資料庫的架構

如何設計一個關係型資料庫（資料庫的架構）

索引

索引的簡介

MySQL 官方對索引的定義為：索引（Index）是幫助 MySQL 高效獲取資料的資料結構。

索引的資料結構（B+ 樹）

• B+ 樹結構圖

• B+ 樹的特點

1.非葉子節點的子樹指標與關鍵字個數相同
2.非葉子節點的子樹指標P[i]，指向關鍵字值[K[i],k[i+1])的子樹
3.非葉子節點僅用來索引，資料都儲存在葉子節點中（查詢只在葉子節點結束）
4.所有葉子節點均有一個鏈指標指向下一個葉子節點（便於資料庫的範圍統計）

• B+ 樹更適合用來做儲存索引的原因

1.B+樹的磁碟讀寫代價更低（樹的深度低，IO次數少）
2.B+樹的查詢效率更加穩定（所有查詢結果都會在葉子節點結束）
3.B+樹更有利於對資料庫的掃描（通過資料指標橫向掃描資料）
 

密集索引和稀疏索引的區別

• 密集索引檔案中的每個搜尋碼值都對應一個索引值（即可根據索引值找到對應的一條資料，因此每張表只能建立一個密集索引）

• 稀疏索引檔案只為索引碼的某些值建立索引項（即根據索引值找到對應一條資料的地址或主鍵，再根據地址或主鍵找到資料）

MySQL兩種儲存引擎的索引區別

參考的部落格

• MyISAM

在MyISAM中不管是主鍵索引唯一鍵索引、普通索引，其索引都屬於稀疏索引

• Innodb

在Innodb中 有且僅有一個密集索引 
Innodb中選取規則：
1.如果一個主鍵被定義了,則該主鍵作為密集索引
2.若該主鍵沒有被定義,則該表的第一個唯一非空索引作為密集索引
3.若不滿足上述條件 則Innodb內部會生成一個隱藏主鍵(密集索引)
4.非主鍵索引儲存相關鍵位和其對應的主鍵值,包含兩次查詢(第一次根據索引值找到對應資料的主鍵，然後根據主鍵找到相應的資料)
 

• 兩種引擎索引的例項圖

• 兩種引擎會建立不同的檔案

1.建立一個MyISAM引擎的資料表 test1 會建立三個檔案
test1.frm   儲存表的結構資訊
test1.MYI  儲存表的索引資訊
test1.MYD 儲存表的資料
2.建立一個InnoDB引擎的資料表 test2 會建立兩個檔案
test2.frm 儲存表的結構資訊
test2.ibd 儲存表的資料和索引

聯合索引的最左匹配原則

參考的部落格

select * from t where a=1 and b=1 and c =1;     #這樣可以利用到定義的索引（a,b,c）

select * from t where a=1 and b=1;     #這樣可以利用到定義的索引（a,b,c）

select * from t where a=1;     #這樣也可以利用到定義的索引（a,b,c）

select * from t where b=1 and c=1;     #這樣不可以利用到定義的索引（a,b,c）

select * from t where a=1 and c=1;     #這樣不可以利用到定義的索引（a,b,c）
 

也就是說通過最左匹配原則你可以定義一個聯合索引，但是使得多中查詢條件都可以用到該索引。
值得注意的是，當遇到範圍查詢(>、<、between、like)就會停止匹配。也就是：

select * from t where a=1 and b>1 and c =1;     #這樣a,b可以用到（a,b,c），c不可以

總結

• 在 InnoDB 中聯合索引只有先確定了前一個（左側的值）後，才能確定下一個值。如果有範圍查詢的話，那麼聯合索引中使用範圍查詢的欄位後的索引在該條 SQL 中都不會起作用。

• 值得注意的是，in 和 = 都可以亂序，比如有索引（a,b,c），語句 select * from t where c =1 and a=1 and b=1，這樣的語句也可以用到最左匹配，因為 MySQL 中有一個優化器，他會分析 SQL 語句，將其優化成索引可以匹配的形式，即 select * from t where a =1 and a=1 and c=1

索引是建立得越多越好嗎

• 不是

1.資料量小的表不需要建立索引，建立會增加額外的索引開銷
2.資料變更需要維護索引，因此更多的索引意味著更多的維護成本
3.更多的索引意味著也需要更多的空間