MySQL只学有用的–MYSQL索引原理及创建技巧

MySQL只学有用的–MYSQL索引原理及使用索引的基础理解索引的常见模型（字典目录的编写形式）1. 哈希表2. 有序数组3. 二叉树聊一聊InnoDB的索引模型（B+树）索引的维护（《新华字典》的目录修改）SQL索引执行过程–回表索引创建技巧–索引覆盖索引创建技巧—最左前缀原则索引下推小结引用交个朋友好吗？ 索引的基础理解 索引是数据库系统里面最重要的概念之一，索引就是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样。一个字典如果想找其中的一个字的解释，如果不借助目录的情况下，那估计要找很长一段时间了。索引就是数据库的目录。 我们学习索引就像是在学校查字典。 索引的常见模型（字典目录的编写形式） MySQL中的索引是数据库性能优化的关键，它如同书籍的目录，极大地加速了数据查找的速度。在MySQL中，索引有多种实现模型，包括哈希表、有序数组和搜索树，而InnoDB存储引擎主要采用B+树作为索引模型。 1. 哈希表：哈希表是一种基于键值对(key-value)存储的数据结构。通过哈希函数，将键映射到特定位置，以快速定位值。然而，由于可能出现哈希冲突（不同的键映射到同一位置），通常需要使用链表来解决。哈希表适合等值查询，但不适合范围查询，因为遍历链表的成本高。 2. 有序数组：有序数组是简单的线性结构，通过元素的顺序来快速进行二分查找。在小规模数据中，有序数组的查询效率高，但插入和删除操作的效率较低，需要频繁移动元素。 3. 二叉树：二叉树是每个节点最多有两个子节点的数据结构，通常用于快速查找。在平衡二叉树中，如AVL树或红黑树，查找效率为O(log N)。然而，二叉树在数据库索引中的应用较少，因为磁盘I/O操作使得高度较高的树效率降低。 4. B+树：InnoDB存储引擎的索引模型是B+树，这是一种特殊的多叉树。B+树的非叶子节点仅存储索引，不包含数据，叶子节点包含了所有索引项，并且相邻节点间存在指针，确保数据的连续性。这样，任何查询都只需从根节点到叶子节点的路径，减少了磁盘I/O次数。B+树的高度较低，适合大数据量的存储系统。 在创建索引时，有一些技巧需要注意： - **索引覆盖**：如果查询只涉及索引列，而不需要回表到数据行获取其他信息，这样的索引称为覆盖索引，可以显著提升查询速度。 - **最左前缀原则**：在创建复合索引时，查询条件应尽可能匹配索引的最左侧列，以利用索引的效率。 索引的维护是个持续的过程，当数据发生变化时，如插入、删除和更新，索引也需要相应调整，以保持其有效性。理解这些原理和技巧，可以帮助优化数据库性能，避免不必要的查询延迟。 掌握MySQL索引原理与创建技巧对于数据库管理员和开发人员来说至关重要，它可以极大地提升数据库查询效率，优化系统的整体性能。在实际工作中，根据业务需求和查询模式选择合适的索引类型，并合理设计索引策略，是提升数据库性能的关键。