04 | 05 深入浅出索引

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在 MySQL 中，索引是在存储引擎层实现的，所以并没有统一的索引标准，即不同存储引擎的索引的工作方式并不一样。而即使多个存储引擎支持同一种类型的索引，其底层的实现也可能不同。

索引常见模型

模型	特点	场景	使用
哈希表	键值存储数据	等值查询	Memcached 及其他一些 NoSQL 引擎
有序数组	有序数组存储数据	等值查询和范围查询
B+树	适配磁盘的的访问模式，可以减少单词查询磁盘的访问次数	广泛应用在数据库引擎	InnoDB
跳表			Redis
LSM树

平衡二叉树、B树、B+树、B*树 ： https://zhuanlan.zhihu.com/p/27700617

InnoDB 的索引模型

在 InnoDB 中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表。InnoDB 使用了 B+ 树索引模型，所以数据都是存储在 B+ 树中的。

每一个索引在 InnoDB 里对应一颗 B+ 树。

索引类型又分为主键索引（聚簇索引）和非主键索引（二级索引）

• 主键索引：叶子节点存都是整行数据
• 非主键索引：叶子节点内容是主键的值。

基于主键索引和普通索引的查询的区别？

普通索引查询方式，需要先扫描普通索引的 B+ 树，找打对应的主键 ID, 再到 ID 索引树搜索一次，这个过程称为回表。

覆盖索引：索引拥有搜索需要的数据，无需回表。

最左前缀原则

B+ 树这种索引结构，可以利用索引的 "最左前缀"，来定位记录。

在建立联合索引时，如何安排索引内字段顺序。

原则1：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。

原则2：空间。

索引下推

在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。

例子：name like 'k%' and age >10, 存在联合索引 (name,age),

Mysql 5.6 之前，会对匹配的数据进行回表查询。

Mysql 5.6 之后，会先过滤掉 age < 10 的数据，再进行回表查询，减少回表率，提升检索速度。

索引维护

B+ 树为了维护索引的有序性，在插入新值和删除数据时需要做必要的维护。

页分裂：在新增数据时，如果相邻两个数据页已经满了，需要申请一个新的数据页，然后挪动部分数据过去。

页分裂会降低插入的性能和数据页的利用率。

页合并：当相邻的两个页由于删除了数据，利用率很低之后，会将数据也做合并。

自增主键与业务主键的区别：

• 性能

  • 自增主键的插入，往往是追加操作，不需要挪动数据，不易造成页分裂问题。
  • 业务主键无法保证有序插入，需要大量挪动数据，造成页分裂，写成本太高，影响性能，降低数据页利用率。

• 空间

  • 主键长度越小，普通索引的叶子节点也就越小，占用空间越小。