MySQL索引，快速记忆法

哈喽，大家好，我是了不起。面试的时候，面试官总喜欢问一些关于MySQL索引的问题，但是如果单纯的记忆，还是有难度的；今天了不起把MySQL索引的知识点进行汇总，方便大家快速记忆MySQL索引的相关知识点。赶快收藏此文章吧！

索引结构：B+树

索引其实是一种数据结构

注意B+树是MySQL，索引默认的结构；一张表至少有一个索引（主键索引），是可以有多个索引的

MySQL中的B+Tree

1. 非叶子节点也叫内部节点，只存储 健值(主键的值) + 指针（存储子节点的地址信息）

主键索引：健值(主键的值) + 指针（存储子节点的地址信息）

非主键索引：非主键列的值 + 指向下一个节点的指针(存储子节点的地址信息)

2. 所有的数据都存在叶子节点中；

• 同时叶子节点上还存有一个指向相邻叶子节点的指针

• 如果是聚簇索引（主键索引），叶子节点存储的是实际数据

• 如果是非聚簇索引，则保存的是聚簇索引的索引key，也就是主键索引的值；查询非聚簇索引会有一个回表操作

3. B+Tree的每个叶子节点增加了一个指向相邻叶子节点的指针，它的最后一个数据会指向下一个叶子节点的第一个数据，形成了一个有序链表的结构。

为什么B+ 树比B 树更适合作为索引？

1. B+ 树的磁盘读写代价更低 B+ 树的数据都集中在叶子节点，分支节点 只负责指针（索引）；B 树的分支节点既有指针也有数据 。这将导致B+ 树的层高会小于B 树的层高，也就是说B+ 树平均的Io次数会小于B 树。
2. B+ 树的查询效率更加稳定 B+ 树的数据都存放在叶子节点，故任何关键字的查找必须走一条从根节点到叶子节点的路径。所有关键字的查询路径相同，每个数据查询效率相当。
3. B+树更便于遍历 由于B+树的数据都存储在叶子结点中，分支结点均为索引，遍历只需要扫描一遍叶子节点即可；B树因为其分支结点同样存储着数据，要找到具体的数据，需要进行一次中序遍历按序来搜索。
4. B+树更擅长范围查询 B+树叶子节点存放数据，数据是按顺序放置的双向链表。B树范围查询只能中序遍历。
5. B+ 树占用内存空间小 B+ 树索引节点没有数据，比较小。在内存有限的情况下，相比于B树索引可以加载更多B+ 树索引。

MyISAM与InnoDB 的区别

1. InnoDB支持事务，MyISAM不支持
2. InnoDB支持外键，而MyISAM不支持
3. InnoDB是聚集索引，数据和索引存到同一个文件里；MyISAM是非聚集索引，数据和索引不在同一个文件里；都是使用B+Tree作为索引结构
4. InnoDB不保存表的具体行数，执行select count(*) from table时需要全表扫描。而MyISAM用一个变量保存了整个表的行数，执行上述语句时只需要读出该变量即可，速度很快（注意不能加有任何WHERE条件）

因为InnoDB的事务特性，在同一时刻表中的行数对于不同的事务而言是不一样的，因此count统计会计算对于当前事务而言可以统计到的行数，而不是将总行数储存起来方便快速查询。InnoDB会尝试遍历一个尽可能小的索引除非优化器提示使用别的索引。如果二级索引不存在，InnoDB还会尝试去遍历其他聚簇索引。

如果索引并没有完全处于InnoDB维护的缓冲区（Buffer Pool）中，count操作会比较费时。可以建立一个记录总行数的表并让你的程序在INSERT/DELETE时更新对应的数据。和上面提到的问题一样，如果此时存在多个事务的话这种方案也不太好用。如果得到大致的行数值已经足够满足需求可以尝试SHOW TABLE STATUS

那么为什么InnoDB没有了这个变量呢？

2. InnoDB支持表、行(默认)级锁，而MyISAM仅支持表级锁
3. InnoDB表必须有唯一索引（如主键）（用户没有指定的话会自己找/生产一个隐藏列Row_id来充当默认主键），而Myisam可以没有主键
4. Innodb存储文件有frm、ibd，而Myisam是frm、MYD、MYI

• Innodb：frm是表定义文件，ibd是数据文件

• Myisam：frm是表定义文件，myd是数据文件，myi是索引文件

索引失效的场景

1. 对索引列使用了函数、表达式或运算符：当查询条件中使用了函数、表达式或运算符时，MySQL就无法使用该列的索引，因为它需要对每行数据进行计算，而不是直接查找索引。
2. 查询条件中使用了不等于操作符（<>、!=）、NOT NULL, NOT IN 等
3. 模糊查询：当查询条件中使用了LIKE、%或_等模糊匹配符号时，MySQL无法使用索引进行快速定位。
4. OR条件：当查询条件中包含多个OR条件时，MySQL无法使用索引进行快速定位。
5. 范围查询：当查询条件中使用了BETWEEN、<、>、<=、>=等操作符时，MySQL只能使用索引中的一部分数据，需要读取更多的数据进行过滤，降低了查询效率。
6. 数据类型不匹配，需要隐式转换类型
7. 对索引列进行排序，因为它需要将数据按照指定的顺序进行排序
8. 复合索引，如果不使用前列，后续列也将无法使用

小结

正确的使用索引，能够显著提高数据库的查询效率。本文汇总了MySQL索引的常用知识点，帮助大家快速记忆，快快收藏吧。