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90%程序员面试都用得上的索引优化

2017-11-15 01:40| 投稿: lofor |来自: 互联网

摘要: 多关于索引,分为以下几点来讲解(技术文):索引的概述(什么是索引,索引的优缺点)索引的基本使用(创建索引)索引的基本原理(面试重点)索引的数据结构(B树,hash)创建索引的原则(重中之重,面试必问!敬请收藏 ...

多关于索引,分为以下几点来讲解 (技术文) 

  • 索引的概述(什么是索引,索引的优缺点)
  • 索引的基本使用(创建索引)
  • 索引的基本原理(面试重点)
  • 索引的数据结构(B树,hash)
  • 创建索引的原则(重中之重,面试必问!敬请收藏!)
  • 百万级别或以上的数据如何删除

一、索引的概述

1)什么是索引?

索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说,索引就相当于目录。当你在用新华字典时,帮你把目录撕掉了,你查询某个字开头的成语只能从第一页翻到第一千页。累!把目录还给你,则能快速定位!

2)索引的优缺点:

可以大大加快数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因。,且 通过使用索引,可以在查询的过程中,使用优化隐藏器,提高系统的性能。 但是,索引也是有缺点的: 索引需要额外的维护成本;因为索引文件是单独存在的文件,对数据的增加,修改,删除,都会产生额外的对索引文件的操作, 这些操作需要消耗额外的IO,会降低增/改/删的执行效率。

二、索引的基本使用(真技术文)

1)创建索引:(三种方式)

第一种方式:

第二种方式:使用ALTER TABLE命令去增加索引:

ALTER TABLE用来创建普通索引、UNIQUE索引或PRIMARY KEY索引。

其中table_name是要增加索引的表名,column_list指出对哪些列进行索引,多列时各列之间用逗号分隔。

索引名index_name可自己命名,缺省时,MySQL将根据第一个索引列赋一个名称。另外,ALTER TABLE允许在单个语句中更改多个表,因此可以在同时创建多个索引。

第三种方式:使用CREATE INDEX命令创建

CREATE INDEX可对表增加普通索引或UNIQUE索引。(但是,不能创建PRIMARY KEY索引)

三、索引的基本原理(不想像别的文章那样一大堆篇幅废话)

索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录。如果没有索引,一般来说执行查询时遍历整张表。

索引的原理很简单,就是把无序的数据变成有序的查询

1、把创建了索引的列的内容进行排序

2、对排序结果生成倒排表

3、在倒排表内容上拼上数据地址链

4、在查询的时候,先拿到倒排表内容,再取出数据地址链,从而拿到具体数据

四、索引的数据结构(b树,hash)

1)B树索引 

mysql通过存储引擎取数据,基本上90%的人用的就是InnoDB了,按照实现方式分, InnoDB的索引类型目前只有两种:BTREE(B树)索引和HASH索引 。B树索引是Mysql数据库中使用最频繁的索引类型,基本所有存储引擎都支持BTree索引。通常我们说的索引不出意外指的就是(B树)索引( 实际是用B+树实现的,因为在查看表索引时,mysql一律打印BTREE,所以简称为B树索引 

查询方式:

主键索引区:PI(关联保存的时数据的地址)按主键查询,

普通索引区:si(关联的id的地址,然后再到达上面的地址)。 所以按主键查询,速度最快

B+tree性质:

1.)n棵子tree的节点包含n个关键字,不用来保存数据而是保存数据的索引。

2.)所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息,及指向含这些关键字记录的指针,且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。

3.)所有的非终端结点可以看成是索引部分,结点中仅含其子树中的最大(或最小)关键字。

4.)B+ 树中,数据对象的插入和删除仅在叶节点上进行。

5.)B+树有2个头指针,一个是树的根节点,一个是最小关键码的叶节点。

2)哈希索引(好技术文)

简要说下,类似于数据结构中简单实现的HASH表(散列表)一样,当我们在mysql中用哈希索引时,主要就是通过Hash算法(常见的Hash算法有直接定址法、平方取中法、折叠法、除数取余法、随机数法),将数据库字段数据转换成定长的Hash值,与这条数据的行指针一并存入Hash表的对应位置;如果发生Hash碰撞(两个不同关键字的Hash值相同),则在对应Hash键下以链表形式存储。当然这只是简略模拟图。

ps:关于数据结构,有兴趣深入的朋友可以关注我后查看【数据结构】专题,这里不做详细讲解。

五、创建索引的原则(重中之重)

索引虽好,但也不是无限制的使用,最好符合一下几个原则 

1) 最左前缀匹配原则,组合索引非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、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)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整。

2)较频繁作为查询条件的字段才去创建索引

3)更新频繁字段不适合创建索引

4)若是不能有效区分数据的列不适合做索引列(如性别,男女未知,最多也就三种,区分度实在太低)

5)尽量的扩展索引,不要新建索引。比如表中已经有a的索引,现在要加(a,b)的索引,那么只需要修改原来的索引即可。

6)定义有外键的数据列一定要建立索引。

7)对于那些查询中很少涉及的列,重复值比较多的列不要建立索引。

8)对于定义为text、image和bit的数据类型的列不要建立索引。

百万级别或以上的数据如何删除(真好技术文)

关于索引:由于索引需要额外的维护成本,因为索引文件是单独存在的文件,所以当我们对数据的增加,修改,删除,都会产生额外的对索引文件的操作,这些操作需要消耗额外的IO,会降低增/改/删的执行效率。所以,在我们删除数据库百万级别数据的时候,查询MySQL官方手册得知删除数据的速度和创建的索引数量是成正比的。

  1. 所以我们想要删除百万数据的时候可以先删除索引(此时大概耗时三分多钟)

  2. 然后删除其中无用数据(此过程需要不到两分钟)

  3. 删除完成后重新创建索引(此时数据较少了)创建索引也非常快,约十分钟左右。

  4. 与之前的直接删除绝对是要快速很多,更别说万一删除中断,一切删除会回滚。那更是坑了。

今天,索引的讲解就到这里,重点提一下,索引基本原理和创建索引的原则是重点,面试基本必问!大家可以收藏好多理解理解。

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