索引模型-和简单优化

索引

索引的出现其实就是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样

InnoDB的索引模型

N叉树

以InnoDB的一个整数字段索引为例子，这个N差不多是1200。如果这棵树高4的化，就可以存储1200的3次方的值17亿了。考虑到根节点总是在内存中的，那么查一个数据最多只需要访问3次磁盘，而且其中第二层也很有可能在内存中，那么访问磁盘的平均次数就更少了。

B+树

每一个索引都有一颗B+树

假如有这么一张表,有一个id为主键和一个普通索引k的表

create table zx(
    id int primary key,
    k int not null,
    name varchar(16),
    index(k)
)engine=InnoDB;

如果有R1-R5（ID，k）值分别为（100,1)、（200,2）、（300,3）、（500,5）和(600,6)，那么两颗树的样子就如下图

主键索引B+树结构

主键索引的叶子节点存的是表的数据。在InnoDB里，主键索引也叫聚簇索引（clustered index）

分主键索引B+树结构

非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在InnoDB里，非主键索引也被称为二级索引（secondary index)

区别

根据上面的内容，我们知道了数据是放在主键的索引结构中的，那么我们查询数据肯定最后会查询主键的索引树才会有数据。

案例

select * from zx where id=500

主键查询，那么只要搜索主键的B+树

select * from zx where k =5

非主键查询，先搜索k的索引B+树，找到主键的值，在去查询，主键的B+树。这个过程被称为回表

结论：尽量使用主键查询，非主键查询会多查询一张表

索引的维护

B+树是有序的

插入数据-自增主键

如果我们要插入一个ID为700的数据，那么只需要在R5的记录后面插入一个新记录就好了。

但是要插入一个ID为400那么就麻烦了，需要拆分子节点，重新划分上层结点，这样的话就会很麻烦，耗时，消耗空间。同样删除操作也可能会触发这个情况。

这就是为什么推荐使用自增主键的原因了

主键长度越小，普通索引的叶子节点就越小，普通索引占用的空间越小

B+树的优点

1.减少磁盘的IO操作

2.加快数据查询速度

常见索引优化

覆盖索引

引入

执行 select * from zx where k between 3 and 5会发生什么？

表结构

create table zx(
    ID int primary key,
    k int NOT NULL DEFAULT 0,
    s varchar(16) NOT NULL DEFAULT '',
    index k(k)
)engine=InnoDB;

表数据

执行流程

1.首先在k索引树上找到k=3的记录，取出ID=300
2.再到ID索引树查到ID=300对应的R3
3.在k索引树上找到k=4的记录，取出ID=500
4.在回到ID索引树查到ID=500的R4
5.在k索引树查询下一个值为6，不满足条件退出，返回结果

回到主键索引树的搜索过程叫做回表，这个过程查询了K树的3条记录，回表了两次

解决

使用覆盖索引的方式：

select ID from zx where k between 3 and 5

这样查询的ID直接可以在k索引表查询出来，所以就可以减少回表的操作，提高了数据查询的效率

k索引表已经覆盖了我们的查询需求，所以叫覆盖索引

联合索引-索引结构

原理

联合索引(col1, col2,col3)也是一棵B+Tree，其非叶子节点存储的是第一个关键字的索引，而叶节点存储的则是三个关键字col1、col2、col3三个关键字的数据，且按照col1、col2、col3的顺序进行排序。

col1表示的是年龄，col2表示的是姓氏，col3表示的是名字

缺点

我们从图中可以看出，起作用的索引其实就是联合索引的第一个索引，如果我们要查询联合索引的第二个索引，第三个索引其实是没有效果的，相当于全表查询。查询第一个和第三个索引的话，只有第一个起效果，要继续进行回表操作。所以联合索引的第一个索引设置是非常重要的。

联合索引的覆盖索引优化

我们从联合索引的结构可以看出，索引树是以第一个索引构建的，但是在叶子节点存储这索引2和索引3的数据，我们可以使用这种方式进行覆盖索引的优化，减少回表操作。

案例

以上图为例有一个id主键，原来打算通过年龄范围去查询姓和名，那就要先通过年龄查出id，在通过id去查询姓和名

但是直接以年龄和姓和名，这样的话查询年龄就可以直接得到姓和名的数据，省去了回表的操作

最左前缀原则

问题

如果每一种查询都要设计一个索引，索引是不是太多了。单独为一个不频繁的请求创建一个索引也很浪费。

原则

1.这个最左前缀可以是联合索引的最左 N 个字段，也可以是字符串索引的最左 M 个字符。

2.如果可以通过调整顺序，可以少维护一个索引，那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。（比方说原来有（a,b)和b索引，我把顺序调整成（b,a）那么b索引就不需要了

有一个复合索引：INDEX(a, b, c)

使用方式 能否用上索引
select * from users where a = 1 and b = 2 能用上a、b
select * from users where b = 2 and a = 1 能用上a、b（有MySQL查询优化器）
select * from users where a = 2 and c = 1 能用上a
select * from users where b = 2 and c = 1 不能

说一下1和3的区别，1通过搜索a和b直接可以获得表的主键值，按照主键值查询的数据全都是需要的数据

3的话，根据a查询出来的主键值，并不是最终的结果，更具查询出来的表数据在根据c字段的要求筛选数据，效率会低一点

总结

在设计联合索引的时候，联合索引的个数和顺序都需要精心的设计过，不可以随便创建

索引下推

注意

索引下推是MySQL5.6推出来的

查询语句

select * from user where name like '张%' and age=10

如果是这样查询的话是不满足最左前缀原则的条件的，所以查询效果如下

5.5MySQL

5.6MySQL做了优化,在索引内部就判断了age是否等于10，提高了性能

最左前缀原则http://www.meow7.cn/index.php/archives/23/

B+树https://www.cnblogs.com/wade-luffy/p/6292784.html

联合索引https://blog.csdn.net/zgjdzwhy/article/details/84062105

https://blog.csdn.net/zzx125/article/details/79678770

https://time.geekbang.org/column/article/69636

索引模型-和简单优化

原文：https://www.cnblogs.com/zx125/p/11723678.html