mysql索引

聚簇索引

也叫聚集索引，第一索引。

聚簇索引一般是主键索引，如果没有主键索引，那么就使用唯一索引，如果没有唯一索引，那么就使用唯一的row_id,这个是一个隐藏值，如果没有前面说的那些索引，每一行会自动生成row_id。

聚集索引的结构

聚集索引内部是使用B+树结构来进行构建的，而B+树的结构为内部节点与叶子节点:

Mysql中B+树的特性

我们使用的mysql存储引擎是Innodb
InnoDB存储引擎最小储存单元是页，一页大小就是16k
每个节点的大小都是一页，这个页可以自定义，默认是16K
内部节点(非叶子节点)不存储数据，只存储指针和聚簇索引的值
叶子节点存储真实的数据行
索引值是有序的

B+树结构类似于下图:

图里的data就是真实数据。

查询的效率是很高的，每一层根据二分法来寻找指定的索引值。

非聚簇索引的结构

非聚簇索引与聚簇索引类似，但是它叶子节点不存完整数据，而是存聚簇索引值。

非聚簇索引的特点

非叶子节点存储索引列的值
叶子节点存储索引列及对应的聚簇索引的值
二级索引获取除二级索引值外的数据需要走一遍聚集索引

搞懂聚簇索引和非聚簇索引的结构之后，就可以来解释一些相关知识点。

索引进行和等值，范围查询

等值查询: 去B+树叶子节点找到某一个页，然后遍历这个页，就能找到指定值。
范围查询: 先根据等值查询找到指定值，然后往后或往前遍历数据，找到范围值。

联合索引

假设有一个索引(a,b,c):

a	b	c
1	5	10
1	8	8
3	8	12
6	10	15
7	11	4
10	6	1
10	6	2

从a开始排序，保证a总体为非递减序列；当a相同，保证b为非递减序列；当b相同，保证c为非递减序列

出几道题来加深理解:

索引(a,b,c)

select * from t where a = 1 and b = 3 and c = 2; 先匹配a，再匹配b，再匹配c。
select * from t where a = 1 and b > 3 and c = 5; 先匹配到a，然后在找到b大于3的部分，这个时候c是没有顺序的，因此c会匹配失效
select * from t where a > 5 and b = 5 and c = 5; 先匹配a的部分，然后b是无序的，所以后面部分的索引匹配会失效。
select * from t where b = 5; 会失效，因为b在(a,b,c)中，a不确定的情况下，b是无序的，因此会失效

索引覆盖

比如有索引(a,b), 我查找 select a,b from t where a = 1 and b = 2;

索引覆盖: 当我们使用二级索引时，所要查找的列刚好被包含在二级索引中，我就不用去聚集索引找数据了。

这就叫索引覆盖。

回表

什么是回表，回表是一种操作，当上面的索引覆盖失效了的时候，就会进行回表操作。

比如有索引(a, b), 我执行select a,b,c from t where a = 1 and b = 2 , 这个时候会去二级索引获取查a, b。

但是我二级索引里面并没有c的数据，因此二级索引拿到聚集索引的值，去聚集索引里面走一遍，获取数据。

为什么不建议使用UUID做主键

UUID无序，添加数据很容易动整个B+树，进行分裂合并。
UUID字段长，占用内存大，导致节点里面存的数据变少，树变高，IO次数增多

为什么长字段要拆成附表

page存的数据越多，索引树越高，导致查询时IO次数多，效率低。

上面写了这么多理论，我们去实战一下:

实战

像我这样创建一个表book:

然后建立一个联合索引:

我们去使用explain语句来看我们的select情况:

那么你先去这个网页去看看explain关键字的参数: explain参数详解-CSDN博客

看了参数详解后，我们使用explain来解释一些select语句.

先来个全表查询

可以看到并没有使用索引，type = all 全表查询

使用主键索引:

type变为const

使用非主键索引:

用到了索引.

那如果我使用其中一个的呢？？？

可以看到按顺序可以使用到索引。

如果不按顺序:

可以看到退化为全表查询，索引失效

【Mysql】 索引相关知识点