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  • 复合索引数据结构
    2022-04-22 16:45:04

    本文整理自尚硅谷MySQL数据库教程天花板

    索引

    1. 索引的本质就是一种数据结构,简单理解为排好序的可快速查找的数据结构

    2. mysql中,索引的数据结构可以为HASH(哈希) 或 BTREE(B+树)

      哈希与B+树的对比,哈希是K-V存储结构,适合精确查找,是无序的数据结构,不适合范围查找;而B+树是一个有序的数据结构,可胜任快速的范围查询

    3. 我们通常所说的索引,包括聚簇索引(主键索引)、普通索引、唯一索引、组合索引、全文索引等,没有特别说明,默认都是使用B+树结构

    4. 索引虽然会提高查询效率,但是会降低更新表的效率。比如每次对表进行增删改操作,mysql不仅要更新数据,还要更新对应的索引

    索引的数据结构比较

    哈希(hash):由于hash算法,使用hash数据结构进行等值查询时比B+树会更快,但InnoDB与MyISAM都不支持hash,有三个原因:

    1. hash数据结构的元素排布没有顺序性,hash只能进行 =、<>、in 的查询,如果进行范围查询或order by查询,时间复杂度直接降为O(n)
    2. 对于联合索引,hash是将联合索引的列组合起来进行哈希运算,无法对单独的一个列或几个索引列进行搜索
    3. 如果相同的索引列很多,查询产生的hash碰撞次数也会很多,需要去遍历一个key下的元素,非常耗时

    只有memory引擎支持hash

    InnoDB支持自适应hash,会将查询多次的数据放入到hash表中,下次再查询直接查hash表

    AVL树(平衡二叉搜索树)

    它是一棵空树或左右两个子树高度差绝对值不超过1,并且左右两颗子树都是一颗平衡二叉树,搜索的时间复杂度是O(logN);
    类似的数据结构也有M叉树,M叉树的一个节点下有三个节点,比二叉树多了一叉,相当于树结构更加的矮胖了;
    以上两种树都定死了一个节点下的子节点数,如果表中数据量非常大的话,树的层级仍旧会很高,搜索数据的效率也会下降,对比B+树,B+树的结构并没有定死子节点的数量,所以B+树可以保证数据足够大时,树的层级能够保持稳定;

    B树

    B树是一颗多叉树,一棵B树有M阶,树的每个节点都存放关键字,每个节点中的关键字都按照从小到大的顺序排列,左子树的所有关键字都小于其父节点关键字,而右子树中的所有关键字都大于它。

    根节点的关键字数量范围:1 <= k <= m-1,非根节点的关键字数量范围:m/2 <= k <= m-1

    与B+树比较,B+树是将所有用户记录存放在叶子节点中,而B树的所有节点都会存放用户记录;

    B树在插入和删除节点的时候如果导致树不平衡,就通过调整节点位置来保证树的平衡;

    B树搜索性能等价于在所有用户记录中做一次二分查找;

    为什么B+树比B树更加适合作为索引:与B+树比较,B+树的目录项不存放具体用户数据,一次性读入内容中的数据比B树更多,IO次数就会降低,速度较B树更快;B+树的查询效率比B树稳定,因为用户数据都存放在在树最底层,所有数据查询路径相同,导致每条数据查询效率相当;

    B+树

    B+树是mysql常用的索引,例如主键索引,每次插入一条记录会根据主键的大小将记录插入到合适的位置,所以索引默认具顺序性的,在树的最下层存的都是记录,上层存的都是记录的目录,目录会存在多层,一条条记录是以单向链表的形式存储,这一条条记录存储在一个数据页中,数据页之间以双向链表的形存储;
    以Java对象的角度看待,一条记录是一个对象,其包含其自身所有列的信息,也包含下一个记录的地址;
    一个数据页对象包含一条存记录的链表,包含下一个数据页的地址,也包含上一个数据页的地址;
    然后再引申出目录项,目录项包含一个记录项的地址,就例如页码,目录项之间也以单向链表的方式存储,表数据持续增长,多个目录项页存储在一个数据页中,与叶子节点的数据页一样,存放目录项的数据页直接也是以双向链表存储;
    所以B+树基本的数据结构以链表为基础,最终形成树形结构;表数据逐渐增多,树的层数也会提升;
    在这里插入图片描述

    索引类型

    1. 主键索引(聚簇索引) 索引列中的值必须是唯一的,不允许有空值。除聚簇索引之外的所有索引都称为辅助索引。

    2. 普通索引 MySQL中基本索引类型,没有什么限制,允许在定义索引的列中插入重复值和空值。

    3. 唯一索引 索引列中的值必须是唯一的,但是允许为空值。

    4. 全文索引 只能在文本类型CHAR,VARCHAR,TEXT类型字段上创建全文索引。字段长度比较大时,如果创建普通索引,在进行like模糊查询时效率比较低,这时可以创建全文索引。MyISAM和InnoDB中都可以使用全文索引。

    5. 空间索引 MySQL在5.7之后的版本支持了空间索引,而且支持OpenGIS几何数据模型。MySQL在空间索引这方面遵循OpenGIS几何数据模型规则。

    6. 前缀索引 在文本类型如CHAR,VARCHAR,TEXT类列上创建索引时,可以指定索引列的长度,但是数值类型不能指定。针对字符串字段创建前缀索引 alter table t add index idx_email(email(6)); 给Email字段前6位创建索引

    7. 其他(按照索引列数量分类)

      1.单列索引

      2.组合索引

      组合索引的使用,需要遵循最左前缀匹配原则(最左匹配原则)。一般情况下在条件允许的情况下使用组合索引替代多个单列索引使用。

      在组合索引中,B+树会根据组合索引的第一个列去构建,例如创建idx_abc(a,b,c)组合索引,a列是顺序的,b与c列在全局情况下无序,这就是为什么要遵循最左匹配原则。

    存储索引的方式

    不同存储引擎存储索引的方式也不同,MyISAM引擎用.MYI文件来存储索引,用.MYD文件来存储,MyISAM索引默认使用B+树,与InnoDB不同的是,其叶子节点中存储的键值为索引列的值,数据为索引所在行的磁盘地址;InnoDB使用.ibd文件来存储索引与数据,B+树的叶子节点存储所有列的值(仅限于聚簇索引),对于辅助索引,B+树叶子节点存储索引列值与主键值;

    回表查询

    [回表查询][https://www.cnblogs.com/xiuercui/p/13453226.html]

    |
    使用辅助索引的回表查询:
    聚簇索引也就是主键索引,存储主键以及其他列的信息,而辅助索引的叶子节点只保存该列与主键的信息,例如给name列创建索引,根据name查询时,不仅只查询主键与name的值,还可能查询其他列值,就会根据主键去主键索引当中再查一遍,这就是回表查询;

    覆盖索引(避免回表查询)

    覆盖索引是一种优化手段。因为在使用辅助索引的时候,我们只可以拿到主键值,相当于获取数据还需要再根据主键查询主键索引再获取到数据。但是试想下这么一种情况,例如创建一个idx_abc(a,b,c)组合索引,如果我只需要abc字段的,就意味着我们查询到组合索引的叶子节点就可以直接返回了,而不需要回表。这种情况就是覆盖索引。

    复合/联合索引设计原则

    1. 将范围查询的列放在复合索引的最后面
    2. 列过滤的频繁越高,选择性越好,应该作为复合索引的前导列,适用于等值查找

    适合创建索引的11种情况

    1. 字段数值具有唯一性的限制

    2. 频繁作为where查询条件的字段

    3. 经常group byorder by的列

    4. update、delete、where条件列

      对数据按照某个条件进行查询后再进行 UPDATE 或 DELETE 的操作,如果对 WHERE 字段创建了索引,就 能大幅提升效率。原理是因为我们需要先根据 WHERE 条件列检索出来这条记录,然后再对它进行更新或 删除。如果进行更新的时候,更新的字段是非索 引字段,提升的效率会更明显,这是因为非索引字段更 新不需要对索引进行维护。

    5. distinct字段需要创建索引

    6. 多表join连接操作时:

      首先, 连接表的数量尽量不要超过 3 张 ,因为每增加一张表就相当于增加了一次嵌套的循环,数量级增 长会非常快,严重影响查询的效率。

      其次, 对 WHERE 条件创建索引 ,因为 WHERE 才是对数据条件的过滤。如果在数据量非常大的情况下, 没有 WHERE 条件过滤是非常可怕的。

      最后, 对用于连接的字段创建索引 ,并且该字段在多张表中的 类型必须一致 。

    7. 使用类型小的列创建索引

    8. 使用字符串前缀创建索引

    9. 区分度高(散列性高)的列适合作为索引

    10. 使用最频繁的列放到联合索引最前面

    11. 在多个字段都要创建索引的情况下,可用联合索引

    不适合创建索引的7种情况

    1. 在where中使用不到的字段,不要设置索引
    2. 数据量小的表最好不要使用索引
    3. 有大量重复数据的列上不要建立索引
    4. 避免对经常更新的表创建过多的索引
    5. 不建议用无序的值作为索引 例如身份证、UUID(在索引比较时需要转为ASCII,并且插入时可能造成页分裂)、MD5、HASH、无序长字符串等。
    6. 删除不再使用或者很少使用的索引
    7. 不要定义冗余或重复的索引
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    复合索引的底层数据结构

    复合索引一定是一颗B+树

    这是一张表格,col1 是主建,col2和col3 是普通字段。
    在这里插入图片描述
    主索引 对应的 B+树 结构是这样的:
    在这里插入图片描述

    对col3 建立一个单列索引:
    在这里插入图片描述
    如果对 col3 和 col2 建立 联合索引,那么 B+ 树会是一个什么样子的呢?
    首先可以肯定的是,肯定只有一棵树,又因为 最左原则的存在:
    在这里插入图片描述
    先根据col3 排序,在根据 col2 排序。

    建索引语句 CREATE INDEX IDX_XXX ON TABLE(COL3, COL2);

    为了更好的理解,在例子中的数据中增加了重复数据,
    在这里插入图片描述
    红色框是改动的地方,把col3 改成有重复数据了,然后 还是对 col3 ,col2建立联合索引,那么 B+树 如下:
    在这里插入图片描述
    复合索引在查找的时候,比如要找 Alice,34 这条记录WHERE COL3 = 'Alice' AND COL2 = 34

    先根据col3 查找 Alice ,找到了2条记录,再根据col2 查找 34,然后获取到主键 15 ,再根据主键去查找 主索引。

    如果 是 WHERE COL2 = 34,由于只有复合索引 (col3, col2),没有col2 的单列索引,且不符合最左原则,那么查找的时候,就没法根据上面的这棵树来查找 ,只能全表扫描,如果是 WHERE COL3 = Alice, 就可以用到复合索引。

    所以为什么会有最左原则,就是因为 B+树 是根据最左边的字段构建的:CREATE INDEX IDX_XXX ON TABLE(COL3, COL2);,所以查找时会以最左边的字段COL3为基础进行查找,而不能跨过左边的字段,去直接查找右边的字段,如果这样做,那么我们建立的复合索引就会失去作用,查找将会变成全表查询。

    注意:
    联合索引又叫复合索引。对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段,一个查询可以只使用索引中的一部份,但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持(a),(a,b),(a,b,c) 3种组合进行查找,但不支持 (b,c)进行查找 .当最左侧字段是常量引用时,索引就十分有效。

    参考文章:MySQL索引背后的数据结构及算法原理

    展开全文
  • mysql联合索引数据结构

    千次阅读 多人点赞 2020-08-05 16:16:53
    联合索引在B+树上的存储结构 联合索引的查找方式 为什么会有最左前缀匹配原则 在分享这篇文章之前,我在网上查了关于MySQL联合索引在B+树上的存储结构这个问题,翻阅了很多博客和技术文章,其中有几篇讲述的与事实...

    一、本文主要讲解的内容有:

    1. 联合索引在B+树上的存储结构
    2. 联合索引的查找方式
    3. 为什么会有最左前缀匹配原则

    在分享这篇文章之前,我在网上查了关于MySQL联合索引在B+树上的存储结构这个问题,翻阅了很多博客和技术文章,其中有几篇讲述的与事实相悖。庆幸的是看到搜索引擎列出的有一条是来自思否社区的问答,有答主回答了这个问题,贴出一篇文章和一张图以及一句简单的描述。PS:贴出的文章链接已经打不开了。
    所以在这样的条件下这篇文章就诞生了。

    二、联合索引的存储结构

    下面就引用思否社区的这个问答来展开我们今天要讨论的联合索引的存储结构的问题。

    来自思否的提问,联合索引的存储结构,有码友回答如下:
    在这里插入图片描述
    联合索引 bcd , 在索引树中的样子如图 , 在比较的过程中 ,先判断 b 再判断 c 然后是 d 。

    • 例子:

    首先,表T1有字段a,b,c,d,e,其中a是主键,除e为varchar其余为int类型,并创建了一个联合索引idx_t1_bcd(b,c,d),然后b、c、d三列作为联合索引,在B+树上的结构正如上图所示。联合索引的所有索引列都出现在索引数上,并依次比较三列的大小。上图树高只有两层不容易理解,下面是假设的表数据以及我对其联合索引在B+树上的结构图的改进。PS:基于InnoDB存储引擎

    T1表的表数据如下:
    在这里插入图片描述
    bcd联合索引在B+树上的结构图:
    在这里插入图片描述
    我们先看T1表,他的主键暂且我们将它设为整型自增的 (PS:至于为什么是整型自增章《MySQL索引那些事》有详细介绍这里不再多说) ,InnoDB会使用主键索引在B+树维护索引和数据文件,然后我们创建了一个联合索引(b,c,d)也会生成一个索引树,同样是B+树的结构,只不过它的data部分存储的是联合索引所在行的主键值(上图叶子节点紫色背景部分),至于为什么辅助索引data部分存储主键值《MySQL索引那些事》也有介绍,感兴趣或还不知道的可以去看一下。

    • 下面我们结合这两个图来解释一下:
      对于联合索引来说只不过比单值索引多了几列,而这些索引列全都出现在索引树上。对于联合索引,存储引擎会首先根据第一个索引列排序,如上图我们可以单看第一个索引列,横着看,如,1 1 5 12 13....他是单调递增的;如果第一列相等则再根据第二列排序,依次类推就构成了上图的索引树,上图中的b列都等于1时,则根据c排序,此时c列也相等则按d列排序,如:1 1 41 1 5,c=4在c=5前面,以及13 12 4,13 16 1,13 16 5就可以说明这种情况。`

    三、联合索引的查找方式

    当我们的SQL语言可以应用到索引的时候,比如select * from T1 where b = 12 and c = 14 and d = 3; 也就是T1表中a列为4的这条记录。存储引擎首先从根节点(一般常驻内存)开始查找,第一个索引的第一个索引列为1,12大于1,第二个索引的第一个索引列为56,12小于56,于是从这俩索引的中间读到下一个节点的磁盘文件地址,从磁盘上Load这个节点,通常伴随一次磁盘IO,然后在内存里去查找。当Load叶子节点的第二个节点时又是一次磁盘IO,比较第一个元素,b=12,c=14,d=3完全符合,于是找到该索引下的data元素即ID值,再从主键索引树上找到最终数据。
    在这里插入图片描述

    四、最左前缀匹配原则

    之所以会有最左前缀匹配原则和联合索引的索引构建方式及存储结构是有关系的。首先我们创建的index_bcd(b,c,d)索引,相当于创建了(b)、(b、c)(b、c、d)三个索引,看完下面你就知道为什么相当于创建了三个索引。我们看,联合索引是首先使用多列索引的第一列构建的索引树,用上面idx_t1_bcd(b,c,d)的例子就是优先使用b列构建,当b列值相等时再以c列排序,若c列的值也相等则以d列排序。我们可以取出索引树的叶子节点看一下。
    在这里插入图片描述
    索引的第一列也就是b列可以说是从左到右单调递增的,但我们看c列和d列并没有这个特性,它们只能在b列值相等的情况下这个小范围内递增,如第一叶子节点的第1、2个元素和第二个叶子节点的后三个元素。由于联合索引是上述那样的索引构建方式及存储结构,所以联合索引只能从多列索引的第一列开始查找。所以如果你的查找条件不包含b列如(c,d)、(c)、(d)是无法应用缓存的,以及跨列也是无法完全用到索引如(b,d),只会用到b列索引。

    五、后记

    MySQL索引及知识非常广泛,本文只是涉及到其中一部分。如与排序(ORDER BY)相关的索引优化及覆盖索引(Covering index)的话题本文并未涉及,同时除B-Tree索引外MySQL还根据不同引擎支持的哈希索引、全文索引等等本文也并未涉及。如果有机会,希望再对本文未涉及的部分进行补充吧。

    本文转自:https://juejin.im/post/6844904073955639304

    展开全文
  • 【MongoDB】索引之复合索引

    千次阅读 2020-05-20 06:39:11
    MongoDB支持复合索引(compound indexes),一个复合索引结构包含对集合文档中多个字段[1]的引用。 MongoDB的复合索引限制在32个字段以内,复合索引可以支持在多个字段上匹配查询。

    本章内容:

    • 创建复合索引
    • 排序
    • 前缀
    • 索引交集
    • 其他注意事项

    MongoDB支持复合索引(compound indexes),一个复合索引包含对集合文档中多个字段[1]的引用。下图说明了两个字段上的复合索引的示例:

    在userid字段(升序)和score字段(降序)上的复合索引。索引首先按userid字段排序,然后按score字段排序。
    在userid字段(升序)和score字段(降序)上的复合索引。索引首先按userid字段排序,然后按score字段排序。

     

    [1] MongoDB的复合索引限制在32个字段以内。

    复合索引可以支持在多个字段上匹配查询。

     

    一、创建复合索引

    要创建复合索引,可以使用如下的操作模版:

    db.collection.createIndex( { <field1>: <type>, <field2>: <type2>, ... } )

    在索引规范中,该字段的值描述了字段的索引类型。例如,值1指定一个索引,该索引按升序对记录条目进行排序。值-1指定一个索引,该索引按降序对记录条目进行排序。有关其他索引类型,请参见索引类型

    重要

    不能创建具有哈希索引类型的复合索引。如果尝试创建包含哈希索引字段的复合索引,则会收到错误消息。

    考虑一个叫products的集合,其中包含与以下内容相似的文档:

    {
    
     "_id": ObjectId(...),
    
     "item": "Banana",
    
     "category": ["food", "produce", "grocery"],
    
     "location": "4th Street Store",
    
     "stock": 4,
    
     "type": "cases"
    
    }

    以下操作在item  stock字段上创建一个升序索引:

    db.products.createIndex( { "item": 1, "stock": 1 } )

    复合索引中的字段顺序很重要。索引将包含对文档的引用,这些文档首先按item字段的值排序,然后在item字段的每个值内,按stock字段的值排序。有关更多信息,请参见排序顺序

    除了支持在所有索引字段上都匹配的查询之外,复合索引还可以支持在索引字段的前缀(索引起始子集)上匹配的查询。也就是说,索引支持对item字段以及item字段和stock字段的查询:

    db.products.find( { item: "Banana" } )
    
    db.products.find( { item: "Banana", stock: { $gt: 5 } } )

    有关详细信息,请参见前缀

     

    二、排序

    索引以升序(1)或降序(-1)排序顺序存储对字段的引用。对于单字段索引,字段的排序顺序无关紧要,因为MongoDB可以在任一方向上遍历索引。但是,对于复合索引,排序顺序可能会决定索引是否可以支持排序操作。

    比如一个叫events的集合,其中包含带有username 和 date字段的文档。应用程序发起查询操作,查询返回的结果首先是按username值进行升序排序,然后按date值进行降序(即从最新到最后)排序,例如:

    db.events.find().sort( { username: 1, date: -1 } )

    或查询返回结果首先按username值降序,然后按date值升序排序,例如:

    db.events.find().sort( { username: -1, date: 1 } )

    以下索引可以支持这两种排序操作:

    db.events.createIndex( { "username" : 1, "date" : -1 } )

    但是,以上索引不能支持按username值升序,然后按date值升序排序,例如:

    db.events.find().sort( { username: 1, date: 1 } )

    有关排序顺序和复合索引的更多信息,请参见使用索引对查询结果进行排序

     

    三、索引前缀

    索引前缀是索引字段的起始子集。例如,考虑以下复合索引:

    { "item": 1, "location": 1, "stock": 1 }

    索引具有以下索引前缀:

    • { item: 1 }
    • { item: 1, location: 1 }

    对于复合索引,MongoDB可以使用索引来支持对索引前缀的查​​询。这样,MongoDB可以将索引用于以下字段的查询:

    • item 字段,
    • item  location 字段,
    • item location stock 字段.

    MongoDB还可以使用索引来支持对item  stock字段的查询,因为item字段属于前缀。但是,该索引在支持查询方面不如仅基于item和stock的索引有效。

    但是,MongoDB无法使用复合索引来支持包含以下字段的查询,因为如果没有item字段,则列出的任何字段都不对应于前缀索引:

    • location 字段,
    • stock 字段,或
    • location 和stock 字段。

    如果您的集合同时具有复合索引和前缀索引(例如{ a: 1, b: 1 } { a: 1 }),如果两个索引都不具有稀疏约束或唯一约束,则可以删除前缀上的索引(例如{ a: 1 })。 MongoDB在所有使用前缀索引的情况下都将使用复合索引。

    四、索引交集

    从2.6版开始,MongoDB可以使用索引交集来完成查询。 创建支持查询的复合索引还是依赖索引交集之间的选择取决于系统的具体情况。 有关更多详细信息,请参见索引交集和复合索引

     

    五、其他注意事项

    参考上篇《单字段索引》的【五、其他注意事项】。

    上一篇:单字段索引

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  • 「数据库」和「数据库索引」这两个东西是在服务器端开发领域应用最为广泛的两个概念,熟练使用数据库和数据库索引是开发人员在行业内生存的必备技能 使用索引很简单,只要能写创建表的语句,就肯定能写创建索引的...
  • MySQL索引分类 聚簇索引:将数据存储... 非聚簇索引:将数据存储于索引分开结构索引结构的叶子节点指向了数据的对应行。在InnoDB中,在聚簇索引之上创建的索引称之为辅助索引,辅助索引访问数据总是需要二次查...
  • 联合索引又叫复合索引。对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段,一个查询可以只使用索引中的一部份,但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找,但不支持 ...
  • 特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等。为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常...
  • oracle复合索引介绍(多字段索引)

    千次阅读 2019-10-31 16:31:44
    首先,在大多数情况下,复合索引比单字段索引好.以税务系统的SB_ZSXX(申报类_征收信息表)为例,该表为税务系统最大的交易表.如果分别按纳税人识别号,税务机关代码,月份3个字段查询,每个字段在该表中的可选性或约束性都...
  • GBase8s 复合索引(二)

    千次阅读 2022-03-24 09:50:27
    GBas8s复合索引(二)
  • Mysql索引结构

    千次阅读 2021-07-21 06:52:50
    mysql索引数据结构有hash和b+tree,hash由数组和链表组成。hash不支持范围查找。 B-Tree由红黑树(从左到右为小中大)变化而来,不同的是btree一个节点里面有多个节点,并且节点含有数据。B+tree(有冗余节点)是B-...
  • 复合索引顺序选择性问题(一)

    千次阅读 2021-05-03 06:00:20
    其中,复合索引是我们经常选择的策略。那么,构建索引列的顺序上,有何种差异和需要注意的方面呢?下面我们通过实验来进行说明。实验环境说明准备数据表和实验环境。索引列的差异,主要体现在选择性上,我们通过构建...

空空如也

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