首先索引是一种数据结构,并且索引不是越多越好。合理的索引可以提高存储引擎对数据的查询效率。

形象一点来说呢,索引跟书本的目录一样,能否快速的查找到你需要的信息,取决于你设计的目录是否合理。

MySQL 数据库有很多种索引,每种存储引擎的索引都不太一样,这篇文章就介绍一下 InnoDB 引擎种的索引,在 InnoDB 引擎中有三种索引:

  • B-Tree 索引
  • 哈希索引
  • 全文索引

B-Tree 索引

B-Tree 索引是 InnoDB 引擎的默认索引,如果我们没有特别指定索引,那么说的就是 B-Tree 索引。在 InnoDB 引擎中使用 B+树来实现 B-Tree 索引,关于 B+树的知识就百度吧。

在 B-Tree 索引中又有主键索引和普通索引之分,分别来了解一下:

1、主键索引

主键索引也叫聚集索引,是按照主键构建得一棵 B+树,只要建立了主键就会自动加上索引,主键索引得特点是:叶子节点上存放着整张表得行记录数据,所以叶子节点也叫数据页。

正是因为这个特点,对于主键的排序查找和范围查找速度非常快,因为索引上就有用户需要查询的数据,所以不会要回表查询,这样就加快了查询速度,关于什么是回表,普通索引的时候再聊一聊。

2、普通索引

普通索引也叫二级索引,跟主键索引的主要区别在于叶子结点没有存放行记录的全部数据,只包含了需要的键值,还有一个标签,用来告诉存储引擎在哪里可以找到这行数据。

举个例子,让我们刚好的理解普通索引,如下面这张表:

mysql> create table T(
id int primary key,
k int not null,
name varchar(16),
index (k)) engine=InnoDB;

K 索引就是普通索引,除了主键之外的索引都是普通索引。

普通索引因为行记录里没有数据的全部信息,在使用普通索引查询时,需要现在普通索引树上搜索一遍,再回到主键索引树上查询到需要的信息,这个过程也叫回表。

可能回表不太好理解,我引用极客时间《MySQL实战45讲》里面的例子,先看下面这张图:

左边的是主键索引树,右边的是 K 索引树,假设我们现在要执行select * from T where k=5 语句,即普通索引查询方式,则需要先搜索 k 索引树,得到 K=5 对应的 ID 值为 500,再到 ID 索引树搜索一次,这个过程称为回表。

哈希索引

哈希索引在 InnoDB 引擎中叫作自适应哈希索引,它是由数据库自身根据你的使用情况创建的,并不能认为的干预,所以叫作自适应哈希索引,采用的是哈希表数据结构,所以对于字典类型查询就非常的快,但是对于范围查询就无能为力啦。

全文索引

在 B-Tree索引中,当我们执行 select * from blog where content like %xxxx% 语句时,索引会失效。全文索引可以有效的解决这种语句查询。

全文索引是一种比较特殊的索引,一般都是基于倒排索引来实现的,es 也是使用倒排索引。倒排索引跟 B-Tree 索引一样也是一种数据结构,在辅助表中存储了单词与单词自身在一个或多个文档中所在位置的映射。

现在有很多专门做全文索引的软件,例如 solr、elasticsearch等,MySQL 中的全文索引实现原理跟这些差不多。

InnoDB 引擎中的索引类型的更多相关文章

  1. 聊一聊 InnoDB 引擎中的索引类型

    索引对数据库有多重要,我想大家都已经知道了吧,关于索引可能大家会对它多少有一些误解,首先索引是一种数据结构,并且索引不是越多越好.合理的索引可以提高存储引擎对数据的查询效率. 形象一点来说呢,索引跟书 ...

  2. InnoDB引擎中的索引与算法9

    5.1 InnoDB支持以下几种常见的索引: B+树索引 全文索引 哈希索引(自适应哈希索引) 关于哈希索引的说明: -- 1.InnoDB的哈希索引是自适应的,其根据表的使用情况自动生成哈希索引,不 ...

  3. 聊一聊 InnoDB 引擎中的这些索引策略

    在上一篇中,我们简单的介绍了一下 InnoDB 引擎的索引类型,这一篇我们继续学习 InnoDB 的索引,聊一聊索引策略,更好的利用好索引,提升数据库的性能,主要聊一聊覆盖索引.最左前缀原则.索引下推 ...

  4. MyISAM、InnoDB、Memory这3个常用引擎支持的索引类型

    表格对比了MyISAM.InnoDB.Memory这3个常用引擎支持的索引类型: 索引 MyISAM引擎 InnoDB引擎 Memory引擎 B-Tree索引 支持 支持 支持 HASH索引 不支持 ...

  5. Innodb引擎中Count(*)

    select count(*)是MySQL中用于统计记录行数最常用的方法,count方法可以返回表内精确的行数. 在某些索引下是好事,但是如果表中有主键,count(*)的速度就会很慢,特别在千万记录 ...

  6. 为什么 select count(*) from t,在 InnoDB 引擎中比 MyISAM 慢?

    统计一张表的总数量,是我们开发中常有的业务需求,通常情况下,我们都是使用 select count(*) from t SQL 语句来完成.随着业务数据的增加,你会发现这条语句执行的速度越来越慢,为什 ...

  7. MySQL InnoDB引擎B+树索引简单整理说明

    本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/7211742.html (保留出处并非什么原创作品权利,本人拙作还远远达不到,仅仅是为了链接到原文,因为后续对可能存在的一些错 ...

  8. MySQL查看 InnoDB表中每个索引的高度

    我们都知道MySQL里,索引通常用B+树来实现的.B+树的叶子结点才具体保存数据(聚簇索引保存的是行数据:普通索引是主键,如有需要得回表),非叶子结点都是用来索引叶子结点的.假设索引高度为h,那么每次 ...

  9. 【Mysql】InnoDB 引擎中的数据页结构

    InnoDB 是 mysql 的默认引擎,也是我们最常用的,所以基于 InnoDB,学习页结构.而学习页结构,是为了更好的学习索引. 一.页的简介 页是 InnoDB 管理存储空间的基本单位,一个页的 ...

随机推荐

  1. Nginx WebUI管理

    简介 NginxWebUI是一款方便实用的nginx 网页配置工具,可以使用 WebUI 配置 Nginx 的各项功能,包括端口转发,反向代理,ssl 证书配置,负载均衡等,最终生成「nginx.co ...

  2. java 网络通信协议、UDP与TCP

    一 网络通信协议 通过计算机网络可以使多台计算机实现连接,位于同一个网络中的计算机在进行连接和通信时需要遵守一定 的规则,这就好比在道路中行驶的汽车一定要遵守交通规则一样.在计算机网络中,这些连接和通 ...

  3. C#LeetCode刷题之#661-图片平滑器( Image Smoother)

    问题 该文章的最新版本已迁移至个人博客[比特飞],单击链接 https://www.byteflying.com/archives/3730 访问. 包含整数的二维矩阵 M 表示一个图片的灰度.你需要 ...

  4. Hydra's plan

    省选前的计划,实时更新(不知道能不能把挖的坑填完呢qwq) 链接

  5. 调试备忘录-J-Link RTT的使用(原理 + 教程 + 应用 + 代码)

    MCU:STM32F407VE MDK:5.29 IAR:8.32 目录--点击可快速直达 目录 写在前面 什么是RTT? RTT的工作原理 RTT的性能 快速使用教程 高级使用教程 附上测试代码 2 ...

  6. 机器学习 | 详解GBDT在分类场景中的应用原理与公式推导

    本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第31篇文章,我们一起继续来聊聊GBDT模型. 在上一篇文章当中,我们学习了GBDT这个模型在回归问题当中的原理.GBD ...

  7. 聊一聊mycat数据库集群系列之双主双重实现

    最近在梳理数据库集群的相关操作,现在花点时间整理一下关于mysql数据库集群的操作总结,恰好你又在看这一块,供一份参考.本次系列终结大概包括以下内容:多数据库安装.mycat部署安装.数据库之读写分离 ...

  8. 第一篇scrum冲刺博客--Interesting-Corps

    第一篇scrum冲刺博客 一.Alpha阶段各成员任务 鲍鱼铭 任务名称 预计时间 主页页面和探测空间设计及布局实现 6h 主页页面跳转社区功能及社区设计及布局实现 6h 搜索页面跳转.设计及布局实现 ...

  9. Java数据结构——2-3树

    定义2-3树是平衡的3路查找树,其中2(2-node)是指拥有两个分支的节点,3(3-node)是指拥有三个分支的节点.B-树是一种平衡的多路查找树,2-3树属于b-树,其也同样具有B-树的性质,如m ...

  10. 兼容低版本IE浏览器的一些心得体会(持续更新)

    前言: 近期工作中,突然被要求改别人的代码,其中有一项就是兼容IE低版本浏览器,所以优雅降级吧. 我相信兼容低版本IE是许多前端开发的噩梦,尤其是改别人写的代码,更是痛不欲生. 本文将介绍一些本人兼容 ...