mysql聚集索引、辅助索引、覆盖索引、联合索引的使用

 更新时间:2022年02月11日 10:48:43   作者:BingoOnline  
本文主要介绍了mysql聚集索引、辅助索引、覆盖索引、联合索引的使用,文中通过示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

《MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎》学习笔记

聚集索引(Clustered Index)

聚集索引就是按照每张表的主键构造一棵B+树,同时叶子节点中存放的即为整张表的行记录数据。

举个例子,直观感受下聚集索引。

创建表t,并以人为的方式让每个页只能存放两个行记录(不清楚怎么人为控制每页只存放两个行记录):

这里写图片描述

最后《MySQL技术内幕》的作者通过分析工具得到这棵聚集索引树的大致构造如下:

这里写图片描述

聚集索引的叶子节点称为数据页,每个数据页通过一个双向链表来进行链接,而且数据页按照主键的顺序进行排列。

如图所示,每个数据页上存放的是完整的行记录,而在非数据页的索引页中,存放的仅仅是键值及指向数据页的偏移量,而不是一个完整的行记录。

如果定义了主键,InnoDB会自动使用主键来创建聚集索引。如果没有定义主键,InnoDB会选择一个唯一的非空索引代替主键。如果没有唯一的非空索引,InnoDB会隐式定义一个主键来作为聚集索引。

辅助索引(Secondary Index)

辅助索引,也叫非聚集索引。和聚集索引相比,叶子节点中并不包含行记录的全部数据。叶子节点除了包含键值以外,每个叶子节点的索引行还包含了一个书签(bookmark),该书签用来告诉InnoDB哪里可以找到与索引相对应的行数据。

还是以《MySQL技术内幕》中的例子,来直观感受下辅助索引的模样。

还是以上面的表t为例,在列c上创建非聚集索引:

这里写图片描述

然后作者通过分析工作得到辅助索引和聚集索引的关系图:

这里写图片描述

可以看到辅助索引idx_c的叶子节点中包含了列c的值和主键的值。

以Key为7fffffff为例,7是0111,0代表负数,真实的值应该取反加1,是-1,这是列c的值。Pointer是80000001,8是1000,1代表正数,所以80000001代表1,是主键的值。

覆盖索引(Covering index)

InnoDB存储引擎支持覆盖索引,即从辅助索引中就可以得到查询的记录,而不需要查询聚集索引中的记录。

使用覆盖索引有啥好处?

  • 可以减少大量的IO操作

上图中我们知道,如果要查询辅助索引中不含有的字段,得先遍历辅助索引,再遍历聚集索引,而如果要查询的字段值在辅助索引上就有,就不用再查聚集索引了,这显然会减少IO操作。

比如上图中,以下sql可以直接使用辅助索引,

select a from where c = -2;
  • 有助于统计

假设存在如下表:

  CREATE TABLE `student` (
  `id` bigint(20) NOT NULL,
  `name` varchar(255) NOT NULL,
  `age` varchar(255) NOT NULL,
  `school` varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`),
  KEY `idx_school_age` (`school`,`age`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

如果在该表上执行:

select count(*) from student

优化器会怎么处理?

遍历聚集索引和辅助索引都可以统计出结果,但辅助索引要远小于聚集索引,所以优化器会选择辅助索引来统计。执行explain命令:

这里写图片描述

key和Extra显示使用了idx_name这个辅助索引。

还有,假设执行以下sql:

select * from student where age > 10 and age < 15

因为联合索引idx_school_age的字段顺序是先school再age,按照age做条件查询,通常不走索引:

这里写图片描述

但是,如果保持条件不变,查询所有字段改为查询条目数:

select count(*) from student where age > 10 and age < 15

优化器会选择这个联合索引:

这里写图片描述

联合索引

联合索引是指对表上的多个列进行索引。

以下为创建联合索引idx_a_b的示例:

这里写图片描述

联合索引的内部结构:

这里写图片描述

联合索引也是一棵B+树,其键值数量大于等于2。键值都是排序的,通过叶子节点可以逻辑上顺序的读出所有数据。数据(1,1)(1,2)(2,1)(2,4)(3,1)(3,2)是按照(a,b)先比较a再比较b的顺序排列。

基于上面的结构,对于以下查询显然是可以使用(a,b)这个联合索引的:

select * from table where a=xxx and b=xxx ;

select * from table where a=xxx;

但是对于下面的sql是不能使用这个联合索引的,因为叶子节点的b值,1,2,1,4,1,2显然不是排序的。

select * from table where b=xxx

联合索引的第二个好处是对第二个键值已经做了排序。举个例子:

create table buy_log(
    userid int not null,
    buy_date DATE
)ENGINE=InnoDB;

insert into buy_log values(1, '2009-01-01');
insert into buy_log values(2, '2009-02-01');

alter table buy_log add key(userid);
alter table buy_log add key(userid, buy_date);

当执行

select * from buy_log where user_id = 2;

时,优化器会选择key(userid);但是当执行以下sql:

select * from buy_log where user_id = 2 order by buy_date desc;

时,优化器会选择key(userid, buy_date),因为buy_date是在userid排序的基础上做的排序。

如果把key(userid,buy_date)删除掉,再执行:

select * from buy_log where user_id = 2 order by buy_date desc;

优化器会选择key(userid),但是对查询出来的结果会进行一次filesort,即按照buy_date重新排下序。所以联合索引的好处在于可以避免filesort排序。

到此这篇关于mysql聚集索引、辅助索引、覆盖索引、联合索引的使用的文章就介绍到这了,更多相关聚集索引、辅助索引、覆盖索引、联合索引内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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