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[数据结构与算法]Mysql-索引分类

索引分类

分类含义特点关键字
主键索引针对于表中主键创建的索引默认自动创建,只能有一个PRIMARY
唯一索引避免同一个表中某数据列中的值重复可以有多个UNIQUE
常规索引快速定位特定数据可以有多个
全文索引全文索引查找的是文本中的关键词,而不是比较索引中的值可以有多个FULLTEXT

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:

分类含义特点
聚集索引(Clustered Index)将数据存储与索引放一块,索引结构的叶子节点保存了行数据必须有,而且只有一个
二级索引(Secondary Index)将数据与索引分开存储,索引结构的叶子节点关联的是对应的主键可以存在多个

演示图:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-oLW2RJSF-1652187614480)(https://dhc.pythonanywhere.com/media/editor/原理图_20220318194454880073.png "大致原理")]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-GIMNutBa-1652187614481)(https://dhc.pythonanywhere.com/media/editor/演示图_20220319215403721066.png "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

另外,如果有成千上万的数据,那么就要考虑分表,涉及运维篇知识。

语法

创建索引:
CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name (index_col_name, ...);
如果不加 CREATE 后面不加索引类型参数,则创建的是常规索引

查看索引:
SHOW INDEX FROM table_name;

删除索引:
DROP INDEX index_name ON table_name;

案例:

-- name字段为姓名字段,该字段的值可能会重复,为该字段创建索引
create index idx_user_name on tb_user(name);
-- phone手机号字段的值非空,且唯一,为该字段创建唯一索引
create unique index idx_user_phone on tb_user (phone);
-- 为profession, age, status创建联合索引
create index idx_user_pro_age_stat on tb_user(profession, age, status);
-- 为email建立合适的索引来提升查询效率
create index idx_user_email on tb_user(email);

-- 删除索引
drop index idx_user_email on tb_user;

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加:2022-05-12 16:37:25  更:2022-05-12 16:38:44 
 
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