MySQL-后知知觉的索引

索引的科普

先引进聚簇索引和非聚簇索引的概念！
我们平时在使用的Mysql中，使用下述语句

CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name
 [USING index_type]
 ON tbl_name (index_col_name,...)
  
index_col_name:
 col_name [(length)] [ASC | DESC]
创建的索引，如复合索引、前缀索引、唯一索引，都是属于非聚簇索引，在有的书籍中，又将其称为辅助索引(secondary index)。在后文中，我们称其为非聚簇索引，其数据结构为B+树。

非聚簇索引（辅助索引secondary index）- 复合索引、前缀索引、唯一索引。

聚簇索引（主键索引）-在Innodb中，Mysql中的数据是按照主键的顺序来存放的。那么聚簇索引就是按照每张表的主键来构造一颗B+树，叶子节点存放的就是整张表的行数据。    

                 由于表里的数据只能按照一颗B+树排序，因此一张表只能有一个聚簇索引。 在Innodb中，聚簇索引默认就是主键索引。

                 那么，这个聚簇索引，在Mysql中是没有语句来另外生成的。

 假设表没建主键呢？

                            回答是，如果没有主键，则按照下列规则来建聚簇索引。

                            没有主键时，会用一个唯一且不为空的索引列做为主键，成为此表的聚簇索引如果没有这样的索引，InnoDB会隐式定义一个主键来作为聚簇索引。                     

            举例来说： 自增主键和uuid作为主键的区别么？

                            由于主键使用了聚簇索引，如果主键是自增id，那么对应的数据一定也是相邻地存放在磁盘上的。写入性能比较高。

                            如果是uuid的形式，频繁的插入会使innodb频繁地移动磁盘块，写入性能就比较低了。

 

索引原理介绍

先来一张带主键的表，如下所示，pId是主键

pId	name	birthday
5	zhangsan	2016-10-02
8	lisi	2015-10-04
11	wangwu	2016-09-02
13	zhaoliu	2015-10-07

 

 

 

 

 

 

 

画出该表的结构图如下

如上图所示，分为上下两个部分，上半部分是由主键形成的B+树，下半部分就是磁盘上真实的数据！那么，当我们， 执行下面的语句

 

1	select * from table where pId='11'

 

 

那么，执行过程如下

如上图所示，从根开始，经过3次查找，就可以找到真实数据。如果不使用索引，那就要在磁盘上，进行逐行扫描，直到找到数据位置。显然，使用索引速度会快。但是在写入数据的时候，需要维护这颗B+树的结构，因此写入性能会下降！

OK，接下来引入非聚簇索引!我们执行下面的语句

1	create index index_name on table(name);

 

此时结构图如下所示

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

注意看，会根据你的索引字段生成一颗新的B+树。因此， 我们每加一个索引，就会增加表的体积， 占用磁盘存储空间。

然而，注意看叶子节点，非聚簇索引的叶子节点并不是真实数据，它的叶子节点依然是索引节点，存放的是该索引字段的值以及对应的主键索引(聚簇索引)。

如果我们执行下列语句

 

1	select * from table where name='lisi'

 

此时结构图如下所示

通过上图红线可以看出，先从非聚簇索引树开始查找，然后找到聚簇索引后。根据聚簇索引，在聚簇索引的B+树上，找到完整的数据！

 

什么情况不去聚簇索引树上查询呢？

还记得我们的非聚簇索引树上存着该索引字段的值么。如果，此时我们执行下面的语句

 

1	select name from table where name='lisi'

此时结构图如下

如上图红线所示，如果在非聚簇索引树上找到了想要的值，就不会去聚簇索引树上查询。

当执行select col from table where col = ?，col上有索引的时候，效率比执行select * from table where col = ? 速度快好几倍！

 

那么这个时候，我们执行了下述语句，又会发生什么呢？

1	create index index_birthday on table(birthday);

 

此时结构图如下

看到了么，多加一个索引，就会多生成一颗非聚簇索引树。

 

　　

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来源： https://www.cnblogs.com/drizzle-xu/p/10418668.html