mysql索引结构

mysql索引结构相关知识

• Mysql索引总结

  定义：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。可以索引的本质：索引是数据结构。可以理解为”排好序的快速超找数据结构”，在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。优势：类似大学图书馆建书目索引，提高数据检索效率，降低数据库的IO成本。通过索引对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗。劣势：实际上索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段。并指向实体表的记录，所以索引列也是要占空间的。虽然索引大大提高了查询速度，同时确会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段。都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息。 索引的分类单值索引：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引。唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值。复合索引：即一个索引
• MySQL索引背后的数据结构及算法原理

  摘要本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。文章主要内容分为三个部分。第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础。第二部分结合MySQL数据库中MyISAM和InnoDB数据存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引、非聚集索引及覆盖索引等话题。第三部分根据上面的理论基础，讨论MySQL中高性能使用索引的策略。数据结构及算法基础索引的本质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。提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是数据结构。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
• MySQL索引背后的数据结构及算法原理

  本文转载自http://blog.jobbole.com/24006/摘要本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。文章主要内容分为三个部分。第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础。第二部分结合MySQL数据库中MyISAM和InnoDB数据存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引、非聚集索引及覆盖索引等话题。第三部分根据上面的理论基础，讨论MySQL中高性能使用索引的策略。数据结构及算法基础索引的本质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。提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是数据结构。我们知道，数据库查询是数据库的最
• mysql 索引及索引创建原则

  正文回到顶部是什么　　索引用于快速的查询某些特殊列的某些行。如果没有索引， MySQL 必须从第一行开始，然后通过搜索整个表来查询有关的行。表越大，查询的成本越大。如果表有了索引的话，那么 MySQL 可以很快的确定数据的位置，而不用查询整个表格。这比顺序的读取每一行要快的多。索引就像我们查字典时的目录一样，我们通过查询字典的目录，可以定位到某一行数据。　　大多数的 MySQL 的索引（主键索引，唯一索引，普通索引，全文索引）都是 B-trees  结构。例外的情况有：在空间数据类型使用 R-trees 结构。存储引擎为 MEMORY 的数据库，也可以支持哈希索引。InnoDB 存储引擎的全文索引使用反向列表结构。回到顶部使用场景　　MySQL 会使用到索引的场景如下：　　1.根据一个条件快速的匹配到对应的行。　　2.缩小查询影响行数。如果一个查询字段有多个索引，MySQL 通常选择使用影响行数最小的索引（选择性最高的索引）。索引的选择性的计算 select count(distinct

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mysql索引结构相关教程

• 2.1 不同引擎的数据结构 面试官提问： MySQL 中 InnoDB 存储引擎底层的数据结构是什么？题目解析：以 MySQL 5.7 为例，首先查询官方文档，可以发现存储引擎和索引数据结构的对应关系，例如 InnoDB 对应 BTREE 索引，MEMORY 存储引擎对应哈希索引和 BTREE 索引，注意这里的 BTREE 实际指代的是 B+ 树，我们重点关注树的数据结构。存储引擎和索引类型的对应关系，表格来自 MySQL 5.7 官网
• 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。
• 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。
• 4. 类索引与父类索引 定义：类索引（this_class）和父类索引（super_class）都是一个 u2 大小的数据。类索引：确定当前类的全限定名。父类索引：确定当前类的父类的全限定名。Tips：由于 Java 单继承的原则，父类只可能有一个；由于 Object 是所有其他类的基类，所以除了 Object 类没有父类以外，其余所有类的 super_class 都不为空。无符号数结构示意图：类索引是紧跟在访问标志之后的结构，类索引后边紧跟的结构是父类索引。由于类索引与父类索引关系非常紧密，都是描述的当前类以及当前类的父类的全限定名，所以此处我们将二者放在一起进行讲解。
• 2.3 时段索引 时段数据类型 Timedelta 的索引结构为 TimedeltaIndex ，我们可以通过 TimedeltaIndex () 或者 timedelta_range () 创建生成时间增量索引：# 1、通过 TimedeltaIndex() 函数生成时间增量索引# 通过 TimedeltaIndex() 函数定义了时间段索引timedelta_index_res=pd.TimedeltaIndex(['1 days','1 days 12:04:23','02:00:00'])# 将时间增量索引应用到 dataframe 数据结构中value_dateDataFrame = [["a1","b1"],["a2","b2"],["a3","b3"]]res = pd.DataFrame(value_dateDataFrame, index = timedelta_index_res)print(res)# --- 输出结果 --- 0 11 days 00:00:00 a1 b11 days 12:04:23 a2 b20 days 02:00:00 a3 b3 # 2、通过 timedelta_range() 函数生成时间增量索引，该函数有 start、end、periods、freq 四个参数，在生成时间增量索引时，至少要指定三个参数。# 通过 timedelta_range() 函数定义了时间段索引timedelta_index_res=pd.timedelta_range(start='00:00:00',end="14:00:00", freq='5H')# 将时间增量索引应用到 dataframe 数据结构中value_dateDataFrame = [["a1","b1"],["a2","b2"],["a3","b3"]]res = pd.DataFrame(value_dateDataFrame, index = timedelta_index_res)print(res)# --- 输出结果 --- 0 10 days 00:00:00 a1 b10 days 05:00:00 a2 b20 days 10:00:00 a3 b3
• 5. 接口索引计数器与接口索引集合 父类索引后边紧跟的是接口索引计数器，接口索引计数器后边紧跟的是接口索引集合。类似于常量池计数器和常量池的关系，接口索引计数器记录的是接口索引集合中接口索引的数量。Tips：对于常量池计数器和常量池，一个是无符号数类型，一个是表类型。相比而言，接口索引计数器和接口索引集合皆为无符号数类型，这里学习者可以进行对比记忆。我们继续来看下两者的定义以及无符号数类型的结构示意图。定义：接口索引计数器：代表了接口索引集合中接口的数量；接口索引集合：按照当前类 implements（或当前接口extends）的接口的顺序，从左到右依次排列在接口索引集合中，此部分集合称为接口索引集合。无符号数结构示意图：接口索引计数器和接口索引集合均为无符号数类型结构，结构示意图如下图所示。从图中可以看出，接口索引计数器占用了 2 个字节，为 u2 大小，接口索引集合中的每一个接口元素占用了 2 个字节大小，也为 u2 大小。Tips：接口索引集合后边紧跟的数据结构是什么？我们继续抛出问题，后续章节会有问题的解答，让我们带着问题继续探究 Class 文件结构。

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