相关文章

数据库系列:MySQL慢查询分析和性能优化

数据库系列:MySQL索引优化总结(综合版)

数据库系列:高并发下的数据字段变更

数据库系列:覆盖索引和规避回表

数据库系列:数据库高可用及无损扩容

数据库系列:使用高区分度索引列提升性能

数据库系列:前缀索引和索引长度的取舍

数据库系列:MySQL引擎MyISAM和InnoDB的比较

数据库系列:InnoDB下实现高并发控制

数据库系列:事务的4种隔离级别

数据库系列:RR和RC下,快照读的区别

数据库系列:MySQL InnoDB锁机制介绍

数据库系列:MySQL不同操作分别用什么锁?

数据库系列:业内主流MySQL数据中间件梳理

1 介绍

在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现差距和特性对比。

2 MySQL索引实现

MySQL内部索引是由不同的引擎实现的,主要包含InnoDB和MyISAM这两种,并且这两种引擎中的索引都是使用B+树的结构来存储的。

2.1 InnoDB引擎中的索引

Innodb中有2种索引:主键索引(也叫聚集索引 Clustered Index)、辅助索引(也叫非聚集索引 UnClustered Index)。

1. 主键索引: 每个表只有一个主键索引,B+树结构,叶子节点存储主键的值以及对应整条记录的数据,非叶子节点不存储记录的数据,只存储主键的值。

当表中未指定主键时,则第一个非空unique列是聚集索引,如果一个非空unique列都没有,MySQL内部会自动给每条记录添加一个隐藏的rowid字段(默认4个字节)作为主键,用rowid构建聚集索引。聚集索引在MySQL中即主键索引。

2. 辅助索引: 每个表可以有多个辅助索引,b+树结构,非聚集索引叶子节点存储字段(索引字段)的值以及对应记录主键的值,其他节点只存储字段的值(索引字段),这就是与聚集索引不同的地方。每个表可以有多个非聚集索引。

MySQL中非聚集索引进一步区分:

非聚集索引类型 说明
单列索引 一个索引只包含一个列
多列索引(复合索引) 一个索引包含多个列
唯一索引 索引列的值必须唯一,允许有一个空值

3. 索引设计建议

  • 不宜使用较长的字段上做主键,因为所有的辅助索引都会存储主键(参考上面红体字),这样会导致的体积庞大
  • 建议使用有序递增(IDENTITY)的key做主键,避免索引分裂,行记录频繁移动

2.2 MyISAM引擎中的索引

也是B+树结构,MyISM使用的是非聚簇索引(UnClustered Index),也就是说索引跟数据分开存储,如下图,非聚簇索引的两棵B+树看上去没什么不同,节点的结构完全一致只是存储的内容不同而已,主键索引B+树的节点存储了主键,辅助键索引B+树存储了辅助键。表数据存储在独立的地方,这两颗B+树的叶子节点都使用一个地址指向真正的表数据,对于表数据来说,这两个键没有任何差别。

由于索引树是独立的,通过辅助键检索无需访问主键的索引树。

3 图解数据检索过程

下图更形象说明这两种索引的区别,这边假设了一个存储4行数据的表。Id为主键索引,name作为辅助索引,图中清晰的体现了聚簇索引和非聚簇索引的差异。

3.1 InnoDB数据检索过程

上面的表中有2个索引:id作为主键索引,name作为辅助索引。

如果需要查询id=9的数据,只需要在左边的主键索引中检索就可以了。

如果需要搜索name='Brand'的数据,需要2步:

1、先在辅助索引中检索到name='Brand'的数据,获取id为16

2、再到主键索引中检索id为16的记录

辅助索引这个查询过程在MySQL中叫做回表,相对于主键索引多了第二步操作。

3.2 MyISAM数据检索过程

1、在索引中找到对应的关键字,获取关键字对应的记录的地址

2、通过记录的地址查找到对应的数据记录

对比发现:innodb中最好是采用主键查询,这样只需要一次索引,如果使用辅助索引检索,涉及多一步的回表操作,比主键查询要耗时一些。

而innodb中辅助索引区别于myisam的是:

表中的数据发生变更的时候,会影响其他记录地址的变化,如果辅助索引中记录数据的地址,此时会受影响,而主键的值一般是很少更新的,当页中的记录发生地址变更的时候,对辅助索引是没有影响的。

4 InnoDB与MyISAM的其它不同

1. 事务支持: MyISAM不支持事务,而InnoDB则支持。事务的支持使得InnoDB在数据一致性、完整性和可靠性方面表现更好。

2. 缓存机制: MyISAM只会缓存索引,不会缓存数据。它可以通过key_buffer_size缓存索引,以减少磁盘I/O,提升访问性能。而InnoDB的缓存机制则更为复杂,它支持提交(commit)和回滚(rollback)事务,并提供了可靠的数据一致性和完整性。

3. 外键: InnoDB支持外键,而MyISAM不支持。外键用于关联两个表的数据,使得两个表之间的关系更加清晰,同时也提高了数据的完整性。

但是在数据量大并发量大的情况下,使用外键可能会导致性能瓶颈和死锁问题。

4. 行锁与表锁: MyISAM只支持表级锁,而InnoDB支持行级锁(记录锁)。表级锁是加锁时对整张表进行加锁,行级锁是对表中的某一行进行加锁。因此,在执行大量SELECT查询时,MyISAM具有更好的性能,因为它支持不加锁读取。不过InnoDB也可以使用快照(snapshoot)的模式进行高效检索。

详细可以扩展阅读作者的这篇文章:MySQL引擎MyISAM和InnoDB的比较

5 总结

总的来说,选择哪种存储引擎需要根据具体的应用场景来决定。如果需要执行大量的SELECT查询,且不需要事务支持,那么MyISAM可能一个选择。如果需要执行大量的INSERT或UPDATE操作,且需要事务支持、行级锁和外键支持,那么InnoDB可能是一个更好的选择。

在现有的互联网场景下,对大数据的处理要求很频繁,对高并发性能要求也很高,所以InnoDB是更优的选择。

其他方面的决策可以参考以下表格综合衡量:

InnoDB MyISAM
事务 支持 不支持,回滚将造成不完全回滚,不具有原子性
mvcc 支持,辅助事务,可用于全库备份 不支持,全库备份需要使用全局锁
默认行锁,也支持表锁 仅支持表锁
外键 支持 不支持外键
文件系统 把数据和索引存放在表空间里面 frm 文件存放表格定义。 数据文件是MYD (MYData) 。 索引文件是MYI (MYIndex)引伸
主键索引 使用聚集索引,主键和列值数据直接在一起,所以建议使用自增bigint 类型 主键 索引数据中存储数据所在地址,主键也不是聚集索引
非主键索引 辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址 data域保存数据记录的地址
数据恢复 由于其事务日志的使用,更容易从崩溃中恢复 难从崩溃中恢复,可能会丢失数据。
全表count(*) 需要全表扫描计算总行数 每个表维护了一个行数计数器,可以直接返回

数据库系列16:MyISAM与InnoDB的索引对比的更多相关文章

  1. MySQL存储引擎MyISAM和InnoDB,索引结构优缺点

    MySQL存储引擎MyISAM和InnoDB底层索引结构 深入理解MySQL索引底层数据结构与算法 (各种索引结构优缺点) Myisam和Innodb索引实现的不同(存储结构) 存储引擎作用于什么对象 ...

  2. 了解MyISAM与InnoDB的索引差异(转)

    出处原文: 1分钟了解MyISAM与InnoDB的索引差异 数据库的索引分为主键索引(Primary Inkex)与普通索引(Secondary Index).InnoDB和MyISAM是怎么利用B+ ...

  3. mysql优化-------Myisam与innodb引擎,索引文件的区别

    Myisam与innodb引擎,索引文件的区别: innodb的次索引指向对主键的引用. myisam的次索引和主索引都指向物理行. myisam一行一行的插入,会产生一行一行的文件,磁盘上有数据文件 ...

  4. MyISAM和InnoDB的索引在实现上的不同

    1 MyISAM只把索引载入内存,数据缓存依赖于操作系统,InnoDB把索引和数据都载入内存缓冲 2 MyISAM数据库中的数据是按照插入的顺序保存,在每个索引节点中保存对应的数据行的地址,理论上说主 ...

  5. MyISAM和InnoDB的索引实现

    在 MySQL 中,主要有四种类型的索引,分别为: B-Tree 索引, Hash 索引, Fulltext 索引和 R-Tree 索引.我们主要分析B-Tree 索引. B-Tree 索引是 MyS ...

  6. 1分钟了解MyISAM与InnoDB的索引差异

    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/z50L2O08e2u4afToR9A/article/details/82111747 <数据 ...

  7. MyISAM与InnoDB的索引差异

    数据库的索引分为主键索引(Primary Index)与普通索引(Secondary Index).InnoDB和MyISAM是怎么利用B+树来实现这两类索引的,又有什么差异呢?一.MyISAM的索引 ...

  8. MySQL的MyISAM与InnoDB的索引方式

    在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式. MyISAM索引实现 MyISAM引擎使用B+Tr ...

  9. MyISAM与InnoDB的索引实现

    1.MyISAM 使用B+Tree 作为索引结构,叶子节点的data存放指针,也就是记录的地址.对于主键索引和辅助索引都是一样的.2.InnoDB 也使用B+Tree作为索引结构,也别需要注意的是,对 ...

  10. MyISAM与InnoDB的索引实现区别

    一 MyISAM索引实现 1. 主键索引 MyISAM引擎使用B+树作为索引结果,叶节点的data域存放的是数据记录的地址.下图为MyISAM表的主索引,Col1为主键. 2. 辅助索引 在MyISA ...

随机推荐

  1. 如何使用XSSFWorkbook读取文本薄?

    [版权声明]未经博主同意,谢绝转载!(请尊重原创,博主保留追究权) https://www.cnblogs.com/cnb-yuchen/p/18146625 出自[进步*于辰的博客] 1.文件兼容类 ...

  2. 暑期集训 Day10 —— 模拟赛复盘

    ${\color{Green} \mathrm{Problem\ 0 :water }} $ 题如其名,可以用单调队列做,但是数据范围直接暴力枚举每一高度就行. 最不会打错的,还是暴力,所以用暴力. ...

  3. HarmonyOS NEXT应用开发之图片缩放效果实现

    介绍 图片预览在应用开发中是一种常见场景,在诸如QQ.微信.微博等应用中均被广泛使用.本模块基于Image组件实现了简单的图片预览功能. 使用说明: 双指捏合缩放图片大小 双击图片进行图片的大小切换 ...

  4. 当 AI 邂逅绘画艺术,能迸发出怎样的火花?

    简介: 2021年初,OpenAI 团队发布了能够根据文本描述生成图像的 DALL-E 模型.由于其强大的跨模态图像生成能力,引起自然语言和视觉圈技术爱好者的强烈追捧.仅仅一年多的时间,多模态图像生成 ...

  5. 宏杉科技加入阿里云PolarDB开源数据库社区

    简介: 宏杉科技签署阿里巴巴开源CLA(Contribution License Agreement, 贡献许可协议), 正式与阿里云PolarDB 开源数据库社区牵手. 宏杉科技签署阿里巴巴开源CL ...

  6. 基于 Flink CDC 实现海量数据的实时同步和转换

    简介: 徐榜江在 5.21 Flink CDC Meetup 的分享. 摘要:本文整理自 Apache Flink Committer,Flink CDC Maintainer,阿里巴巴高级开发工程师 ...

  7. 探秘RocketMQ源码——Series1:Producer视角看事务消息

    简介: 探秘RocketMQ源码--Series1:Producer视角看事务消息 1. 前言 Apache RocketMQ作为广为人知的开源消息中间件,诞生于阿里巴巴,于2016年捐赠给了Apac ...

  8. 技术干货| 阿里云基于Hudi构建Lakehouse实践探索「内附干货PPT下载渠道」

    ​简介: 阿里云高级技术专家王烨(萌豆)在Apache Hudi 与 Apache Pulsar 联合 Meetup 杭州站上的演讲整理稿件,本议题介绍了阿里云如何使用 Hudi 和 OSS 对象存储 ...

  9. [FAQ] Jetbrains 官网不能访问,获取 Goland 的下载地址

    2020.02 安装包下载 Link:https://www.cnblogs.com/farwish/p/14186441.html

  10. [FAQ] web3js, Error: [number-to-bn] while converting number 0.1 to BN.js instance, error: invalid number value

    我们在调用合约方法时,都可以传一些参数的,比如转账金额 value. value 的单位是 wei,这是一个很小的单位,所以一般数值很大. 如果误把 ether 当成 wei 传参,就会报标题中的错误 ...