第五章读【创建高性能索引】有感

水深无声 2022-09-04 04:59 132阅读 0赞

**一、索引的类型**

索引有很多种类型，为不同的场景提供更好的性能。不同存储引擎的索引工作方式也不一样，也并不是所有的存储引擎都支持所有类型的索引。

1、B-Tree索引

[https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BTree.html][https_www.cs.usfca.edu_galles_visualization_BTree.html]

B-Tree是满足下列条件的数据结构：

d为大于1的一个正整数，称为B-Tree的度。

h为一个正整数，称为B-Tree的高度。

每个非叶子节点由n-1个key和n个指针组成，其中d<=n<=2d。

每个叶子节点最少包含一个key和两个指针，最多包含2d-1个key和2d个指针，叶节点的指针均为null 。

所有叶节点具有相同的深度，等于树高h。

key和指针互相间隔，节点两端是指针。

一个节点中的key从左到右非递减排列。

所有节点组成树结构。

每个指针要么为null，要么指向另外一个节点。

B-Tree特征：

对索引列是按顺序存储（数字顺序、字母顺序、时间顺序）的，所以很适合查询范围数据。

B-Tree索引的限制：

如果不是按照索引最左列开始查询，则无法使用索引；

不能跳过索引中的列；

如果查询中有某个列的查询范围，则其右边所有列都无法使用索引优化查询。

不同的存储引擎实现B-Tree的方式也不一样。MyISam使用前缀压缩技术使得索引更小，InnoDB则按原数据格式进行存储。再如MyISam索引时通过数据的物理位置引用被索引的行，InnoDB则是根据主键引用被索引的行。

2、哈希索引

哈希索引基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效。哈希索引将所有哈希码存储到索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。

哈希索引特点：

索引自身只需保存哈希码，查询速度非常快。

哈希索引限制：

哈希索引只包含哈希值和行指针，而不存在字段值，所以不能使用索引中的值来避免读行；

不能按索引值顺序存储，无法用于排序；

不支持索引列匹配查询，只支持等值比较查询

其他索引类型：T-Tree索引（空间数据索引）、全文索引等

**二、索引的优点**

基础优点：快速定位到表的指定位置。根据索引的数据结构不同，还有一些附加优点。

索引优点：

大大减少了服务器需要扫描的数据量；

可以帮助服务器避免排序和临时表；

可以将随机IO变成顺序IO。

判断一个索引是否符合某个查询的“三星系统”：

一星：索引将相关的记录放到一起；

二星：索引中数据的顺序和查询的排列顺序一致；

三星：索引中的列包含查询中需要的全部列

**三、高性能的索引策略**

高效地选择和使用索引有很多方式。

1、独立的列：值索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数；

2、前缀索引和索引选择性

3、多列索引

4、选择合适的索引列顺序

5、聚簇索引：不是一种索引类型，而是一种数据存储方法，在同一结构中保存了B-Tree索引和数据行

6、覆盖索引：设计优秀的索引应该需要考虑到整个查询，不单单是where条件部分。覆盖索引包含了所有需要查询的字段的值（不需要回表查询）

7、使用索引扫描来排序

8、压缩（前缀压缩）索引

9、冗余和重复索引

10、未使用的索引

11、索引和锁：InnoDB只有在访问行的时候才会对其加锁，而索引能够减少InnoDB访问的行数，从而减少行锁的数量。

**四、索引案例**

1、支持多种过滤条件

2、避免多个范围条件

尽可能将范围查询的列放到索引的后面，以便优化器能使用尽可能多的索引列；

无法使用范围列后面的其他索引列

3、优化排序

将排序列添加到索引中。如果数据量很大，可以限制用户能够翻页的数量，或使用延迟管理（如：先查主键id，然后分页，再查详情）

**五、维护索引和表**

1、找到并修复损坏的表：通过是由系统崩坏造成的，可以使用CHECK TABLE来检查

2、更新索引统计信息：如果统计信息不准确，优化器可能会做成错误的决定

3、减少索引和数据碎片

碎片类型：行碎片、行间碎片、剩余空间碎片

索引碎片可以通过先删除索引，再重建索引的方法清除索引碎片化。可以通过重建表的方式清除数据碎片。

[https_www.cs.usfca.edu_galles_visualization_BTree.html]: https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BTree.html

发表评论取消回复

表情：

评论列表（有 0 条评论，132人围观）

还没有评论，来说两句吧...

相关阅读

相关 mysql第五章项目二_高性能MySQL 第五章 Part2

选择合适的索引顺序至关重要我们遇到的最容易引起困惑的问题就是索引列的顺序。正确的顺序依赖于使用该索引的查询，并且同时需要考虑如何更好地满足排序和分组的需要。在一个多了 B-

左手的ㄟ右手/ 2022年10月26日 15:25/ 0 赞/ 150 阅读

相关高性能MySQL——第五章创建高性能的索引

什么是索引？索引在MySQL中也叫作“键 key”，它是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。当表中数据量越来越大，索引就非常重要！！索引优化是对查询性能优化

淩亂°似流年/ 2022年10月15日 10:51/ 0 赞/ 156 阅读

相关第七章读【MySql高级特性——分区】有感

高级特性：分区、视图、外键、存储过程（触发器、存储函数和事件）、绑定变量、插件、字符集、全文索引、XA事务（分布式事务）、查询缓存。一、分区对用户来说，分区表是一张逻辑

本是古典何须时尚/ 2022年09月07日 12:16/ 0 赞/ 169 阅读

相关第五章读【创建高性能索引】有感

一、索引的类型索引有很多种类型，为不同的场景提供更好的性能。不同存储引擎的索引工作方式也不一样，也并不是所有的存储引擎都支持所有类型的索引。 1、B-Tree索引 [h

水深无声/ 2022年09月04日 04:59/ 0 赞/ 133 阅读

相关第四章读【schema与数据类型优化】有感

一、选择优化的数据类型整数类型：为整数类型指定宽度，如：int(11)，它不限制值的合法范围，只是规定了显示字符的个数。整数类型有UNSIGNED属性，如果不需要负数范

青旅半醒/ 2022年09月04日 00:53/ 0 赞/ 166 阅读

相关高性能MySQL（五）—创建高性能索引（2）

创建高性能索引高性能的索引策略正确的创建和使用索引是实现高性能查询的基础。独立的列指索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数，否则MySQL就

桃扇骨/ 2022年06月17日 08:27/ 0 赞/ 214 阅读

相关高性能MySQL（五）—创建高性能索引（1）

创建高性能索引索引（在MySQL中也叫key（键））是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引对于良好的性能非常关键。索引基础在MySQL中，存储引擎用

客官°小女子只卖身不卖艺/ 2022年06月17日 01:41/ 0 赞/ 205 阅读

相关《构建高性能Web站点》第五章第六章第七章

包括：《构建高性能Web站点》第五章动态脚本加速第六章浏览器缓存第七章Web服务器缓存动态脚本加速 1.opcode缓存 PHP、Ruby、Python，它们都

谁践踏了优雅/ 2022年04月23日 09:34/ 0 赞/ 238 阅读

相关第五章索引

1 定义索引是一个单独的，存储上的数据结构，他包含着对数据表里所有记录在磁盘的引用指针 2 作用快速找出在某个或者多个列中有一特定值的行，提高

布满荆棘的人生/ 2022年01月26日 05:55/ 0 赞/ 295 阅读

相关读《异类》有感

前几天，读了《异类》这本书，借此记录几点感触。 1. 简单事物的背后隐藏着复杂，而复杂是由一个个条件累积成的，当一个个条件满足时，也就顺理成章，显而易见。 2. 伟大的人

以你之姓@/ 2021年12月13日 02:45/ 0 赞/ 375 阅读