mysql索引约束解除 mysql 索引理解

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IT剑客行 2024-02-02 17:46:00

文章标签 mysql索引约束解除数据结构字段 MySQL 文章分类 MySQL 数据库

一、什么是索引

索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。可以得到索引的本质：索引是一种数据结构

--可以理解为“排好序的快速查找数据结构”（两个功能：排序；查找）--B+树的特点

--在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以依据这些数据结构实现高效的查找算法，这种数据结构就是索引。

二、索引的优势

类似大学图书馆建书目索引，提高数据检索效率，降低数据库的IO成本。

--若数据表不建索引，则查找时就必须全表扫描，如有1000行的数据，则查询一条数据平均在磁盘上IO的次数就是500次。而若使用B+树建索引，树的层数为7层，最多只需要在磁盘上IO查询7次。可以看出大大降低了查询时磁盘IO的次数。

通过索引对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低了CPU的消耗。

--由于B+树每块都是按序排列，且由其数据结构特点数据整体也是极其有规律，因此排序起来也非常方便。

三、索引的劣势

实际上索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录，所以索引列也是要占空间的。

虽然索引大大提高了查询速度，同时确会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE。

因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段，

都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息。

四、索引的分类

单值索引：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单值索引。

唯一索引：索引的列的值必须是唯一的，但允许有空值。

复合索引：即一个索引包含多个列。

五、基本语法

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六、MySQL主要索引结构

1. B+Tree

B树与B+树

2. Hash

Hash

七、为什么MySQL选用B+树作为索引的数据结构

比B树更适合作为索引的结构是B+树。MySQL中也是使用B+树作为索引。它是B树的变种，因此是基于B树来改进的。为什么B+树会比B树更加优秀呢？

B树：有序数组+平衡多叉树；
B+树：有序数组链表+平衡多叉树；

B+树的关键字对应的指针数据全部存放在叶子节点中，非叶子节点用来做索引，而叶子节点中有一个指针指向一下个叶子节点。做这个优化的目的是为了提高区间访问的性能。而正是这个特性决定了B+树更适合用来存储外部数据。

引用一段话：

走进搜索引擎的作者梁斌老师针对B树、B+树给出了他的意见（为了真实性，特引用其原话，未作任何改动）： “B+树还有一个最大的好处，方便扫库，B树必须用中序遍历的方法按序扫库，而B+树直接从叶子结点挨个扫一遍就完了，B+树支持range-query非常方便，而B树不支持。这是数据库选用B+树的最主要原因。
比如要查 5-10之间的，B+树一把到5这个标记，再一把到10，然后串起来就行了，B树就非常麻烦。B树的好处，就是成功查询特别有利，因为树的高度总体要比B+树矮。不成功的情况下，B树也比B+树稍稍占一点点便宜。
B树比如你的例子中查，17的话，一把就得到结果了，
有很多基于频率的搜索是选用B树，越频繁query的结点越往根上走，前提是需要对query做统计，而且要对key做一些变化。
另外B树也好B+树也好，根或者上面几层因为被反复query，所以这几块基本都在内存中，不会出现读磁盘IO，一般已启动的时候，就会主动换入内存。”

举个例子来对比。

B树：

该图以及下一张图均来自博文《浅谈算法和数据结构: 十平衡查找树之B树》，链接文章最后。

比如说，我们要查找关键字范围在3到7的关键字，在找到第一个符合条件的数字3后，访问完第一个关键字所在的块后，得遍历这个B树，获取下一个块，直到遇到一个不符合条件的关键字。遍历的过程是比较复杂的。

B+树：

相比之下，B+树的基于范围的查询简洁很多。由于叶子节点有指向下一个叶子节点的指针，因此从块1到块2的访问，通过块1指向块2的指针即可。从块2到块3也是通过一个指针即可。

引用一篇博文中网友评论的一段话：