jù)索引,不過必須使用MySQL的GIS相關(guān)的函數(shù)來維護(hù)數(shù)據(jù)。
在MySQL中,空間索引只能建立在空間數(shù)據(jù)類型上,如:GEOMETRY、POINT、LINESTRING等。
全文索引
全文索引不像之前介紹的索引那樣直接比較索引中的值,而是直接比較查找的文本中的關(guān)鍵詞,它類似于搜索引擎做的事情,不是簡(jiǎn)單的where條件匹配。
在相同的字段上,可以同時(shí)創(chuàng)建全文索引和B-Tree索引,不會(huì)有沖突。全文索引適用于match和against操作,不是普通的where條件操作。在MySQL中,只能在類型為CHAR、VARCHAR、TEXT的字段上創(chuàng)建全文索引。
總結(jié)
索引是數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)引擎用于快速查找到指定數(shù)據(jù)的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它包括B-Tree索引、哈希索引、空間數(shù)據(jù)索引、全文索引,其中B-Tree索引是我們最常用到的,InnoDB存儲(chǔ)引擎內(nèi)部使用的是B+Tree結(jié)構(gòu);哈希索引是基于哈希表實(shí)現(xiàn)的,用于精確匹配索引所指向的數(shù)據(jù);空間數(shù)據(jù)索引從所有維度來索引數(shù)據(jù),查詢時(shí)可以有效的使用任意維度進(jìn)行組合查詢;全文索引是直接比較查找的文本中的關(guān)鍵詞,類似于搜索引擎。
以上就是MySQL索引的各種類型簡(jiǎn)介的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于MySQL 索引類型的資料請(qǐng)關(guān)注億速云其它相關(guān)文章!
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