mysql聚簇索引

mysql聚簇索引相关知识

• MySQL聚簇索引

  MySQL作为迭代了很多个版本的数据库。在数据库的索引上实现了很多的优化版本，从一开始的只允许一个表有一个列为索引值，到目前版本可支持多个列建立索引值，更多关于索引优化版本的描述，以后有机会笔者再写一篇文章。本文主要介绍索引当中的聚簇索引。MySQL官方对聚簇索引的定义是，聚簇索引并不是一种单独的索引类，而是一种数据存储方式，第一次看到这段描述，我相信很多人都会一头雾水，索引是一种数据存储结构？这怎么解释？下面笔者一步一步来讲述MySQL对聚簇索引的定义和具体运用。首先上贴一张图在MySQL中，有一列值，专门被设定为聚簇索引，这列值就是主键，通常为数字类型的字段。那么如果数据表中没有主键呢？MySQL的解决办法是隐式地将一个唯一的非空的列定义为聚簇。那如果这也没有呢？MySQL就自己创建一个聚簇索引，具体这个聚簇索引内部是怎么建立的，笔者还需要去学习学习。反正无论如何，MySQL都会创建一个聚簇索引。那么为什么说聚簇索引是一种数据存储结构呢？原因是MySQL将索引（即主键）对应的每一条记录都以链表的形式存储
• MySQL聚簇索引和非聚簇索引的理解

  关于聚簇索引和非聚簇索引的概念很多同学找了很多教程但是仍然很迷糊。这里给出一篇翻译，并给出我的配图，希望对大家理解有帮助。英文原文：http://www.mysqltutorial.org/mysql-index/mysql-clustered-index/一、聚簇索引的概念一般来说索引就是如B-树这类可以来存储键值方便快速查找的数据结构。聚簇索引是物理索引，数据表就是按顺序存储的，物理上是连续的。一旦创建了聚簇索引，表中的所有列都根据聚簇索引的key来存储。因为聚簇索引是按该列的排序存储的，因此一个表只能有一个聚簇索引。二、MySQL中InnoDB表的聚簇索引每个InnoDB表都需要一个聚簇索引。该聚簇索引可以帮助表优化增删改查操作。如果你为表定义了一个主键，MySQL将使用主键作为聚簇索引。如果你不为表指定一个主键，MySQL讲索第一个组成列都not null的唯一索引作为聚簇索引。如果InnoBD表没有主键且没有适合的唯一索引（没有构成该唯一索引的所有列都NOT NULL），MySQL将自动创建一个隐
• 30K以内Java必问：一个关于MySQL索引的面试6连炮！

  1、面试真题MySQ索引的原理和数据结构能介绍一下吗？b+树和b-树有什么区别？MySQL聚簇索引和非聚簇索引的区别是什么？他们分别是如何存储的？使用MySQL索引都有哪些原则？MySQL复合索引如何使用？2、面试官心理分析数据库是30k以内的工程师面试必问的问题，而且如果问数据库，一定是问mysql，N年前可能java工程师出去面试，oracle这块的技能是杀手锏，现在已经没人说，会oracle是加分项了，现在都是熟悉大数据hadoop、hbase等技术是加分项。3、面试题剖析 3.1 索引的数据结构是什么其实就是让你聊聊mysql的索引底层是什么数据结构实现的，弄不好现场还会让你画一画索引的数据结构，然后会问问你mysql索引的常见使用原则，弄不好还会拿个SQL来问你，就这SQL建个索引一般咋建？至于索引是啥？这个问题太基础了，大家都知道，mysql的索引说白了就是用一个数据结构组织某一列的数据，然后如果你要根据那一列的数据查询的时候，就可以不用全表扫描，只要根据那个特定的数据结构去找到那一列
• 一看就懂的MySQL的聚簇索引，以及聚簇索引是如何长高的

  这一篇笔记我们简述一下 MySQL的B+Tree索引到底是咋回事？ 聚簇索引索引到底是如何长高的。 一点一点看，其实蛮好理解的。 如果你看过了我之前的笔记，你肯定知道了MySQL进行CRUD是在内存中进行的，也就是在Buffer Pool中。然后你也知道了当内存中没有MySQL需要的数据时，MySQL会从Disk中通过IO操作将数据读入内存中。读取的单位呢就是：数据页 一般数据页长下面这样 没错，数据页中存储着真实的数据，而且数据页在内存中是以双向联表的方式组织起来的！如下图 而在B+Tree的设定中，它要

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• 2.2 主键和索引 InnoDB 表是基于聚簇索引建立的，聚簇索引也叫主索引，也是表的主键，InnoDB 表的每行数据都保存在主索引的叶子节点上。InnoDB 表必须包含主键，如果创建表时，没有显式指定主键，InnoDB 会自动创建一个长度为 6 个字节的 long 类型隐藏字段作为主键。所有的 InnoDB 表都应该显式指定主键。InnoDB 表中，除主键之外的索引，叫做二级索引。二级索引必须包含主键列，如果主键列很大的话，其他的所有索引都会很大。因此，主键是否设计合理，对所有的索引都会产生影响。一般来说，主键的设计原则大致如下：满足唯一和非空约束；主键字段应尽可能地小；主键字段值基本不会被修改；优先考虑自增字段，或查询最频繁的字段。
• MySQL 索引详细解读 索引是数据库中用来提高性能的常用工具。本节主要介绍 MySQL 索引的概念，及其优点。
• 1.索引概念 索引在 MySQL 中也叫“键（Key）”，是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构，这也是索引的基本功能。MySQL 索引的工作原理，类似一本书的目录，如果要在一本书中找到特定的知识点，先通过目录找到对应的页码。在 MySQL 中，存储引擎用类似的方法使用索引，先在索引找到对应值，再根据索引记录找到对应的数据行。简单总结，索引就是为了提高数据查询的效率，跟一本书的目录一样。以下查询假设字段 c2 上建有索引，则存储引擎将通过索引找到 c2 等于 测试01 的行。也就是说，存储引擎先在索引按值进行查找，再返回所有包含该值的数据行。mysql> select * from t1 where c2='测试01'\G*************************** 1. row ***************************c1: 1c2: 测试011 row in set (0.00 sec)从执行计划的角度，也可以看出索引 idx_c2 被使用：mysql> create table t1( -> c1 int not null auto_increment, -> c2 varchar(10) default null, -> primary key(c1) -> ) engine = innodb;Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)mysql> insert into t1() values(1,'测试01');Query OK, 1 row affected (0.00 sec)mysql> create index idx_c2 on t1(c2);Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> explain select * from t1 where c2='测试01'\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t1 partitions: NULL type: refpossible_keys: idx_c2 key: idx_c2 key_len: 33 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index1 row in set, 1 warning (0.00 sec)常见的索引类型主要有 B-Tree 索引、哈希索引、空间数据索引（R-Tree）、全文索引，在后续小节将详细介绍。InnoDB 和 MyISAM 存储引擎可以创建 B-Tree 索引，单列或多列都可以创建索引；Memory 存储引擎可以创建哈希索引，同时也支持 B-Tree 索引；从 MySQL5.7 开始，InnoDB 和 MyISAM 存储引擎都可以支持空间类型索引；InnoDB 和 MyISAM 存储可以支持全文索引（FULLTEXT），该索引可以用于全文搜索，仅限于CHAR、VARCHAR、TEXT 列。
• 4. 覆盖索引 如果一个索引包含所有需要查询的字段，称之为覆盖索引。由于覆盖索引无须回表，通过扫描索引即可拿到所有的值，它能极大地提高查询效率：索引条目一般比数据行小的多，只通过扫描索引即可满足查询需求，MySQL 可以极大地减少数据的访问量。表 customer 有一个多列索引 (first_name,last_name)，以下查询只需要访问 first_name 和last_name，这时就可以通过这个索引来实现覆盖索引。mysql> explain select last_name, first_name from customer\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: customer partitions: NULL type: indexpossible_keys: NULL key: idx1_customer key_len: 186 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index1 row in set, 1 warning (0.00 sec)当查询为覆盖索引查询时，在 explain 的 extra 列可以看到 Using index。
• 1. B-Tree 索引 B-Tree 索引是最常见的索引之一，当大家在谈论索引的时候，如果没有特别说明，那多半说的就是 B-Tree 索引。在 MySQL 中，大多数的存储引擎都支持 B-Tree 索引。
• 2. 前缀索引 有时候需要对很长的字符列创建索引，这会使得索引变得很占空间，效率也很低下。碰到这种情况，一般可以索引开始的部分字符，这样可以节省索引产生的空间，但同时也会降低索引的选择性。那我们就要选择足够长的前缀来保证较高的选择性，但是为了节省空间，前缀又不能太长，只要前缀的基数，接近于完整列的基数即可。Tips：索引的选择性指，不重复的索引值（也叫基数，cardinality）和数据表的记录总数的比值，索引的选择性越高表示查询效率越高。完整列的选择性：mysql> select count(distinct last_name)/count(*) from customer;+------------------------------------+| count(distinct last_name)/count(*) |+------------------------------------+| 0.053 |+------------------------------------+不同前缀长度的选择性：mysql> select count(distinct left(last_name,3))/count(*) left_3, count(distinct left(last_name,4))/count(*) left_4, count(distinct left(last_name,5))/count(*) left_5, count(distinct left(last_name,6))/count(*) left_6 from customer;+--------+--------+--------+--------+| left_3 | left_4 | left_5 | left_6 |+--------+--------+--------+--------+| 0.043| 0.046| 0.050| 0.051|+--------+--------+--------+--------+从上面的查询可以看出，当前缀长度为 6 时，前缀的选择性接近于完整列的选择性 0.053，再增加前缀长度，能够提升选择性的幅度也很小了。创建前缀长度为6的索引：mysql> alter table customer add index idx_last_name(last_name(6));前缀索引可以使索引更小更快，但同时也有缺点：无法使用前缀索引做 order by 和 group by，也无法使用前缀索引做覆盖扫描。

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