这篇文章将为大家详细讲解有关InnoDB主键索引树和二级索引树的示例分析,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
我们这里讨论InnoDB存储引擎,数据和索引存储在同一个文件student.ibd
场景1:主键索引树
uid是主键,其他字段没有添加任何索引
select * from student;
如果是这样查询,这表示整表搜索,从左到右遍历叶子节点链表,从小到大访问
select * from student where uid<5;
如果是这样查询,这表示范围查询,就直接在有序链表中遍历搜索就可以了,直到遍历到第一个不小于5的key结束遍历
select * from student where uid=5;
如果是这样查询,这表示等值查询,在索引树上进行二分查找即可
由于name没有索引,于是做整表搜索
select * from student where name='linfeng';
场景2:二级索引树
uid是主键,以name创建了普通索引(二级索引)
以name为索引构建的索引树,称为辅助索引树,也叫做二级索引树。key是辅助索引字段name的值,然后还有外加uid主键的值
在辅助索引树上,key是辅助索引的值,也就是name;data数据值是所在记录行的主键值(PRIMARY KEY),也就是uid(并不是表的一行数据)
分析语句1:
select name from student where name='linfeng';
因为过滤字段是name且 只select了name一个字段,name有索引,索引树上直接就有,所以从name的二级索引树上去等值匹配linfeng
分析语句2:
select uid,name from student where name='linfeng';
这种情况select的是name和uid,而这些在二级索引树上也是直接就有,所以搜索二级索引树就完事了。
分析语句3:
select * from student where name='linfeng';
这种情况下就涉及到回表了,这是一个很重要的概念。由于name字段有索引,所以我们会到name字段构建的二级索引树上去查找。但二级索引树没有linfeng这个人所有的信息,所以完整的查询过程应该是这样的:
用linfeng到二级索引树上进行匹配,拿到二级索引树上存储的uid
然后拿着这个uid去主索引树上去匹配,最后拿到linfeng的所有信息(回表)
而这个回表意味着更多的磁盘I/O,会影响效率,如果业务只需要uid、name,就别写select *了,这样可以避免回表
分析语句4:
我们删除name的索引后执行以下语句
select * from student where age=20 order by name;
没有用到索引,还使用外部排序了。此外我们还看到using filesort,这时需要优化了。
我们的过滤条件是age,先给age添加索引,看看行不行
可以看到,age命中索引了,查询age所在的索引树。由于我们写的是select *
,依然存在回表。还有using filesort,因为使用age=20查询到的结果是多个,然而name此时是没有顺序的,所以还需要再进行外部排序。
那能不能通过给name加载索引来解决问题呢?
不能,因为一次SQL执行只能用到1个索引,搜索了这个字段的索引树就不会再去搜索另一个字段的索引树了,因为加载索引是要耗费磁盘I/O的,查找多个索引树就太慢了!
分析:既然索引树上只能存自己建立的索引字段以及主键,那我们把需要查询的字段都设置成索引不就好了?
解决方法:我们可以在二级索引树上的key:age+name,形成联合索引,先按age排序,age相同了,再按name排序
再次select *
这时候就使用到联合索引了,而且没有using filesort,这次是这样查询的:
先用age=20在辅助索引树上查找,如果数据足够会找到多个结果,这个结果就是已经排好序的,不需要再using filesort
我们现在直接用第二个字段name作为过滤条件
我们看到这里没有用到索引,因为我们用(age,name)创建索引,是先按age排序,再按name排序。如果我们只用name作为过滤条件,这就没有办法使用索引匹配了,因为是优先用age排序。
所以我们经常说,多列索引一定要使用到第1个字段,这样才能用到索引!
在建立(age,name)联合索引的情况下,以下操作不回表(到二级索引树上搜索,再去主索引树上搜索):
select age
select age, name
select uid,age,name
以下操作要回表
select *
select age,name,sex
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