索引的作用

索引是與效率掛鉤的，所以沒有索引，可能會存在問題

索引：提高數(shù)據(jù)庫的性能，索引是物美價廉的東西了。不用加內(nèi)存，不用改程序，不用調(diào)sql，只要執(zhí)行正確的 create index ，查詢速度就可能提高成百上千倍。但是天下沒有免費的午餐，查詢速度的提高是以插入、更新、刪除的速度為代價的，這些寫操作，增加了大量的IO。所以它的價值，在于提高一個海量數(shù)據(jù)的檢索速度。

MySQL的服務器，本質(zhì)是在內(nèi)存中的，所有的數(shù)據(jù)庫的CURD操作，全部都是在內(nèi)存中進行的！所以索引也是如此

提高算法效率的因素：

1.組織數(shù)據(jù)的方式

2.算法本身。

常見的索引分為以下幾種

主鍵索引(primary key)
唯一索引(unique)
普通索引(index)
全文索引(fulltext)–解決中子文索引問題

創(chuàng)建一個海量表，在查詢的時候，沒有索引時看一下會有什么問題

查詢員工編號為998877的員工

select * from EMP where empno=998877;

可以看到耗時17.71秒，這還是在本機一個人來操作，在實際項目中，如果放在公網(wǎng)中，假如同時有1000個人并發(fā)查詢，那很可能就死機，這是非?？膳碌氖虑?。

解決方法，創(chuàng)建索引

alter table EMP add index(empno);

測試看查詢時間

時間變得非?？?！這就是索引帶來的好處！

想認識索引之前，我們非常有必要先了解一下磁盤。

認識磁盤

• mysql與存儲

MySQL 給用戶提供存儲服務，而存儲的都是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)在磁盤這個外設(shè)當中。磁盤是計算機中的一個機械設(shè)備，相比于計算機其他電子元件，磁盤效率是比較低的，在加上IO本身的特征，可以知道，如何提交效率，是 MySQL 的一個重要話題。

• 磁盤中一個盤片

數(shù)據(jù)庫文件，本質(zhì)其實就是保存在磁盤的盤片當中。也就是上面的一個個小格子中，就是我們經(jīng)常所說的扇區(qū)。當然，數(shù)據(jù)庫文件很大，也很多，一定需要占據(jù)多個扇區(qū)

我們在使用Linux，所看到的大部分目錄或者文件，其實就是保存在硬盤當中的。(當然，有一些內(nèi)存文件系統(tǒng)，如： proc ， sys 之類，我們不考慮)

所以，最基本的，找到一個文件的全部，本質(zhì)，就是在磁盤找到所有保存文件的扇區(qū)。而我們能夠定位任何一個扇區(qū)，那么便能找到所有扇區(qū)，因為查找方式是一樣的

• 定位扇區(qū)

柱面(磁道): 多盤磁盤，每盤都是雙面，大小完全相等。那么同半徑的磁道，整體上便構(gòu)成了一個柱面

每個盤面都有一個磁頭，那么磁頭和盤面的對應關(guān)系便是1對1的

所以，我們只需要知道，磁頭（Heads）、柱面(Cylinder)(等價于磁道)、扇區(qū)(Sector)對應的編號。即可在磁盤上定位所要訪問的扇區(qū)。這種磁盤數(shù)據(jù)定位方式叫做 CHS 。不過實際系統(tǒng)軟件使用的并不是 CHS （但是硬件是），而是 LBA ，一種線性地址，可以想象成虛擬地址與物理地址。系統(tǒng)將 LBA 地址最后會轉(zhuǎn)化成為 CHS ，交給磁盤去進行數(shù)據(jù)讀取。不過，我們現(xiàn)在不關(guān)心轉(zhuǎn)化細節(jié)。

• 結(jié)論

我們現(xiàn)在已經(jīng)能夠在硬件層面定位，任何一個基本數(shù)據(jù)塊了(扇區(qū))。但是在系統(tǒng)軟件上，就不是直接按照扇區(qū)(512字節(jié)，部分4096字節(jié)),進行IO交互了，這是因為如果操作系統(tǒng)直接使用硬件提供的數(shù)據(jù)大小進行交互，那么系統(tǒng)的IO代碼，就和硬件強相關(guān)，換言之，如果硬件發(fā)生變化，系統(tǒng)必須跟著變化；另外目前來看，單次IO 512字節(jié)，還是太小了。IO單位小，意味著讀取同樣的數(shù)據(jù)內(nèi)容，需要進行多次磁盤訪問，會帶來效率的降低；

文件系統(tǒng)讀取基本單位，就不是扇區(qū)，而是數(shù)據(jù)塊。既系統(tǒng)讀取磁盤，是以塊為單位的，基本單位是 4KB

• 磁盤隨機訪問(Random Access)與連續(xù)訪問(Sequential Access)

隨機訪問：本次IO所給出的扇區(qū)地址和上次IO給出扇區(qū)地址不連續(xù)，這樣的話磁頭在兩次IO操作之間需要作比較大的移動動作才能重新開始讀/寫數(shù)據(jù)。
連續(xù)訪問：如果當次IO給出的扇區(qū)地址與上次IO結(jié)束的扇區(qū)地址是連續(xù)的，那磁頭就能很快的開始這次IO操作，這樣的多個IO操作稱為連續(xù)訪問。
因此盡管相鄰的兩次IO操作在同一時刻發(fā)出，但如果它們的請求的扇區(qū)地址相差很大的話也只能稱為隨機訪問，而非連續(xù)訪問。
磁盤是通過機械運動進行尋址的，隨機訪問不需要過多的定位，故效率比較高

MySql 與磁盤交互基本單位Page

MySql 作為一款應用軟件，可以想象成一種特殊的文件系統(tǒng)。它有著更高的IO場景，所以，為了提高基本的IO效率， MySql 進行IO的基本單位是16KB:MySql是應用層服務，是不可能直接訪問硬件的，這個16KB是站在MySql角度向OS提出來的，OS內(nèi)部存在文件緩沖區(qū)的,MySql進入到某一個目錄，對某張表做CURD，對某張表內(nèi)部做增刪查改，在MySql就得到了文件的fd,一個文件被打開有自己的結(jié)構(gòu)體，緩沖區(qū)；MySql以16KB為單位與文件緩沖區(qū)進行IO。

show global status like 'innodb_page_size';
-- 16382/1024=16KB

也就是說，磁盤這個硬件設(shè)備的基本單位是 512 字節(jié)，而 MySQL InnoDB引擎 使用 16KB 進行IO交互。即， MySQL 和磁盤進行數(shù)據(jù)交互的基本單位是 16KB 。這個基本數(shù)據(jù)單元，在 MySQL 這里叫做page（注意和系統(tǒng)的page區(qū)分）

共識

MySQL 中的數(shù)據(jù)文件，是以page為單位保存在磁盤當中的。

MySQL 的 CURD 操作，都需要通過計算，找到對應的插入位置，或者找到對應要修改或者查詢的數(shù)據(jù)

只要涉及計算，就需要CPU參與，而為了便于CPU參與，一定要能夠先將數(shù)據(jù)移動到內(nèi)存當中

所以在特定時間內(nèi)，數(shù)據(jù)一定是磁盤中有，內(nèi)存中也有。后續(xù)操作完內(nèi)存數(shù)據(jù)之后，以特定的刷新策略，刷新到磁盤。而這時，就涉及到磁盤和內(nèi)存的數(shù)據(jù)交互，也就是IO。此時IO的基本單位就是Page。

為了更好的進行上面的操作， MySQL 服務器在內(nèi)存中運行的時候，在服務器內(nèi)部，就申請了被稱為 Buffer Pool 的的大內(nèi)存空間，來進行各種緩存。其實就是很大的內(nèi)存空間，來和磁盤數(shù)據(jù)進行IO交互

為了更高的效率，一定要盡可能的減少系統(tǒng)和磁盤IO的次數(shù)

索引的理解

創(chuàng)建一張表：

create table if not exists user (
id int primary key, 
age int not null,
name varchar(16) not null
);

現(xiàn)在往表里插入5條數(shù)據(jù)，結(jié)果如下：插入的數(shù)據(jù)是無序的，但是查看結(jié)果卻是有序的！

mysql> insert into user (id, age, name) values(3, 18, '楊過');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql> insert into user (id, age, name) values(4, 16, '小龍女');
Query OK, 1 row affected (0.04 sec)
mysql> insert into user (id, age, name) values(2, 26, '黃蓉');
Query OK, 1 row affected (0.03 sec)
mysql> insert into user (id, age, name) values(5, 36, '郭靖');
Query OK, 1 row affected (0.02 sec)
mysql> insert into user (id, age, name) values(1, 56, '歐陽鋒');
Query OK, 1 row affected (0.03 sec)

主鍵有序問題

我們向一個具有主鍵的表中，亂序插入數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)會自動排序，這是誰做的，為什么要這樣做？

對于這個問題的回答，我們來看一看。

首先磁盤上有對應的文件數(shù)據(jù)，文件數(shù)據(jù)最終會被預讀到文件緩沖區(qū)，mysql啟動的時候會申請buffer pool,mysql層面上，所有的page都會被放到buffer pool中，理解mysql中page的概念：一個page是16KB，mysql內(nèi)部一定需要并且會存在大量的page,也就決定了mysql必須要將多個同時存在的page管理起來。要管理所有的mysql內(nèi)的page,需要先描述，在組織，所以不要簡單將page認為是一個內(nèi)存塊，page內(nèi)部也必須寫入對應的管理信息！如：

struct page
{
struct page*next;
struct page*prev;
char buffer[NUM];
};-- 16KB,

所謂的申請，在mysql申請的page就是new page,在用簡單的方式：比如將所有的page用鏈表的形式管理起來。在buffer pool內(nèi)部，對mysql中的page進行了一個建模。

了解一下：MySQL和磁盤進行IO交互的時候，采用Page的方案進行交互

為什么MySQL和磁盤進行IO交互的時候，要采用Page的方案進行交互?用多少，加載多少不可以嗎?
如上面的5條記錄，如果MySQL要查找id=2的記錄，第一次加載id=1，第二次加載id=2，一次一條記錄，那么就需要2次IO。如果要找id=5，那么就需要5次IO。但，如果這5條(或者更多)都被保存在一個Page中(16KB，能保存很多記錄),那么第一次IO查找id=2的時候，整個Page會被加載到MySQL的Buffer Pool中，這里完成了一次IO。但是往后如果在查找id=1,3,4,5等，完全不需要進行IO了，而是直接在內(nèi)存中進行了。所以，就在單Page里面，大大減少了IO的次數(shù)。

怎么保證，用戶一定下次找的數(shù)據(jù)，就在這個Page里面？我們不能嚴格保證，但是有很大概率，因為有局部性原理。往往IO效率低下的最主要矛盾不是IO單次數(shù)據(jù)量的大小，而是IO的次數(shù)

理解單個Page

MySQL 中要管理很多數(shù)據(jù)表文件，而要管理好這些文件，就需要先描述，在組織 ,我們目前可以簡單理解成一個個獨立文件是有一個或者多個Page構(gòu)成的，這在我們一開始也有說到

對于不同的 Page ，在 MySQL 中，都是 16KB ，使用 prev 和 next 構(gòu)成雙向鏈表因為有主鍵的問題， MySQL 會默認按照主鍵給我們的數(shù)據(jù)進行排序，從上面的Page內(nèi)數(shù)據(jù)記錄可以看出，數(shù)據(jù)是有序且彼此關(guān)聯(lián)的。

**插入數(shù)據(jù)時排序的目的，就是優(yōu)化查詢的效率。**頁內(nèi)部存放數(shù)據(jù)的模塊，實質(zhì)上也是一個鏈表的結(jié)構(gòu)，鏈表的特點也就是增刪快，查詢修改慢，所以優(yōu)化查詢的效率是必須的。正式因為有序，在查找的時候，從頭到后都是有效查找，沒有任何一個查找是浪費的，而且，如果運氣好，是可以提前結(jié)束查找過程的。

理解多個Page

上面頁模式中，只有一個功能，就是在查詢某條數(shù)據(jù)的時候直接將一整頁的數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存中，以減少硬盤IO次數(shù)，從而提高性能。但是，我們也可以看到，現(xiàn)在的頁模式內(nèi)部，實際上是采用了鏈表的結(jié)構(gòu)，前一條數(shù)據(jù)指向后一條數(shù)據(jù)，本質(zhì)上還是通過數(shù)據(jù)的逐條比較來取出特定的數(shù)據(jù)；如果有1千萬條數(shù)據(jù)，一定需要多個Page來保存1千萬條數(shù)據(jù)，多個Page彼此使用雙鏈表鏈接起來，而且每個Page內(nèi)部的數(shù)據(jù)也是基于鏈表的。那么，查找特定一條記錄，也一定是線性查找。效率也太低了。

所以要提高效率，我們要有兩個角度進行考量：第一個角度是在單page的時候如何提高一個Page內(nèi)部的鏈式遍歷的效率；另一個是多Page的時候怎么解決Page間進行查找的效率。所以我們有了頁目錄的出現(xiàn)。

頁目錄

比如我們在看《軟件工程導論》這本書的時候，如果我們要看軟件生命周期這個章節(jié)，找到該章節(jié)有兩種做法
從頭逐頁的向后翻，直到找到目標內(nèi)容；通過書提供的目錄，發(fā)現(xiàn)軟件生命周期章節(jié)在11頁(假設(shè))，那么我們便直接翻到11頁。同時，查找目錄的方案，可以順序找，不過因為目錄的頁數(shù)肯定少，所以可以快速提高定位
本質(zhì)上，書中的目錄，是多花了紙張的，但是卻提高了效率；所以，目錄，是一種“空間換時間的做法”

單頁情況

對于上面的單頁Page，我們也可以引入目錄

在一個Page內(nèi)部，我們引入了目錄。比如，我們要查找id=4記錄，之前必須線性遍歷4次，才能拿到結(jié)果?，F(xiàn)在直接通過目錄2[3]，直接進行定位新的起始位置，提高了效率。

所以對于一開始的問題，我們可以正式回答了：主鍵插入無序的，但是結(jié)果是有序的，很簡單，只有把數(shù)據(jù)變成有序的，能夠方便我們引入頁內(nèi)目錄！

多頁情況

MySQL 中每一頁的大小只有 16KB ，單個Page大小固定，所以隨著數(shù)據(jù)量不斷增大， 16KB 不可能存下所有的數(shù)據(jù)，那么必定會有多個頁來存儲數(shù)據(jù)。

在單表數(shù)據(jù)不斷被插入的情況下， MySQL 會在容量不足的時候，自動開辟新的Page來保存新的數(shù)據(jù)，然后通過指針的方式，將所有的Page組織起來 對于上面的圖，是理想結(jié)構(gòu)，要保證整體有序，那么新插入的數(shù)據(jù)，不一定會在新Page上面，這里僅僅做演示。這樣，我們就可以通過多個Page遍歷，Page內(nèi)部通過目錄來快速定位數(shù)據(jù)?？墒?，這樣也有效率問題，在Page之間，也是需要 MySQL 遍歷的，遍歷意味著依舊需要進行大量的IO，將下一個Page加載到內(nèi)存，進行線性檢測。這樣就顯得我們之前的Page內(nèi)部的目錄，作用沒那么大了。

所以，我們給Page也帶上目錄。

使用一個目錄項來指向某一頁，而這個目錄項存放的就是將要指向的頁中存放的最小數(shù)據(jù)的鍵值。和頁內(nèi)目錄不同的地方在于，這種目錄管理的級別是頁，而頁內(nèi)目錄管理的級別是行。其中，每個目錄項的構(gòu)成是：鍵值+指針。

存在一個目錄頁來管理頁目錄，目錄頁中的數(shù)據(jù)存放的就是指向的那一頁中最小的數(shù)據(jù)。有數(shù)據(jù)，就可通過比較，找到該訪問那個Page，進而通過指針，找到下一個Page。其實目錄頁的本質(zhì)也是頁，普通頁中存的數(shù)據(jù)是用戶數(shù)據(jù)，而目錄頁中存的數(shù)據(jù)是普通頁的地址。但是我們每次檢索數(shù)據(jù)的時候，應該從哪里開始，雖然頂層的目錄頁少了，但是還需要遍歷，不用擔心，可以在加目錄頁，哈哈，你沒想錯！

這就是傳說中的B+樹！把整個的B+樹稱作mysql innode db下的索引結(jié)構(gòu)，一般我們建表的時候，就是在該結(jié)構(gòu)下進行CURD，即使沒有主鍵也是這樣子的，會有默認主鍵的至此，我們已經(jīng)給我們的表user構(gòu)建完了主鍵索引。隨便找一個id=？我們發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在查找的Page數(shù)一定減少了，也就意味著IO次數(shù)減少了，那么效率也就提高了。

1.葉子節(jié)點保存有數(shù)據(jù)，路上節(jié)點沒有，非葉子節(jié)點，不要數(shù)據(jù)，只要目錄項

非葉子節(jié)點不存數(shù)據(jù)，可以存儲更多的目錄項，目錄頁可以管理更多的葉子page,這棵樹一定是一個矮胖型的樹。這也意味著途徑的路上節(jié)點減少。這也意味著找到目標數(shù)據(jù)只需要更少的page,也就是IO次數(shù)更少，在IO層面，提高了效率！

每一個節(jié)點，都有目錄項，可以大大提高搜索效率。

2.葉子節(jié)點全部用鏈表級聯(lián)起來

這是b+樹的特點；我們比較希望進行范圍查找

總結(jié)

到此這篇關(guān)于MySql索引的作用以及對索引的理解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MySql索引作用及理解內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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