为什么需要学MySQL？我们每天都在访问各种⽹站、APP，如微信、QQ、抖⾳、今⽇头条、腾讯新闻等，这些 东西上⾯都存在⼤量的信息，这些信息都需要有地⽅存储，存储在哪呢？数据库。所以如果我们需要开发⼀个⽹站、app，数据库我们必须掌握的技术，常⽤的数据库有 mysql、oracle、sqlserver、db2等。上⾯介绍的⼏个数据库，oracle性能排名第⼀，服务也是相当到位的，但是收费也是⾮常 ⾼的，⾦融公司对数据库稳定性要求⽐较⾼，⼀般会选择oracle。mysql是免费的，其他⼏个⽬前暂时收费的，mysql在互联⽹公司使⽤率也是排名第⼀， 资料也⾮常完善，社区也⾮常活跃，所以我们主要学习mysql。篇幅所限，本文只详写了MySQL索引，需要的同学可自行领取完整版MySQL学习笔记一、什么是索引？索引就好比字典的目录一样 我们通常都会先去目录查找关键偏旁或者字母再去查找 要比直接翻查字典查询要快很多
二、为什么要有索引？然而我们在使用mysql数据库的时候也像字典一样有索引的情况下去查询，肯定速度要快很多2.1问题：1.mysql数据存储在什么地方? 2.查询数据慢，一般卡在哪？ 3.去磁盘读取数据，是用多少读取多少吗？ 4.索引存储在哪？ 5.索引在存储的时候，需要什么信息？需要存储存储什么字段值？ 6.这种格式的数据要使用什么样的数据结构来进行存储？ 7.mysql索引系统中不是按照刚刚说的格式存储的，为什么？ 3.1哈希表:
HashMap数组加链表的结构，不适合作为索引的原因：1.哈希冲突会造成数据散列不均匀，会产生大量的线性查询，比较浪费时间2.不支持范围查询，当进行范围查询的时候，必须挨个遍历3.对于内存空间的要求比较高优点： 如果是等值查询，非常快在mysql中有没有hash索引?1.memory存储引擎使用的是hash索引2.innodb支持自适应hashcreate table test(id int primary key,name varchar(30))
engine='innodb/memory/myisam'
-- 5.1之后默认innodb复制代码3.2树：
这就是我们的树的结构图，但是二叉树的数据插入是无序的，也就是说当需要查找的时候，还是得一个一个挨着去遍历查找②BST(二叉搜索树)： 插入的数据有序，左子树必须小于根节点，右子树必须大于根节点--------使用二分查找来提高效率
这样的话如果要查询数据，可以通过二分查找，快速缩小范围，减少了时间复杂度 **但是如果插入的顺序是升序或者降序的话，树的形状会变成如下：
此时二叉搜索树就会退化成链表，时间复杂度又会变成O(n)③AVL：平衡二叉树 为了解决上述问题，通过左旋转或右旋转让树平衡 最短子树跟最长子树高度只差不能超过1
由图我们可以看到，当顺序插入的时候，会自动的进行旋转，以达到平衡 但是会通过插入性能的损失来弥补查询性能的提升 当我们插入的数据很多时候，而查询很少的时候，由于插入数据会旋转同样会消耗很多时间④红黑树(解决了读写请求一样多) 同样是经过左右旋让树平衡起来，还要变色的行为 最长子树只要不超过最短子树的两倍即可
查询性能和插入性能近似取得平衡 但是随着数据的插入、发现树的深度会变深，树的深度会越来越深，意味着IO次数越多，影响数据读取的效率⑤ B树 为了解决上述数据插入过多，树深度变深的问题，我们采用B树 把原来的有序二叉树变成有序多叉树
举例： 如果要查询select from table where id=14？第一步，将磁盘一加载到内存中，发现14<16,寻找地址磁盘2 第二步，将磁盘二加载到内存中，发现14>11,寻找地址磁盘7 第三步，将磁盘七加载到内存中，发现14=14，读取data，取出data，结束 思考：B树就是完美的嘛？
实际存储表数据的时候，怎么存储呢？ key 完整的数据行 改造B+树B+树对B树进行了改进，把数据全放在了叶子节点中，叶子节点之间使用双向指针连接，最底层的叶子节点形成了一个双向有序链表。例如： from table where id between 11 and 35？第一步，将磁盘一加载到内存中，发现11<28,寻找地址磁盘2 第二步，将磁盘二加载到内存中，发现10>11>17,寻找地址磁盘5 第三步，将磁盘五加载到内存中，发现11=11，读取data 第四步，继续向右查询，读取磁盘5，发现35=35，读取11-35之间数据，结束 由此可见，这样的范围查询比B树速度提高了不少 叶子节点中才放数据 非叶子节点中不存储数据 B+树每个节点包含更多个节点，这样做的好处，可以降低树的高度，同时将数据范围变成多个区间，区间越多查询越快 5.1聚簇索引和非聚簇索引 只能有一个聚簇索引，但是有很多非聚簇索引 向innodb插入数据的时候，必须要包含一个索引的key值 这个索引的key值，可以是主键，如果没有主键，那么就是唯一键，如果没有唯一键，那么就是一个自生成的6字节的rowid
MySQL—innodb----B+树 索引和数据存储在一起，找到索引即可读取对应的数据
MySQL—myisam----B+树 索引和存储数据的地址在一起，找到索引得到地址值，再通过地址找到对应的数据5.2回表 CREATE TABLE user_test(
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,-- id为主键
uname VARCHAR(20) ,
age INT,
gender VARCHAR(10),
KEY idx_uname (uname) -- 索引选择为名字
)ENGINE = INNODB;
INSERT INTO user_test VALUES(1,'张三',18,'男');
INSERT INTO user_test VALUES(NULL,'马冬梅',19,'女');
INSERT INTO user_test VALUES(NULL,'赵四',18,'男');
INSERT INTO user_test VALUES(NULL,'王老七',22,'男');
INSERT INTO user_test VALUES(NULL,'刘燕',16,'女');
INSERT INTO user_test VALUES(NULL,'万宝',26,'男');复制代码select * from user_test where uname = '张三';
-- 当我们表中有主键索引的时候，我们再去设置一个uname为索引，那么此时这条sql语句的查询过程应该如下：复制代码
首先先根据uname查询到id，再根据id查询到行的信息 这样的操作走了两棵B+树，就是回表 当根据普通索引查询到聚簇索引的key值之后，再根据key值在聚簇索引中获取数据 我们可以发现这样的操作是很浪费时间的，因此我们日常操作的时候，尽量减少回表的次数5.3覆盖索引 select id,uname from table where uname = '张三';
-- 根据uname 可以直接查询到id，uname两个列的值，直接返回即可
-- 不需要从聚簇索引查询任何数据，此时叫做索引覆盖复制代码5.4最左匹配 -- 假设有一张表，有id，name，age，gender四个字段，id是主键，name，age是组合索引列
-- 组合索引使用的时候必须先匹配name，然后匹配age
select from table where name = ? and age = ? ;-- 生效
select from table where name = ?;-- 生效
select * from table where age = ? ;-- 不生效
select from table where age = ? and name = ? ;-- 生效
--在mysql内部有优化器会调整对应的顺序复制代码5.5索引下推 select from table where name = ? and age = ? ;
-- mysql里的三层架构:
-- 客户端:JDBC
-- 服务端:server
-- 存储引擎:数据存储
在没有索引下推之前，根据name从存储引擎中获取符合规则的数据，在server层对age进行过滤
有索引下推之后，根据name、age两个条件从存储引擎中获取对应的数据复制代码 
数据库
发布于：2021-06-26 10:51
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