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本篇文章給大家分享的是有關MySQL中索引類型的實現原理是什么,小編覺得挺實用的,因此分享給大家學習,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲,話不多說,跟著小編一起來看看吧。
一、按表列屬性分類:
1.單列索引
以表的單個列字段創建的索引
2.聯合索引
以表的多個列字段組合創建的索引,在查詢條件使用索引的從左字段順序才會生效,遵循最左匹配原則。
單列索引和聯合索引又包括:
普通索引
非主鍵,非唯一列的索引
主鍵索引
基于該表主鍵自動生成成的索引,如果未給表定義主鍵,會查找該表中是否存在非空、整形、唯一索引作為其主鍵(可通過select _rowid from 表名查看),若都不滿足會隱式生成一個rowid作為主鍵(無法直接查到)
唯一索引
基于表的唯一列生成的索引,允許為空值
全文索引
將存儲于數據庫中的整本書或整篇文章中任意內容信息查找出來,如大量級的文字中如like %關鍵字%,普通索引的效率與全文索引相比是非常低的。
二、按數據結構分類:
1.B+tree索引
b+tree基于平衡二叉樹的一種多路平衡查找樹,所有記錄都按照順序存放在葉子節點中,各個葉子節點直接通過鏈表相連。與b樹不同的是:
非葉子節點只存儲鍵值信息。
所有葉子節點之間都有一個鏈指針。
數據記錄都存放在葉子節點中。
2.hash索引
基于hash表結構實現的索引,mysql中只有MEMORY/HEAP和NDB存儲引擎支持;
InnoDB引擎支持自適應hash索引,但是是數據庫自身創建使用的,而不能進行人為定義。當二級索引被頻繁的訪問時,便會自動創建自適應哈希索引;
通過 命令SHOW ENGINE INNODB STATUS可查看自適應hash索引的使用情況;
通過 命令SHOW VARIABLES LIKE '%ap%hash_index' 查看是否打開自適應hash索引。
對比:
由于hash索引是比較其hash值,hash索引只能進行等值查找而不能進行范圍查找
hash索引無法進行排序:原因同上
不支持最左匹配原則,復合索引時合并一起計算hash值
hash索引的檢索效率很高可以一次定位,但是當發生大量hash碰撞的時候,鏈表變長,hash索引效率上是不如b+tree的
由于存在hash碰撞的問題,當需要獲得總數時候,hash 索引在任何時候都不能避免表掃描
3.T-tree索引無錫人流醫院哪家好 http://www.wxbhnkyy120.com/
4.R-tree索引
三、按存儲結構分類:
1.聚簇索引(聚集索引)
InnoDB的聚簇索引實際上是在同一個BTree結構中同時存儲了索引和整行數據,通過該索引查詢可以直接獲取查詢數據行。
聚簇索引不是一種單獨的索引類型,而是一種數據的存儲方式,聚簇索引的順序,就是數據在硬盤上的物理順序。
在mysql通常聚簇索引是主鍵的同義詞,每張表只包含一個聚簇索引(其他數據庫不一定)。
2.輔助索引(非聚集索引,次級索引,二級索引)
非聚集索引在BTree的葉子節點中保存了索引列和主鍵。如果查詢列不在該索引內,只能查到其主鍵值,還需要回表操作查詢聚簇索引進行查詢。
聚簇索引的優點:
可以把相關數據保存在一起,如:實現電子郵箱時,可以根據用戶ID來聚集數據,這樣只需要從磁盤讀取少量的數據頁就能獲取某個用戶全部郵件,如果沒有使用聚集索引,則每封郵件都可能導致一次磁盤IO
數據訪問更快,聚集索引將索引和數據保存在同一個btree中,因此從聚集索引中獲取數據通常比在非聚集索引中查找要快
使用覆蓋索引掃描的查詢可以直接使用頁節點中的主鍵值
聚簇索引的缺點:
聚簇數據最大限度地提高了IO密集型應用的性能,但如果數據全部放在內存中,則訪問的順序就沒有那么重要了,聚集索引也沒有什么優勢了
插入速度嚴重依賴于插入順序,按照主鍵的順序插入是加載數據到innodb表中速度最快的方式,但如果不是按照主鍵順序加載數據,那么在加載完成后最好使用optimize table命令重新組織一下表
更新聚集索引列的代價很高,因為會強制innodb將每個被更新的行移動到新的位置
基于聚集索引的表在插入新行,或者主鍵被更新導致需要移動行的時候,可能面臨頁分裂的問題,當行的主鍵值要求必須將這一行插入到某個已滿的頁中時,存儲引擎會將該頁分裂成兩個頁面來容納該行,這就是一次頁分裂操作,頁分裂會導致表占用更多的磁盤空間
聚集索引可能導致全表掃描變慢,尤其是行比較稀疏,或者由于頁分裂導致數據存儲不連續的時候
二級索引可能比想象的更大,因為在二級索引的葉子節點包含了引用行的主鍵列。
二級索引訪問需要兩次索引查找,而不是一次
以上就是MySQL中索引類型的實現原理是什么,小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。
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