MySQL学习之索引之争

MySQL学习之索引之争

为什么要用索引？

• 使用索引后减少了存储引擎需要扫描的数据量，加快查询速度
• 索引可以把随机I/O变为顺序I/O
• 索引可以帮助我们对所搜结果进行排序以避免使用磁盘临时表

MySQL的索引常见的有Hash和B-Tree两种形式，两种索引类型应用场景根据其特性各有不同

一、hash类型的索引特征

1. Hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
2. 虽然 Hash 索引效率高，但是 Hash索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端，主要有以下这些。

• Hash 索引仅仅能满足"=",“IN"和”<>"查询，不能使用范围查询。
• Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。
• Hash 索引不能利用部分索引键查询。
• Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。
• Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。

二、B-Tree类型的索引特征

1. B树是一种多路自平衡搜索树，它类似普通的二叉树，但是B树允许每个节点有更多的子节点。B树的示意图为：
   
   B树的特点：

• （1）所有键值分布在整个树中
• （2）任何关键字出现且只出现在一个节点中
• （3）搜索有可能在非叶子节点结束
• （4）在关键字全集内做一次查找，性能逼近二分查找算法

2. B+树是B树的变体，也是一种多路平衡查找树，B+树的示意图为：
   
   B+树与B树的不同在于：

• （1）所有关键字存储在叶子节点，非叶子节点不存储真正的data
• （2）为所有叶子节点增加了一个链指针

三、为什么mysql的索引使用B+树而不是B树呢？

1. B+树更适合外部存储(一般指磁盘存储),由于内节点(非叶子节点)不存储data，所以一个节点可以存储更多的内节点，每个节点能索引的范围更大更精确。也就是说使用B+树单次磁盘IO的信息量相比较B树更大，IO效率更高。
2. mysql是关系型数据库，经常会按照区间来访问某个索引列，B+树的叶子节点间按顺序建立了链指针，加强了区间访问性，所以B+树对索引列上的区间范围查询很友好。而B树每个节点的key和data在一起，无法进行区间查找。

四、使用场景

B-TREE索引

B-TREE索引的特点

• B-TREEB-TREE以B+树结构存储数据，大大加快了数据的查询速度
• B-TREE索引在范围查找的SQL语句中更加适合（顺序存储）

B-TREE索引使用场景

• 全值匹配的查询SQL，如 where act_id= ‘1111_act’
• 联合索引汇中匹配到最左前缀查询，如联合索引 KEY idx_actid_name(act_id,act_name) USING BTREE，只要条件中使用到了联合索引的第一列，就会用到该索引，但如果查询使用到的是联合索引的第二列act_name，该SQL则便无法使用到该联合索引（注：覆盖索引除外）
• 匹配模糊查询的前匹配，如where act_name like ‘11_act%’
• 匹配范围值的SQL查询，如where act_date > ‘9865123547215’（not in和<>无法使用索引）
• 覆盖索引的SQL查询，就是说select出来的字段都建立了索引

HASH索引

HASH的特点

• Hash索引基于Hash表实现，只有查询条件精确匹配Hash索引中的所有列才会用到hash索引
• 存储引擎会为Hash索引中的每一列都计算hash码，Hash索引中存储的即hash码，所以每次读取都会进行两次查询
• Hash索引无法用于排序
• Hash不适用于区分度小的列上，如性别字段

参考文档：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index-btree-hash.html