Hedon

# 二、索引模块

  • 为什么要使用索引？
  • 什么样的信息能成为索引？
  • 索引的数据结构？
  • 密集索引和稀疏索引的区别？

# 1. 为什么要使用索引

索引是数据库中用来提高查询效率的技术，类似于目录。如果不使用索引，数据会零散的保存在磁盘块中，查询数据需要挨个遍历每一个磁盘块，直到找到数据为止，使用索引后会将磁盘块以树状结构保存，查询数据时会大大降低磁盘块的访问数量，从而提高查询效率。当然，如果表中的数据很少，使用索引反而会降低查询效率。

使用索引的核心目的非常简单，其实就是为了提高数据的查询速度。具体体现在以下几点：

  1. 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性；
  2. 添加索引后，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；
  3. 索引可以加速表和表之间的连接，这样可以加快我们做联合查询时的速度；
  4. 在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间；
  5. 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。

# 2. 索引的副作用

  1. 索引是有大量数据的时候才建立的，没有大量数据反而会浪费时间，因为索引是使用二叉树建立。

  2. 当一个系统查询比较频繁，而新建，修改等操作比较少时，可以创建索引，这样查询的速度会比以前快很多。但同时这也会带来弊端，就是新建或修改等操作时，比没有索引或没有建立覆盖索引时的要慢。

  3. 索引并不是越多越好，太多索引会占用很多的索引表空间，甚至比存储一条记录更多。 对于需要频繁新增记录的表，最好不要创建索引，没有索引的表，执行 insert、append 都很快，有了索引以后，会多一个维护索引的操作，一些大表可能导致 insert 速度非常慢。

# 3. 平衡二叉树

# 图

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# 性质

它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。

# 4. B 树

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27700617

# 图

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# 性质

一棵 m 阶 B 树（balanced tree of order m）是一棵平衡的 m 路搜索树。它或者是空树，或者是满足下列性质的树：

1、每个结点至多有 m 个分支（子树），而最少分支要看是否为根结点：

  • 是根非叶结点：至少 2 个分支
  • 非根非叶结点：至少有 ⎡m/2⎤个分支

2、有 n（k≤n≤m）个分支的结点有 n-1 个关键字，它们按照递增顺序排序。k = 2（根结点）或 ⎡m/2⎤（非根结点）。

3、结点内各关键字互不相等。

4、叶子结点处于同一层，可以用空指针表示，是查找失败到达的位置。

# 查找

简单：相等停，大往右小往左。

# 插入

定义一个 5 阶树（平衡 5 路查找树;），现在我们要把 3、8、31、11、23、29、50、28 这些数字构建出一个 5 阶树出来;

遵循规则：

（1）节点拆分规则：当前是要组成一个 5 路查找树，那么此时 m = 5，关键字数必须 <= 5-1（这里关键字数 > 4 就要进行节点拆分）；

（2）排序规则：满足节点本身比左边节点大，比右边节点小的排序规则；

  • 先插入 3、8、31、11

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  • 再插入 23、29

    image-20210112085117494

  • 再插入 50、28

    image-20210112085147205

# 删除

（1）节点合并规则：当前是要组成一个 5 路查找树，那么此时 m=5，关键字数必须大于等于 ceil（5/2）（这里关键字数 < 2 就要进行节点合并）；

（2）满足节点本身比左边节点大，比右边节点小的排序规则;

（3）关键字数小于二时先从子节点取，子节点没有符合条件时就向向父节点取，取中间值往父节点放；

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# 特点

B 树相对于平衡二叉树的不同是，每个节点包含的关键字增多了，特别是在 B 树应用到数据库中的时候，数据库充分利用了磁盘块的原理（磁盘数据存储是采用块的形式存储的，每个块的大小为 4K，每次 IO 进行数据读取时，同一个磁盘块的数据可以一次性读取出来）把节点大小限制和充分使用在磁盘快大小范围；把树的节点关键字增多后树的层级比原来的二叉树少了，减少数据查找的次数和复杂度。

# 5. B+ 树

参考：http://data.biancheng.net/view/61.html

# 图

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（图1）

# 性质

B+ 树是 B 树的一种变形形式，B+ 树上的叶子结点存储关键字以及相应记录的地址，叶子结点以上各层作为索引使用。

1、在 B+ 树中，具有 n 个关键字的结点含有 n 个分支；而 B 树中，具有 n 个关键字的结点含有 n-1 个分支。

2、B+ 树结点的关键数个数 n 取值：

  • 根结点：2≤n≤m（B 树中是 1≤n≤m-1）
  • 其他： ⎡m/2⎤≤n≤m（B 树中是⎡m/2⎤-1≤n≤m-1）

# 查找

对 B+ 树可以进行两种查找运算：

  • 从最小关键字开始，进行顺序查找。
  • 从根结点开始，进行树的方式查找

# 插入

1、 若被插入关键字所在的结点，其含有关键字数目小于阶数 M（例图中的 M=3），则直接插入结束；

例如，在图 1 中插入关键字 13：

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（图2）

2、 若被插入关键字所在的结点，其含有关键字数目等于阶数 M，则需要将该结点分裂为两个结点，一个结点包含⌊M/2⌋，另一个结点包含⌈M/2⌉。同时，将⌈M/2⌉的关键字上移至其双亲结点。假设其双亲结点中包含的关键字个数小于 M，则插入操作完成。

例如，在图 1 的基础上插入关键字 95：

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（图3）

3、在第 2 情况中，如果上移操作导致其双亲结点中关键字个数大于 M，则应继续分裂其双亲结点。

例如，在图 1 的 B+ 树中插入关键字 40，则插入后的 B+ 树如图 4 所示：

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（图4）

# 删除

1、 找到存储有该关键字所在的结点时，由于该结点中关键字个数大于⌈M/2⌉，做删除操作不会破坏 B+ 树，则可以直接删除。

例如，在图 1 所示的 B+ 树中删除关键字 91，删除后的 B+ 树如图 5 所示：

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（图5）

2、 当删除某结点中最大或者最小的关键字，就会涉及到更改其双亲结点一直到根结点中所有索引值的更改。

例如，在图 1的 B+ 树中删除关键字 97，删除后的 B+ 树如图 6 所示：

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（图6）

3、 当删除该关键字，导致当前结点中关键字个数小于⌈M/2⌉，若其兄弟结点中含有多余的关键字，可以从兄弟结点中借关键字完成删除操作。

例如，在图 1 的 B+ 树中删除关键字 51，由于其兄弟结点中含有 3 个关键字，所以可以选择借一个关键字，同时修改双亲结点中的索引值，删除之后的 B+ 树如图 7 所示：

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（图7）

4、 第 3 种情况中，如果其兄弟结点没有多余的关键字，则需要同其兄弟结点进行合并。

例如，在图 7 的 B+ 树种删除关键字 59，删除后的 B+树为：

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（图8）

5、 当进行合并时，可能会产生因合并使其双亲结点破坏 B+ 树的结构，需要依照以上规律处理其双亲结点。

例如，在图 6 的 B+ 树中删除关键字 63，当删除后该结点中只剩关键字 72，且其兄弟结点中只有 2 个关键字，无法实现借的操作，只能进行合并。但是合并后，合并后的效果图如图 9 所示：

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（图9）

如图 9 所示，其双亲结点中只有一个关键字，而其兄弟结点中有 3 个关键字，所以可以通过借的操作，来满足 B+树的性质，最终的 B+ 树如图 10 所示：

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（图10）

# 特点

  1. B+ 树的 层级更少：相较于 B 树 B+ 每个 非叶子 节点存储的关键字数更多，树的层级更少所以查询数据更快；
  2. B+树 查询速度更稳定：B+ 所有关键字数据地址都存在 叶子 节点上，所以每次查找的次数都相同所以查询速度要比 B 树更稳定;
  3. B+ 树 天然具备排序功能： B+ 树所有的 叶子 节点数据构成了一个有序链表，在查询大小区间的数据时候更方便，数据紧密性很高，缓存的命中率也会比B树高；
  4. B+ 树 全节点遍历更快： B+ 树遍历整棵树只需要遍历所有的 叶子 节点即可，而不需要像 B 树一样需要对每一层进行遍历，这有利于数据库做全表扫描。

B 树 相对于 B+ 树 的优点是，如果经常访问的数据离根节点很近，而 B 树 的 非叶子 节点本身存有关键字其数据的地址，所以这种数据检索的时候会要比 B+ 树 快。

# 6. Hash 索引

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  • 仅仅能满足 =，IN，不能使用范围查询；
  • 无法被用来避免数据的排序操作；
  • 不能利用部分索引键查询；
  • 不能避免表扫描；
  • 遇到大量 Hash 值相等的情况后性能并不一定就会比 B Tree 索引高。

# 7. Bitmap 索引

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  • 很多数据库不支持，Oracle 支持；
  • 当值只有固定的几种情况的时候才可以使用（如性别只有男、女这两种情况）；
  • 不适合高并发情景，因为加锁很严格。

# 8. 稠密索引和稀疏索引

# 稠密索引

在稠密索引中，文件中的每个搜索码值都对应一个索引值。

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# 稀疏索引

在稀疏索引中，只为搜索码的某些值建立索引项。也就是说，稀疏索引为数据记录文件的每个存储块设一个键-指针对，存储块意味着块内存储单元连续。

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# 区别

  1. 稠密索引文件中的每一个搜索码值都对应一个索引值；稀疏索引文件只为索引码的某些值建立索引项；
  2. 稠密索引查找时间较短，索引存储空间较大；稀疏索引占用的索引存储空间比较小，但是查找时间较长。

# 8. SQL 调优

  1. 根据慢日志定位慢查询 SQL
  2. 使用 explain 等工具分析 SQL
  3. 修改 SQL 或者尽量让 SQL 走索引

# 9. 联合索引的最左匹配原则的成因

# 演示

  1. 创建一个表，其中有一个联合索引为

    ...,
KEY 'index_area_title' ('area', 'title'),
...;

  2. 按照 area 和 title 来查 ——> 走了 index_area_title 索引

    image-20210112111511094

  3. 只按照 area 来查 ——> 依旧走了 index_area_title 索引

    image-20210112111548167

  4. 只按照 title 来查 ——> 不走索引

    image-20210112111705043

# 解释

假设组合索引为：a,b,c 的话；那么当 SQL 中对应有：a 或 a，b 或 a，b，c 的时候，可称为完全满足最左原则；当 SQL 中查询条件对应只有 a，c 的时候，可称为部分满足最左原则；当 SQL 中没有 a 的时候，可称为不满足最左原则。

补充

MySQL5.7 开始会自动优化，如：会把 c，b，a 优化为 a，b，c 使之完全遵循最左原则；会把 c，a 优化为 a，c 使之部分遵循最左原则。即 SQL 语句中的对应条件的先后顺序无关。

# 成因

  1. MySQL 创建联合索引是首先会对最左边，也就是第一个索引字段进行排序

  2. 在第一个排序的基础上，再对第二个索引字段进行排序，其实就像是实现了 Order by字段 1，再 Order by 字段 2 这样一种排序规则。所以第一个字段是绝对有序的，而第二个字段就是无序的了

因此通常情况下，直接使用第二个字段进行条件判断是用不到索引的。这就是为什么 MySQL 要强调最左匹配原则的成因。

# 10. 如何创建索引

# PRIMARY KEY（主键索引）

ALTER TABLE 'table_name' ADD PRIMARY KEY ('column');

# UNIQUE KEY（唯一索引）

ALTER TABLE 'table_name' ADD UNIQUE ('column');

# INDEX（普通索引）

ALTER TABLE 'table_name' ADD INDEX index_name ('column');

# FULLTEXT（全文索引）

ALTER TABLE 'table_name' ADD FULLTEXT ('column');

# 多列索引

ALTER TABLE 'table_name' ADD INDEX index_name ('column1','column2','column3');

# 11. 如何删除索引

ALTER TABLE 'table_name' DROP INDEX index_name;
上次更新: 10/12/2021, 7:12:39 AM

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