1. 程式人生 > >吐血總結——90%程序員面試都用得上的索引優化手冊

吐血總結——90%程序員面試都用得上的索引優化手冊

基本使用 rim create 之間 column 數據表 增加 關聯 成語

目錄

多關於索引,分為以下幾點來講解:

  • 一、索引的概述(什麽是索引,索引的優缺點)
  • 二、索引的基本使用(創建索引)
  • 三、索引的基本原理(面試重點)
  • 四、索引的數據結構(B樹,hash)
  • 五、創建索引的原則(重中之重,面試必問!敬請收藏!)
  • 六、百萬級別或以上的數據如何刪除

一、索引的概述

Ⅰ、什麽是索引?

索引是一種特殊的文件(InnoDB數據表上的索引是表空間的一個組成部分),它們包含著對數據表裏所有記錄的引用指針。更通俗的說,索引就相當於目錄。當你在用新華字典時,幫你把目錄撕掉了,你查詢某個字開頭的成語只能從第一頁翻到第一千頁。累!把目錄還給你,則能快速定位!

Ⅱ、索引的優缺點:

可以大大加快數據的檢索速度,這也是創建索引的最主要的原因。,且通過使用索引,可以在查詢的過程中,使用優化隱藏器,提高系統的性能。但是,索引也是有缺點的:索引需要額外的維護成本;因為索引文件是單獨存在的文件,對數據的增加,修改,刪除,都會產生額外的對索引文件的操作,這些操作需要消耗額外的IO,會降低增/改/刪的執行效率。

二、索引的基本使用

創建索引:(三種方式)

第一種方式

技術分享圖片

第二種方式:使用ALTER TABLE命令去增加索引:

ALTER TABLE用來創建普通索引、UNIQUE索引或PRIMARY KEY索引。

技術分享圖片

其中table_name是要增加索引的表名,column_list指出對哪些列進行索引,多列時各列之間用逗號分隔。

索引名index_name可自己命名,缺省時,MySQL將根據第一個索引列賦一個名稱。另外,ALTER TABLE允許在單個語句中更改多個表,因此可以在同時創建多個索引。

第三種方式:使用CREATE INDEX命令創建

CREATE INDEX可對表增加普通索引或UNIQUE索引。(但是,不能創建PRIMARY KEY索引)

技術分享圖片

三、索引的基本原理

索引用來快速地尋找那些具有特定值的記錄。如果沒有索引,一般來說執行查詢時遍歷整張表。

索引的原理很簡單,就是把無序的數據變成有序的查詢

  1. 把創建了索引的列的內容進行排序
  2. 對排序結果生成倒排表
  3. 在倒排表內容上拼上數據地址鏈
  4. 在查詢的時候,先拿到倒排表內容,再取出數據地址鏈,從而拿到具體數據

四、索引的數據結構

  • b樹
  • hash

##Ⅰ.B樹索引

mysql通過存儲引擎取數據,基本上90%的人用的就是InnoDB了,按照實現方式分,InnoDB的索引類型目前只有兩種:BTREE(B樹)索引和HASH索引。B樹索引是Mysql數據庫中使用最頻繁的索引類型,基本所有存儲引擎都支持BTree索引。通常我們說的索引不出意外指的就是(B樹)索引(實際是用B+樹實現的,因為在查看表索引時,mysql一律打印BTREE,所以簡稱為B樹索引)

技術分享圖片

查詢方式

主鍵索引區:PI(關聯保存的時數據的地址)按主鍵查詢,

普通索引區:si(關聯的id的地址,然後再到達上面的地址)。所以按主鍵查詢,速度最快

B+tree性質

  1. n棵子tree的節點包含n個關鍵字,不用來保存數據而是保存數據的索引。
  2. 所有的葉子結點中包含了全部關鍵字的信息,及指向含這些關鍵字記錄的指針,且葉子結點本身依關鍵字的大小自小而大順序鏈接。
  3. 所有的非終端結點可以看成是索引部分,結點中僅含其子樹中的最大(或最小)關鍵字。
  4. B+ 樹中,數據對象的插入和刪除僅在葉節點上進行。
  5. B+樹有2個頭指針,一個是樹的根節點,一個是最小關鍵碼的葉節點。

Ⅱ.哈希索引

簡要說下,類似於數據結構中簡單實現的HASH表(散列表)一樣,當我們在mysql中用哈希索引時,主要就是通過Hash算法(常見的Hash算法有直接定址法、平方取中法、折疊法、除數取余法、隨機數法),將數據庫字段數據轉換成定長的Hash值,與這條數據的行指針一並存入Hash表的對應位置;如果發生Hash碰撞(兩個不同關鍵字的Hash值相同),則在對應Hash鍵下以鏈表形式存儲。當然這只是簡略模擬圖。

技術分享圖片

五、創建索引的原則

索引雖好,但也不是無限制的使用,最好符合一下幾個原則

  1. 最左前綴匹配原則,組合索引非常重要的原則,mysql會一直向右匹配直到遇到範圍查詢(>、<、between、like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)順序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引則都可以用到,a,b,d的順序可以任意調整。
  2. 較頻繁作為查詢條件的字段才去創建索引
  3. 更新頻繁字段不適合創建索引
  4. 若是不能有效區分數據的列不適合做索引列(如性別,男女未知,最多也就三種,區分度實在太低)
  5. 盡量的擴展索引,不要新建索引。比如表中已經有a的索引,現在要加(a,b)的索引,那麽只需要修改原來的索引即可。
  6. 定義有外鍵的數據列一定要建立索引。
  7. 對於那些查詢中很少涉及的列,重復值比較多的列不要建立索引。
  8. 對於定義為text、image和bit的數據類型的列不要建立索引。

六、百萬級別或以上的數據如何刪除

關於索引:由於索引需要額外的維護成本,因為索引文件是單獨存在的文件,所以當我們對數據的增加,修改,刪除,都會產生額外的對索引文件的操作,這些操作需要消耗額外的IO,會降低增/改/刪的執行效率。所以,在我們刪除數據庫百萬級別數據的時候,查詢MySQL官方手冊得知刪除數據的速度和創建的索引數量是成正比的。

  1. 所以我們想要刪除百萬數據的時候可以先刪除索引(此時大概耗時三分多鐘)
  2. 然後刪除其中無用數據(此過程需要不到兩分鐘)
  3. 刪除完成後重新創建索引(此時數據較少了)創建索引也非常快,約十分鐘左右。
  4. 與之前的直接刪除絕對是要快速很多,更別說萬一刪除中斷,一切刪除會回滾。那更是坑了。

吐血總結——90%程序員面試都用得上的索引優化手冊