MySQL实战45讲学习笔记：第四讲

1、索引模型

一、索引的做用：

索引的出现实际上是为了提升数据查询的效率，就像书的目录同样

提升数据查询效率

二、索引模型的优缺点比较

2、InnoDB索引模型

一、二叉树是搜索效率最高的，可是实际上大多数的数据库存储却并不适用二叉树？

一、其缘由是，索引不止在内存中，还要写到磁盘上

二、N叉树因为在读写上的性能优势，以及适配磁盘的访问模式，已经被普遍应用在数据库引擎中了

三、数据库底层存储的核心就是基于这些数据模型的，每碰到一个新数据库，咱们须要先关注它的数据模型，这样才能从离乱山给分析出数据库的适应场景

四、不一样存储引擎的索引的工做方式并不同，而即便多个存储引擎支持同一类型的索引，其底层的实现也可能不一样

因为InnoDB存储引擎在MySQL数据库中使用最为普遍，因此下面我就觉得例，和你分析一下其中的索引模型

二、索引类型

主键索引：主键索引的叶子节点存的是整行的数据(聚簇索引)，

非主键索引：非主键索引的叶子节点内容是主键的值(二级索引)

三、主键索引和普通索引的区别：

一、主键索引只要搜索ID这个B+Tree便可拿到数据。

若是语句是 select * from T where ID=500，即主键查询方式，则只须要搜索 ID 这棵 B+ 树

二、普通索引先搜索索引拿到主键值，再到主键索引树搜索一次(回表)

若是语句是 select * from T where k=k=5，即普通索引查询方式，则须要先搜索 k 索引树，获得到 ID 的值为 500，再到 ID 索引树搜索一次。这个过程为回表

也就是说，基于非主键索引的查询须要多扫描一棵树，所以，咱们在应用中应该尽可能使用主键查询

3、索引维护

一、什么是自增主键

自增主键是指自增列上定义的主键，插入新记录的时候能够不制定ID的值，系统会获取当前ID最大值加1做为下一条记录的ID值

也就是说，自增主键的插入数据模式，正符合咱们前面提到的递增插入的场景。每次插入一条新记录，都是追加操做，都不涉及到挪动其余记录，也不会触发叶子节点的分裂

二、数据也满了怎么办？

一个数据页满了，按照B+Tree算法，新增长一个数据页，叫作页分裂，会致使性能降低。空间利用率下降大概50%。

当相邻的两个数据页利用率很低的时候会作数据页合并，合并的过程是分裂过程的逆过程。

分裂合并示意图

 

三、主键长度越小，普通索引的叶子节点就越小，普通索引占用的空间也就越小

因为每一个非主键索引的叶子节点上都有主键的值，

一、若是用身份证号作主键，那么每一个二级索引的叶子节点占用的20个字节，

二、而若是用整型作主键，则只要4个字节，

三、若是是长整型则是8个字节

从性能和存储空间方面考量，自增主键每每是更合理的选择。

四、什么场景适合直接用业务字段直接作主键？

一、只有一个索引；

二、改索引必须是惟一索引。

你必定看出来了，这就是典型的KV场景

因为没有其余索引，因此也就不用考虑其余索引的叶子节点大小的问题

这时候咱们就要有限考虑上一段的“尽可能使用主键查询”原则，直接将这个索引设置为主键，能够避免每次查询须要搜索两棵树