索引是什么?
- 帮助mysql高效获取数据的排好序的数据结构.(可以当做一本书的页码)
- 一般情况下都是高效.但是由于索引是以空间换时间的策略,索引本身在提高查询效率的同时会影响插入,更新,删除的效率,所以频繁写不建议使用索引.
- 选择在where,group by,order by,on从句中出现的列作为索引项,离散度不大的列没需要创建索引.
- 主键已经是索引了,使用primay key的主键不再设置unique唯一索引
索引的类型
- 主键索引 primay key
- 唯一索引 unique
- 普通索引 index
- 组合索引 index
- 全文索引 fulltext
可以应用的索引操作符
- 大于等于
- Between
- in
- Like不以%_开头
不能应用的索引操作符
- NOT IN
- Like以%_开头
如何选择索引字段
- 字段出现在查询条件中,并且查询条件可以使用索引
- 数字的索引和检索要比字符串的索引效率要高
- 语句执行率高,一条几千次
- 通过字段查询可筛选的记录集很小
索引的数据结构:
为什么mysql数据结构不用其他树用B+Tree树?
例如我们的索引如下:
树.png
- :
:当我们的索引出现单边增长的话,就会形成一个链表结构,此时我们去查询6号索引的话需要查询6次,很慢,所以不合适
树.png
- :
:
如果出现单边增长的情况 红黑树会自动自旋平衡(平衡二叉树)
为什么不适合做数据库的数据结构,因为数据如果太多了比如一百万条,它是无法掌控自己的高度的,如果数据在叶子节点,我们查询重根节点开始查,可想而知.
红黑树.png
- :
:
hash表的性能也非常高为什么 不用?
无法进行范围查询. - :
:这就是mysql底层用的数据结构.官方定义根节点大小为16k,共可以存储2千多万的数据.
B+树.png
myisam数据库存储引擎实现
in.png
非聚合 :数据和索引是分离的 通过指针找到对应的地址找到对应的表数据字段
MylSAM存储引擎索引存储原理.png
inndob数据库存储引擎实现
frm文件存储的是: 表结构定义的数据
in.png
in.png
常见面试问题:
- 什么是聚集索引?
LnnoDB的主键索引就是一个聚集索引(索引和主键对应的数据放在同一个B+树) - 为什么LnnoDB表必须有主键?
如果没有主键索引会默认挑选一个适合字段作为索引,mysql的设计师来设置时,就是维护表数据时必须要有这个B+树来维护他,如果没有B+树 数据根本没有东西来组织了.主键索引用来维护所有数据,为了数据查找快 - 为什么最好用整形自增作为主键
比较大小快,如果用uuid字符串比较太慢了. -
为什么要选自增?
如果使用字符串uuid的话万一主键是整个索引的中间的话会造成再次分裂
图片.png
如果使用自增的话就可以一直往后面排 因为左边总是比右边小,这样性能消耗就比较小.
MyISAM和Innodb区别
InnoDB和MyISAM是许多人在使用MySQL时常用的两个存储引擎，这两个存储引擎各有优劣，视具 体应用而定。
基本的差别为：MyISAM类型不支持事务处理，而InnoDB类型支持。MyISAM类型强调的 是性能，其执行速度比InnoDB类型更快，而InnoDB提供事务支持已经外部键等高级数据库功能。
具体实现的差别：
- MyISAM是非事务安全型的，而InnoDB是事务安全型的。
- MyISAM锁的粒度是表级，而InnoDB支持行级锁定。 MyISAM不支持外键，而InnoDB支持外键
- MyISAM相对简单，所以在效率上要优于InnoDB，小型应用可以考- 虑使用MyISAM。 InnoDB表比MyISAM表更安全。
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