MySQL索引

MySQL索引

1. 索引存在的意义

MySQL 对数据的查询本质上就是与磁盘进行 IO 交换，当一个数据库的记录数量非常庞大时，MySQL 可能就需要进行大量的 IO 才能找到对应的数据，IO 对性能的消耗十分庞大，如果没有索引，MySQL 在查询数据时就需要大量时间检索才能返回结果，甚至在查询的过程中就挂掉了。

2. 索引与磁盘的交互

索引本质上就是一种数据结构，使数据通过某种有序的结构管理起来，当 MySQL 需要查询一个数据时，就会根据索引构建的有序关系，快速的找到这个数据在磁盘中的位置，减少 IO 消耗。

我们都知道，CPU 访问内存的速度要远快于访问磁盘的速度，MySQL 提高检索速度的策略是：利用索引构建数据的有序关系后，还要占用高内存来提升数据的访问速度。 系统与磁盘交互的基本单位是块，每块 $4\mathrm{KB}$ 大小，而 MySQL 的内存，如 InnoDB 与磁盘进行 IO 的大小是 $16\mathrm{KB}$ ：

mysql> SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'innodb_page_size';
+------------------+-------+
| Variable_name    | Value |
+------------------+-------+
| Innodb_page_size | 16384 |
+------------------+-------+
1 row in set (0.01 sec)

即当 MySQL 需要到磁盘中检索数据时，一次会带上 $16\mathrm{KB}$ 大小的数据到 MySQL 的**内存池（buffer pool）**中，接下来如果需要访问的数据在这 $16\mathrm{KB}$ 中，就能快速地返回结果。

MySQL 与磁盘交互也是通过系统的，系统与磁盘交互的基本单位是 $4\mathrm{KB}$ ，那么实践执行 MySQL 的交互就需要系统进行 4 次磁盘交互，才能将 $16\mathrm{KB}$ 的数据加载到内存中（但可能也会有优化）。

3. 索引是一种数据结构

索引本质上就是一种数据结构，其中 InnoDB 和 MyISAM 使用 B+ 树实现，MEMORY 默认使用哈希索引，这里主要介绍最常见的 InnoDB 索引。

B+ 树的特点是叶子节点存储有效数据，而其他节点都是其子节点的索引。形象地说，叶子节点就相当于一本书的内容，而叶子节点的父结点就是这本书的目录，父结点的父结点就是目录的目录。B+ 树的优点就在于，即使存储的数据量庞大，但树的高度很低。且叶子节点兄弟之间存在指向，顺序访问方便，对数据库来说是一种十分合适的数据结构。

3.1 page

InnoDB 对 B+ 树进行了一点小小的改造：不只是叶子节点相连，非叶子节点之间也会相连。InnoDB 使非叶子节点作为目录节点，目录节点内存在多个索引，指向不同的叶子节点。目录节点的兄弟节点之间连接，当检索一个数据时，在第一个目录节点没有找到，也能迅速跳转到它的兄弟节点进行检索，一定程度上提高了检索速度。

InnoDB 中每个 page 就是一个节点，占 $16\mathrm{KB}$ 大小。一个叶子节点包含了 $16\mathrm{KB}$ 的数据，一个目录节点包含了 $16\mathrm{KB}$ 的子节点索引，当目录节点也不够存时，就会增加一个目录节点的目录节点，占 $16\mathrm{KB}$ 大小。

3.2 聚簇索引和非聚簇索引

聚簇索引就是上图展示，InnoDB 使用的 B+ 树，叶子节点既包含了内部目录又包含了数据的结构。而 MyISAM 使用的数据结构也是 B+ 树，但它使用的是非聚簇索引，即叶子节点只有额外的指针存储对应数据的地址。MyISAM 最大的特点是将索引 page 与数据 page 分离开来

但聚簇索引和非聚簇索引是相对于主键索引来说的，如果用户创建了第二个辅助索引，InnoDB 和 MyISAM 都会使用非聚簇索引来存储这种索引结构，以此来节省空间。

3.3 总结

索引本质上就是一种数据结构，是一种用空间换时间的策略，每个索引都会创建一个新的数据结构来构建索引关系。

4. 索引的种类

4.1 主键索引（primary key）

一个表中，只能有一个主键索引，主键索引的效率很高（因为主键不能重复），创建主键的列值不能为 NULL ，一般我们会在 int 类型上使用主键。

使用方法：

-- 1.在字段后面指定primary key
create table  tb_name(id int primary key, name varchar(10));

-- 2.在创建表的最后，指定哪个字段为primary key
create table  tb_name(id int, name varchar(10), primary key(id)); 

-- 3.在创建表之后再添加主键
create table  tb_name(id int, name varchar(10));
alter table tb_name add primary key(id);

4.2 唯一索引（unique）

一个表中可以有多个唯一索引，唯一索引的查询效率高，使用唯一索引的列不允许有相同的值，但允许为 NULL （如果指定该字段为 NOT NULL 效果等价于主键索引）。

使用方法：

-- 1.在表定义时，在某列后直接指定unique唯一属性
create table user4(id int primary key, name varchar(30) unique);

-- 2.创建表时，在表的后面指定某列或某几列为unique
create table user5(id int primary key, name varchar(30), unique(name));

-- 3.在创建表之后再添加唯一索引
create table user6(id int primary key, name varchar(30)）；
alter table user6 add unique(name);

4.3 普通索引（index）

一个表中可以有多个普通索引，使用普通索引的列允许有多个相同的值，在实际开发中，我们也只在需要创建索引、且该列有重复的值时使用。

使用方法：

 -- 1.在表的定义最后，指定某列为index索引
create table user8(id int primary key,name varchar(10),index(name));

-- 2.创建完表以后指定某列为index索引
create table user9(id int primary key,  name varchar(20), alter table user9 add index(name); 
 
-- 3.创建一个索引名为idx_name的索引    
create table user10(id int primary key,  name varchar(20))
create index idx_name on user10(name);

4.4 全文索引（fulltext）

当字段存储的内容是大量的文字，就需要全文索引来对字段中的内容进行索引。但 MySQL 要求使用全文索引的表的存储引擎必须是 MyISAM，且默认的全文索引支持英文，不支持中文。如果对中文进行全文检索，可以使用 sphinx 的中文版 coreseek。

使用方法：

CREATE TABLE articles (
 id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY,
 title VARCHAR(200),
 body TEXT,
 FULLTEXT (title,body)
 )engine=MyISAM;

5. 其他

5.1 查询索引的方法

show keys from tb_name;

或

show index from tb_name;

5.2 删除索引的方法

删除主键索引：

alter table tb_name drop primary key;

---

删除其他索引：

alter table tb_name drop index 索引名;

注意索引名是使用索引的字段。

或者使用

drop index 索引名 on tb_name;