MySQL学习Day19——索引的数据结构

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了MySQL学习Day19——索引的数据结构。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、为什么使用索引:

索引是存储引擎用于快速找到数据记录的一种数据结构,就好比一本教课书的目录部分,通过目录中找到对应文章的页码,便可快速定位到需要的文章。MySQL中也是一样的道理,进行数据査找时,首先查看查询条件是否命中某条索引,符合则通过索引査找相关数据,如果不符合则需要全表扫描,即需要一条一条地查找记录,直到找到与条件符合的记录。

二、索引及其优缺点:

1.索引概述:索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引是数据结构,可以简单地理解为排好序的快速查找数据结构。满足特定查找算法,这些数据结构以某种方式指向数据,这样就可以在这些数据结构的基础上实现高级查找算法。索引是在存储引擎中实现的,因此每种存储引擎的索引不一定完全相同,并且每种存储引擎不一定支持所有索引类型。同时存储引擎可以定义每个表的最大索引数和最大索引长度。

2.使用索引的优点:

(1)提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本

(2)通过创建唯一索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性.

(3)在实现数据的参考完整性方面,可以加速表和表之间的连接。换句话说对于有依赖关系的子表和父表联合查询时,可以提高查询速度。

(4)在使用分组和排序子句进行数据查询时,可以显著减少查询中分组和排序的时间,降低了CPU的消耗.

3.使用索引的缺点:

(1)创建索引和维护索引要 耗费时间 ,并且随着数据量的增加,所耗费的时间也会增加。

(2)索引需要占磁盘空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,存储在磁盘上如果有大量的索引,索引文件就可能比数据文件更快达到最大文件尺寸。

(3)虽然索引大大提高了查询速度,同时却会 降低更新表的速度。当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引也要动态地维护,这样就降低了数据的维护速度。

三、Innodb中的索引方案:

1.迭代一次:目录项记录的页

目录项其实和用户记录差不多,只不过目录项中的两个列是主键和页号。可以将表示目录项的记录称为目录项记录。可以使用记录头信息里的record_type(0:普通的用户记录;1:目录项记录;2:最小记录;3:最大记录)区分用户记录和目录项记录。

MySQL学习Day19——索引的数据结构,MySQL学习,学习,数据结构

目录项记录和用户记录的不同点:

(1)目录项记录的record_type值是1,而普通用户记录的record_type值为0

(2)目录项记录只有主键值和页的编号两个列,而普通的用户记录的列是用户自己定义的,可能包含很多对。另外还有InnoDB自己添加的隐藏列。

目录项记录和用户记录的相同点:

(1)两者用的是一样的数据页,都会为主键生成Page Directory,从而在按照主键值进行查找时可以使用二分法来加快查询速度。

2.迭代2次:多个目录项记录的页

MySQL学习Day19——索引的数据结构,MySQL学习,学习,数据结构

 3.迭代3次:目录项记录页的目录页

MySQL学习Day19——索引的数据结构,MySQL学习,学习,数据结构

 4.B+Tree:

MySQL学习Day19——索引的数据结构,MySQL学习,学习,数据结构

5.常见索引概念:

(1)聚簇索引:聚簇索引并不是一类单独的索引类型,而是一种数据存储方式(所有的用户记录都存储在叶子节点),也就是所谓的索引即数据,数据即索引。

特点:

a.使用记录主键值的大小记录和页的排序:页内的记录是按照主键的大小顺序排成一个单向链表;各个存放用户记录的值也是根据页中用户记录的主键大小顺序排成一个双向链表;存放目录项记录的页分为不同的层次,在同一层次中的页也是根据页中目录记录项的主键大小顺序排成一个双向链表;

b.B+数的叶子节点存储的是完整的用户记录,包括隐藏列

优点:

a.数据访问更快,因为聚簇索引将索引和数据保存在同一个B+树中,因此从聚簇索引中获取数据比非聚簇索引更快;

b.聚簇索引对于主键的排序查找和范围查找速度非常快

c.按照聚簇索引排列的顺序,查询一定范围数据的时候,由于数据都是紧密相连的,数据库不用从多个数据块中提取数据,所以可以节省大量的IO操作。

缺点:

a.MyISAM不支持聚簇索引,只有InnoDB支持

b.每个MySQL的表只能有一个聚簇索引,一般情况下就是该表的主键

c.innodb表的主键列尽量选用有序的顺序id

d.如果没有定义主键,innodb会选择非空的唯一索引代替,如果没有这样的索引,会隐式的定义一个主键来作为聚簇索引

(2)二级索引(辅助索引,非聚簇索引)

以非主键的列为查找条件,可以在该列上添加索引,此时的索引被称为二级索引

此时使用记录c2列的大小进行记录和页的排序:

a.页内记录是按照c2列的大小顺序排成一个单向链表

b.各个存放用户记录的页也是根据页中记录的c2列的大小顺序排成一个双向链表

c.存放目录项记录的页分为不同的层次,在同一层次中的页也是根据页中的目录项记录的c2列大小顺序拍成一个双向链表

B+树的叶子节点此时存储的并不是完整的用户记录,而是c2列和主键这两个列的值

目录项记录中不再是主键和页号的搭配,而变成c2列和页号的搭配

当按照c2列的值查找到完整的用户记录的话,仍然需要到聚簇索引中再查一遍,这个过程叫做回表。

聚簇索引和非聚簇索引的区别:

a.聚簇索引的叶子节点存储的是数据记录,非聚簇索引的叶子节点存储的是数据位置,非聚簇索引不会影响数据表的物理存储顺序

b.一个表只能有一个聚簇索引,因为只能有一种排序存储的方式,但可以有多个非聚簇索引,也就是多个索引目录提供数据检索

c.使用聚簇索引的时候,数据的查询效率高,但如果对数据进行插入、删除和更新等操作效率比非聚簇索引低。

(3)联合索引

可以以多个列的大小作为排序规则,同时为多个列建立索引。

每条目录项记录都由c2,c3和页号三个部分组成,各条记录先按照c2列的值进行排序,如果记录的c2列相同,则按照c3列的值排序。

B+树的叶子节点处的值由c2,c3和主键列组成。

 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-833231.html

到了这里,关于MySQL学习Day19——索引的数据结构的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网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TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • MySQL数据库索引的数据结构

    数据库索引的功能就是让查找更加的高效,所以索引的数据结构应该是能够加速查找的数据结构。 MySQL的innoDB存储引擎的索引的数据结构就是多叉搜索树中的b+树,这可以说是为索引量身定做的一个数据结构。 首先,索引可以通过主键,unique修饰创建,也可以直接使用sql语句

    2024年02月10日
    浏览(41)
  • Mysql——索引相关的数据结构

    我们知道,数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快,因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。最基本的查询算法当然是顺序查找(linear search),这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的,好在计算机科学

    2024年01月16日
    浏览(30)
  • MySQL-06.索引的数据结构

    索引是存储引擎用于快速找到数据记录的一种数据结构,就好比一本书的目录部分,通过目录中找到对应文章的页码,便可快速定位到需要的文章。MySQL中的索引也是一样的道理,进行数据查找时,首先查看查询条件是否命中某条索引,符合则 通过索引查找 相关数据,如果不

    2024年04月22日
    浏览(31)
  • 索引的数据结构(MySql高级)

    索引是存储引擎用于快速找到数据记录的一种数据结构,就好比一本教科书的目录部分,通过目录中找到对应文章的页码,便可快速定位到需要的文章. MySQL中也是一样的道理,进行数据查找时,首先查看查询条件是否命中某条索引,符合则通过索引查找相关数据,如果不符合

    2024年01月18日
    浏览(31)
  • 【Mysql】索引数据结构深入研究(二)

    前言 在这里需要明确的一点是, 数据库的引擎InnoDB或者是MyISAM引擎它们是形容数据表的,不是形容数据库的。 另外:文章中提到的索引的数据结构暂且都默认使用B+Tree InnoDB引擎 InnoDB的索引数据文件有两个,tableName.frm和tableName.ibd文件。 frm文件:表结构相关信息 ibd文件:所

    2024年02月12日
    浏览(30)
  • mysql索引的数据结构(Innodb)

    首选要注意,这里的数据结构是存储在硬盘上的数据结构,不是内存中的数据结构,要重点考虑io次数. 一.不适合的数据结构: 1.Hash:不适合进行范围查询和模糊匹配查询.(有些数据库索引会使用Hash,但是只能精准匹配) 2.红黑树:可以范围查询和模糊匹配,但是和硬盘io次数比较多. 二

    2024年02月10日
    浏览(39)
  • 数据结构:Mysql索引原理(通俗易懂)

    在工作中如果经常写业务代码,说白了就是CURD,比如做一个查询功能,我们会将前端参数传递到后端后拼接SQL查询数据,那为了提高用户体验,查询速度肯定是越快越好,这就要求我们能够对SQL调优,让查询速度更快。 由于数据需要持久化,且数据量庞大,所以只能将数据

    2024年02月11日
    浏览(39)
  • 【MySQL数据库 | 第十七篇】索引以及索引结构介绍

    目录 前言: 索引简介:  索引结构:           二叉树索引结构         Tree(普通二叉树)         B-Tree(多路平衡查找树)         B+Tree          哈希索引数据结构 总结: 在实际生活中,我们对SQL语句进行优化实际上有很大一部分都是对索引进行优化,因此对索引

    2024年02月09日
    浏览(55)
  • MySQL基础(二十四)索引的数据结构

    顺序查询和数据使用二叉树结构再进行查询,如图: 2.1 索引概述 MySQL官方对索引的定义为: 索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构 。 **索引的本质:**索引是数据结构。你可以简单理解为“排好序的快速查找数据结构”,满足特定查找算法。这些数据结构以某种方

    2024年02月03日
    浏览(31)
  • MySQL的索引使用的数据结构,事务知识

    一、索引的数据结构 🌸 索引的数据结构(非常重要) mysql的索引的数据结构,并非定式!!!取决于MySQL使用哪个存储引擎 数据库这块组织数据使用的数据结构是在硬盘上的。我们平时写的代码是存在内存里面,内存里面的数据结构,对于访问操作不敏感,(找数据的过程

    2024年02月10日
    浏览(30)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包