[大数据]MySQL进阶--存储引擎InnoDB与索引

目录

一、存储引擎

InnoDB

MyISAM

Memory

存储引擎特点

存储引擎的选择

二、索引

索引结构

B-Tree

B+Tree

?Hash

索引分类

一、存储引擎

存储引擎就是存储数据、建立索引、更新/查询数据等技术的实现方式。存储引擎是基于表而不是基于库的，所以存储引擎也可以被称为表引擎。
默认存储引擎是InnoDB。

MySQL体系结构：

相关操作：

-- 查询建表语句

show create table account;
-- 建表时指定存储引擎
CREATE TABLE 表名(
...
) ENGINE=INNODB;
-- 查看当前数据库支持的存储引擎
show engines;

InnoDB

InnoDB 是一种兼顾高可靠性和高性能的通用存储引擎，在 MySQL 5.5 之后，InnoDB 是默认的 MySQL 引擎。

特点：

• DML 操作遵循 ACID 模型，支持事务
• 行级锁，提高并发访问性能
• 支持外键约束，保证数据的完整性和正确性

文件：

• xxx.ibd: xxx代表表名，InnoDB 引擎的每张表都会对应这样一个表空间文件，存储该表的表结构（frm、sdi）、数据和索引。

参数：innodb_file_per_table，决定多张表共享一个表空间还是每张表对应一个表空间

知识点：

查看 Mysql 变量：

show variables like 'innodb_file_per_table';

从idb文件提取表结构数据：
（在cmd运行）

ibd2sdi xxx.ibd

InnoDB 逻辑存储结构：

MyISAM

MyISAM 是 MySQL 早期的默认存储引擎。

特点：

• 不支持事务，不支持外键
• 支持表锁，不支持行锁
• 访问速度快

文件：

• xxx.sdi: 存储表结构信息
• xxx.MYD: 存储数据
• xxx.MYI: 存储索引

Memory

Memory 引擎的表数据是存储在内存中的，受硬件问题、断电问题的影响，只能将这些表作为临时表或缓存使用。

特点：

• 存放在内存中，速度快
• hash索引（默认）

文件：

• xxx.sdi: 存储表结构信息

存储引擎特点

存储引擎的选择

在选择存储引擎时，应该根据应用系统的特点选择合适的存储引擎。对于复杂的应用系统，还可以根据实际情况选择多种存储引擎进行组合。

• InnoDB: 如果应用对事物的完整性有比较高的要求，在并发条件下要求数据的一致性，数据操作除了插入和查询之外，还包含很多的更新、删除操作，则 InnoDB 是比较合适的选择
• MyISAM: 如果应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完整性、并发性要求不高，那这个存储引擎是非常合适的。
• Memory: 将所有数据保存在内存中，访问速度快，通常用于临时表及缓存。Memory 的缺陷是对表的大小有限制，太大的表无法缓存在内存中，而且无法保障数据的安全性

电商中的足迹和评论适合使用 MyISAM 引擎，缓存适合使用 Memory 引擎。

二、索引

索引是帮助 MySQL?高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查询算法，这种数据结构就是索引。

优缺点：

优点：

• 提高数据检索效率，降低数据库的IO成本
• 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗

缺点：

• 索引列也是要占用空间的
• 索引大大提高了查询效率，但降低了更新的速度，比如 INSERT、UPDATE、DELETE

索引结构

B-Tree

二叉树的缺点可以用红黑树来解决：?

?红黑树也存在大数据量情况下，层级较深，检索速度慢的问题。

为了解决上述问题，可以使用 B-Tree 结构。
B-Tree (多路平衡查找树) 以一棵最大度数（max-degree，指一个节点的子节点个数）为5（5阶）的 b-tree 为例（每个节点最多存储4个key，5个指针）

B-Tree 的数据插入过程动画参照：演示地址：B-Tree Visualization?

B+Tree

结构图：

演示地址：B+ Tree Visualization

与 B-Tree 的区别：

• 所有的数据都会出现在叶子节点
• 叶子节点形成一个单向链表

MySQL 索引数据结构对经典的 B+Tree 进行了优化。在原 B+Tree 的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的 B+Tree，提高区间访问的性能。

?Hash

哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中。
如果两个（或多个）键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了hash冲突（也称为hash碰撞），可以通过链表来解决。

特点：

• Hash索引只能用于对等比较（=、in），不支持范围查询（betwwn、>、<、…）
• 无法利用索引完成排序操作
• 查询效率高，通常只需要一次检索就可以了，效率通常要高于 B+Tree 索引

存储引擎支持：

• Memory
• InnoDB: 具有自适应hash功能，hash索引是存储引擎根据 B+Tree 索引在指定条件下自动构建的

1. 为什么 InnoDB 存储引擎选择使用 B+Tree 索引结构？

• 相对于二叉树，层级更少，搜索效率高
• 对于 B-Tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的键值减少，指针也跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低
• 相对于 Hash 索引，B+Tree 支持范围匹配及排序操作

索引分类

在 InnoDB 存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：

演示图：

聚集索引选取规则：

• 如果存在主键，主键索引就是聚集索引
• 如果不存在主键，将使用第一个唯一(UNIQUE)索引作为聚集索引
• 如果表没有主键或没有合适的唯一索引，则 InnoDB 会自动生成一个 rowid 作为隐藏的聚集索引

思考题

1. 以下 SQL 语句，哪个执行效率高？为什么？

select * from user where id = 10;
select * from user where name = 'Arm';
-- 备注：id为主键，name字段创建的有索引

答：第一条语句，因为第二条需要回表查询，相当于两个步骤。

2. InnoDB 主键索引的 B+Tree 高度为多少？

答：假设一行数据大小为1k，一页中可以存储16行这样的数据。InnoDB 的指针占用6个字节的空间，主键假设为bigint，占用字节数为8.
可得公式：n * 8 + (n + 1) * 6 = 16 * 1024，其中 8 表示 bigint 占用的字节数，n 表示当前节点存储的key的数量，(n + 1) 表示指针数量（比key多一个）。算出n约为1170。

如果树的高度为2，那么他能存储的数据量大概为：1171 * 16 = 18736；
如果树的高度为3，那么他能存储的数据量大概为：1171 * 1171 * 16 = 21939856。

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