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一、數據庫索引

很大一部份程序員對索引的了解僅限于到“加索引能使查詢變快”這個概念為止，但有沒有考慮過索引為什么能使查詢變快呢？索引是使用B+樹（二叉樹）實現的數據結構。

上圖中左邊是數據庫中的數據表，有col1和col2兩個字段，一共有15條記錄；右邊是以col2列為索引列的B_TREE索引，每個節點包含索引的鍵值和對應數據表地址的指針，這樣就可以都過B_TREE在O(logn)的時間復雜度內獲取相應的數據，這樣明顯地加快了檢索的速度。再來思考下以下幾個問題：

數據表為什么會使用主鍵？

使用索引后會使插入、修改、刪除變慢？

什么時候需要在兩個字段上加索引？

1.數據表為什么會使用主鍵？

一個沒加主鍵的表,它的數據無序的放置在磁盤存儲器上，一行一行的排列的很整齊。一個加了主鍵的表,并不能被稱之為「表」。如果給表上了主鍵,那么表在磁盤上的存儲結構就由整齊排列的結構轉變成了樹狀結構,并且是「平衡樹」結構,換句話說,就是整個表就變成了一個索引。 這就是為什么一個表只能有一個主鍵,一個表只能有一個「聚集索引」,因為主鍵的作用就是把「表」的數據格式轉換成「索引（平衡樹）」的格式放置。

給表中多個字段加上常規的索引,那么就會出現多個獨立的索引結構.字段中的數據就會被復制一份出來,用于生成索引,葉子節點是主鍵ID,這也就是非聚集索引.,下面就是一個主鍵和三個常規索引的結構。通過其他索引字段去查,那么葉子節點是主鍵ID,然后再去根據主鍵查,聚集索引（主鍵）是通往真實數據所在的唯一路徑

2.使用索引后會使插入、修改、刪除變慢？

這個很好理解，使用索引后，會生成新的二叉樹，插入速度自然變慢

二、Myisam引擎(非聚集索引)

若以這個引擎創建數據庫表Create table user （…..），它實際是生成三個文件：user.myi索引文件、user.myd數據文件、user.frm數據結構類型。如下圖：當我們執行 ?select?* from user where id = 1的時候，它的執行流程。

查看該表的myi文件有沒有以id為索引的索引樹。

根據這個id索引找到葉子節點的id值，從而得到它里面的數據地址。(葉子節點存的是索引和數據地址)。

根據數據地址去myd文件里面找到對應的數據返回出來。

三、Innodb引擎(聚集索引)

　　若以這個引擎創建數據庫表Create table user （…..），它實際是生成兩個文件：user.ibd ??索引文件、user.frm數據結構類型。因為innodb引擎創建表默認就是以主鍵為索引，所以不需要myi文件。下圖為innodb表的結構圖：很顯然它與myisam最大的區別是將整條數據存在葉子節點，而不是地址。(葉子節點存的是主鍵索引和數據信息)若此時，你在其他列創建索引例如name，它就會另外創建一個以name為索引的索引樹，(葉子節點存的是索引和主鍵索引)。你在執行select * from user where name = ‘吳磊’，他的執行過程如下：

找到name索引樹

根據name的值找到該樹下葉子的name索引和主鍵值

用主鍵值去主鍵索引樹去葉子節點到該條數據信息

四、MyISAM引擎和InnoDB引擎的區別

• MyISAM：支持全文索引;不支持事務;它是表級鎖;會保存表的具體行數.
• InnoDB：5.6以后才有全文索引;支持事務；它是行級鎖;不會保存表的具體行數.

一般：不用事務的時候,count計算多的時候適合myisam引擎。對可靠性要求高就是用innodby引擎。推薦用InnoDB引擎.加了索引之后能夠大幅度的提高查詢速度，但是索引也不是越多越好，一方面它會占用存儲空間，另一方面它會使得寫操作變得很慢。通常我們對查詢次數比較頻繁，值比較多的列才建索引。例如：select * from user where sex = "女"， 這個就不需要建立索引，因為性別一共就兩個值，查詢本身就是比較快的。select * from user where user_id = 1995 ,這個就需要建立索引，因為user_id的值是非常多的。

參考文章：

了解數據庫索引及其原理

MySQL為什么要給表加上主鍵

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的MySql—索引原理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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