索引

二叉查找树

B-Tree

定义:

• 根节点至少包括两个孩子
• 树中每个节点最多含有m个孩子(m>=2)
• 除根节点和叶节点外，其它每个节点至少有ceil(m/2)个孩子
• 所有叶子节点都位于同一层

B+-Tree

B+树是B树的变体，其定义基本与B树相同，除了：

• 非叶子节点的子树指针与关键字个数相同

优点：

• B+树的磁盘读写代价更低
• B+树的查询效率更加稳定
• B+树更有利于对数据库的扫描

Hash索引

缺点：

• 仅仅能满座”=”,”in”,不能使用范围查询
• 无法被用来避免数据的排序操作
• 不能利用部分索引键查询
• 不能避免表扫描
• 遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高

BitMap索引

密集索引与稀疏索引

• 密集索引文件中的每个搜索码值都对应一个索引值
• 稀疏索引文件只为索引码的某些值建立索引项

InnoDB

• 若一个主键被定义，该主键作为密集索引
• 若没有主键被定义，该表的第一个唯一非空索引作为密集索引
• 若不满做以上条件，innodb内部会生成一个隐藏主键(密集索引)
• 非主键索引存储相关键位和其对应的主键值，包含两次查找

问题

1. 如何定位并优化慢查询
   • 根据慢日志定位慢查询sql
     • 开启慢查询日志set global slow_query_log = on;
     • 设置慢查询时间set global long_query_time = 1;
   • 使用explain等工具分析sql
     • type:找到数据行的方式
     • extra
   • 修改sql或者尽量让sql走索引
2. 联合索引的最左匹配原则
3. 索引是建立得越多越好码
   • 数据量小的表不需要建立索引，建立索引会增加额外的索引开销
   • 数据变更需要维护索引，因此更多的索引意味着更多的维护成本
   • 更多的索引意味着y更多的空间