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可以把Mysql的索引看做是一本书的目录当你需要快速查找某个章节在哪的时候就可以利用目录快速的得到某个章节的具体的页码。Mysql的索引就是为了提高查询的速度但是降低了增删改的操作效率也提高了空间的开销。比如一本书很薄的时候章节不多对应的目录也就很少 可能才一两页当书的章节很多时对应的目录也就很多需要更多的页码来存储目录当数据库中表的数据很多时对应的索引也就需要更多的空间来保存因此说空间的开销会被增加。 查看索引 show index from 表名
key_name 是索引名column_name是根据id这列创建了索引。当表里有primary key、unique和foreign key 时数据库会自动创建索引每次进行操作表时数据库会自动判断是否走索引效率高不高。
创建索引
create index 索引名 on 表名(列名) 针对student里的name列创建一个名为inx_name的索引当再次查看student里的索引时可以发现多了一个名为inx_name的索引名。
删除索引
drop index 索引名 on 表名 索引的数据结构
MySQL创建索引的目的是为了加快查找速度因此可以考虑查找速度较快的数据结构比如哈希表哈希表的查找时间复杂度是O(1)不过不能范围查询但是MySQL经常查询时带有范围条件因此哈希表是不适合做索引的数据结构。二叉搜索树适合范围查询查询的速度也比较快时间复杂度是O(N)但是二叉搜索树的高度决定了元素的比较次数当树的高度较高时比较次数也会增加而比较操作又需要进行IO操作的因此当比较次数增加时IO操作的次数也增加了IO操作是很费系统资源的所以二叉搜索树也不适合索引的数据结构。针对二叉搜索树的高度问题可以引入一个N叉搜索树把高度降低。N叉搜索树的典型实现是B树N叉搜索树每个节点有N个key同时有多个分叉因此这样就把高度降低了不过比较次数并没有减少一个节点上的元素可能涉及到多次比较但是读写硬盘IO的次数减少了因为每个节点都在硬盘上读一次硬盘可以读到N个key之前的二叉搜索树读一次硬盘只能获得一个key。但是B树还是不能做索引的数据结构。现在就针对比较次数进行优化引入了一个B树B树也是一个N叉搜索树B树每个节点上包含N个keyN个key可以划分N个区间每个区间内的最后一个key是最大值可以看下图发现叶子没有了80、90这种节点父元素的key会以最大值的方式在子元素中重复出现因此叶子节点就包含了整个数据的全集最后再把叶子每个节点用类似于链表的方式连接起来。 B树是很适合做MySQL的索引它具有以下几个特点 由于高度降低了因此比较次数降低了IO读写次数也减少了叶子节点之间连接更适合做范围查询比如查询 3id and id 10的元素可以直接从叶子节点中取。 由于所有数据元素都落在了叶子节点因此查询哪个元素比较次数都是差不多的查询操作相对均衡。而对于B树的查询可能有的快有的慢比如查询根节点的元素时就很快查询叶子节点时就很慢。 由于所有的key都会在叶子节点体现因此非叶子节点可以只存一个索引值比如id叶子结点存数据库里真实的数据数据行这样就导致非叶子节点占用的空间大大降低有可能在读取硬盘时可以把非叶子节点的索引值全部读到内存中更进一步的降低了IO次数。
对于带有主键列的索引是按照这种B树组织的而对于不带主键列的数据创建了索引是按另一种B树实现的。比如非叶子节点存学生姓名name叶子节点存放主键id当使用主键列查询数据时只需要去主键列创建的索引查询一遍即可当使用非主键列创建的索引需要去非主键列索引里查询到对应的主键id再使用这个id去主键列索引里查询对应的数据需要两次查询这种操作称为”回表“。
