知识笔记--sql高级3.B/B+树索引

1. 评价条件

一般使用磁盘I/O次数评价索引结构的优劣

2. B树分析

1. 对于B树，检索一次最多需要访问h(树的高度)个结点。数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理，将一个结点的大小设为等于一个页，这样每个结点只需要一次I/O就可以完全载入。
   为了达到这个目的，在实际实现B-Tree还需要使用如下技巧：

每次新建节点时，直接申请一个页的空间，这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里，加之计算机存储分配都是按页对齐的，就实现了一个node只需一次I/O。

2. B树中一次检索最多需要h-1次I/O(根节点常驻内存中)。
   一般实际应用中，出度d是非常大的数字，通常超过100，因此h非常小（通常不超过3）
3. 综上所述，用B-Tree作为索引结构效率是非常高的。

3. B+树适合外存索引的原因

原因和内节点出度d有关。d越大索引的性能越好，而出度的上限取决于节点内key和data的大小：

由于B+树内结点去掉了data域，因此可以拥有更大的出度，拥有更好的性能。

B+树的索引id为什么设置为自增有益于索引维护？

可以避免分裂和页合并

4. MyISAM索引实现(使用B+树作为索引结构)

叶节点的data域存放的是数据记录的地址。

这里设表一共有三列，假设我们以Col1为主键，则上图是一个MyISAM表的主索引示意。
可以看出MyISM的索引文件仅仅保存数据记录的地址。

在MyISAM中，主索引和辅助索引（Secondary key）在结构上没有任何区别，只是主索引要求key是唯一的，而辅助索引的key可以重复。如果我们在Col2上建立一个辅助索引，则此索引的结构如下图所示：

同样也是一颗B+Tree，data域保存数据记录的地址。当搜索时，如果指定的Key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址，读取相应数据记录。

MyISAM的索引方式也叫做“非聚集”的，之所以这么称呼是为了与InnoDB的聚集索引区分。

5. InnoDB索引实现

虽然InnoDB也使用B+Tree作为索引结构，但具体实现方式却与MyISAM截然不同。

1. 区别一:InnoDB的数据文件本身就是索引文件。

从上文知道，MyISAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。
而在InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。
这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。

上图是InnoDB主索引（同时也是数据文件）的示意图，可以看到叶节点包含了完整的数据记录。这种索引叫做聚集索引。

因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集，所以InnoDB要求表必须有主键（MyISAM可以没有），如果没有显式指定，则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键，这个字段长度为6个字节，类型为长整形。

2. 区别二:InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址。换句话说，InnoDB的所有辅助索引都引用主键作为data域。例如下图为定义在Col3上的一个辅助索引

这里以英文字符的ASCII码作为比较准则。聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效，但是辅助索引搜索需要检索两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。

为什么不建议使用过长的字段作为主键，因为所有辅助索引都引用主索引，过长的主索引会令辅助索引变得过大。

用非单调的字段作为主键在InnoDB中不是个好主意，因为InnoDB数据文件本身是一颗B+Tree，非单调的主键会造成在插入新记录时数据文件为了维持B+Tree的特性而频繁的分裂调整，十分低效，而使用自增字段作为主键则是一个很好的选择。

INNODB的二级索引与主键索引有很大的不同。InnoDB的二级索引的叶子包含主键值，而不是行指针(row pointers)，这减小了移动数据或者数据页面分裂时维护二级索引的开销，因为InnoDB不需要更新索引的行指针。

6. 聚簇索引和非聚簇索引的区别

聚簇索引的叶子节点就是数据节点，而非聚簇索引的叶子节点仍然是索引节点，只不过有指向对应数据块的指针。

1. InnoDB按聚簇索引的形式存储数据，MyISAM按照非聚簇索引的形式存储数据

2. 回表

3.哪些情况需要创建索引？

1. 主键自动建立唯一索引
2. 频繁作为查询条件的字段应该创建索引
3. 查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引
4. 单键/组合索引的选择问题
5. 查询中排序的字段，排序字段若通过索引去访问将大大提高排序速度

4.哪些情况不需要创建索引？

1. 表记录太少
2. 经常增删改的表
   原因：提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度。 如对表进行增、删和改时，mysql不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。
3. where条件用不到的字段不创建索引
4. 数据重复且分布平均的表字段不创建索引
   

7. 索引性能分析

mysql常见瓶颈：
1.CPU---sql中对大量数据进行比较、关联、排序分组
2.IO---(1)实例内存满足不了缓存数据或排序等需要导致产生了大量物理IO (2)查询执行效率低，扫描过多数据行。
3.锁---(1)不适宜的锁的设置，导致线程阻塞，性能下降 (2)死锁，线程之间交叉调用资源，导致死锁，程序卡住。
4.服务器硬件的性能瓶颈:top,free,iostat,vmstat来查看系统的性能状态