面试系列——Mysql索引

1、索引分类

  1. Hash索引
    Hash 索引查询效率很高，时间复杂度O(1)。Mysql Innodb引擎不支持hash索引的。Hash索引适合精确查找，不适合范围查找。
  2. 平衡二叉树
    时间复杂度为 O(n)，根节点会变，数据量多，层次多，磁盘IO多。
  3. B树
    每个节点中不仅包含数据的 key 值，还有 data 值。数据量较大的时候，同样会导致B树很深，从而增加了磁盘 IO 的次数。
  4. B+树
    所有的数据节点都在最后一层上，叶子节点按关键字排序，从左到右指针连接，层级更少，查询稳定。

2、主键索引

搜索过程：索引页 ——> 索引页 ——> 数据页

索引页+数据页组成的B+树就是聚簇索引。

InnoDB聚簇索引：

  1. 如果定义了PK，那么PK就是聚簇索引。
  2. 没有PK，第一个not null unique就是聚簇索引。
  3. 否则，自动建一个隐藏列作为聚簇索引。

聚簇索引叶子节点储存整行数据（就是数据页）；

普通索引叶子节点：

  1. InnoDB储存主键索引；
  2. MyIsam储存行记录的指针；


3、回表与索引覆盖

非聚簇索引（普通索引）中只保存了索引字段的值（按照顺序排列，联合索引先按第一列排序，再按第二列……排序，全都相同，再按主键索引排序）与主键索引的值。

回表：

Select的where条件中是非聚簇索引，查询需要返回非聚簇索引中不包含的字段，此时需要用主键索引再查一次表；

索引覆盖：

将被查询的字段，建立到联合索引里去。

4、联合索引与最左匹配

  • 多列条件为OR关联时，不生效；
  • 最左匹配，最左边的列必须在查询条件中，不然不生效；
  • 联合索引范围查询时，第一列是范围查询，后续的列再范围查询是没法走索引的，只有第一列是等值查询时，后续的列才能用范围查询。
  • groupBy+索引，效率特别高，不需要建中间表，也不需要排序；

5、索引优化

  • 大字段建索引时，可以只取字段的前半部分；
    CREATE INDEX table ON dual(address(20));
  • 某个值在某一列中出现比列很高时，查询优化器就会放弃索引，全表扫；比例分界线默认是30%；
  • orderBy和groupBy后的字段最好建索引，不会产生中间表；
  • 隐式类型（“1”=> 1）转换会导致索引失效；
  • 大数据查询分页使用Limit时，先嵌套子查询，把id查出来，再通过id用where条件搜索，可以走索引，避免回表；
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