这是读书笔记,Mysql,innodb系列一共3篇。
下面是常见的建表语句:
CREATE TABLE `aid_***_detail` (
//省略所有字段
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `range_idx` (`range_id`,`is_delete`,`range_detail_num`,`goods_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4
其中的Key和PRIMARY就是 B+树索引,即常用的索引,大概率是B+树索引
注:mysql还有全文索引和hash索引。
主键排序查找和范围查找速度快。若高度为3,需要3次IO找到数据
辅助索引B+树高度为3,聚集索引B+树高度为3,需要6次IO
聚集索引
新建表,将数据拷贝到新表,删除老表,将新表重命名
辅助索引(FIC机制)
表上加S锁,不用重建表,标记删除
允许读,阻塞写
注:关于锁的部分见下一篇blog:Mysql-innodb-锁
索引中唯一项的估计值 ,Cardinality/n_rows_in_table 越接近1越好。
n_rows_in_table 表中总记录数。
可以使用 show index from table 查看Cardinality的值。
Innodb对Cardinality的更新策略
采集方式
Cardinality=(P1+P2+…+P8)*A/8
A索引中叶子节点的数量
P1..P8, Pn表示当前页不同记录的个数
(a,b,c)联合索引的B+树,简图如下:
从上图可以看出:
例如a,b,c形式的排序了
1,2,1 在1,2,2前。
但是a,c这种形式没有排序。
例如:2,1,4 ,2,2,3 都是 2,*,X的形式,X位没有排序。
下面进行测试:
创建测试表:
CREATE TABLE `aid_test` (
`id` varchar(32) NOT NULL COMMENT '主键',
`a` varchar(32) NOT NULL,
`b` varchar(32) NOT NULL,
`c` int(11) NOT NULL,
`is_delete` int(11) NOT NULL COMMENT '0未删除1已删除',
`create_at` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_at` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `range_idx` (`a`,`b`,`c`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ;
开始测试
若联合索引是(a,b,c)如下情况可以使用索引
select * from t where a=XX and b=xx and c=XXX
select * from t where a=XX and b=xx
select * from t where a=XX
通过执行计划,都可以看到,都走了索引。
测试排序
explain select * from t where a =XX order by b
或
explain select * from t where a =XX and b=XX order by c
可以看到,Extra项,只使用索引条件。
但是
explain select * from t where a =XX order by c
Extra项 有Using filesort!!!。
如果待排序的内容不能由所使用的索引直接完成排序的话,那么mysql有可能就要进行文件排序
Using filesort。
经过测试证明了,聚合索引的排序方式。
尽量利用聚合索引的排序方式,优化查询。
为磁盘或其他直接存取辅助设备设计的一种平衡查找树
1.数据存储在叶子节点上,所有数据按照键值排序,各个叶子节点指针相互连接
2.非叶子节点存储直到M-1个关键字以指示搜素的方向;关键字i代表子树i+1中最小的关键字。
3.树的根要么无子节点,要么其儿子数在2到M之间
4.除根外,所有非树叶节点的儿子数在[M/2]和M之间
5.所有的树叶都在相同的深度上并有[L/2]和L之间个数据项
6.M,L根据磁盘区块大小确定
叶子节点是否已经满了 | 索引节点是否已经满了 | 操作 |
---|---|---|
否 | 否 | 记录直接插入到叶子节点 |
是 | 否 | 拆分叶子节点叶子节点的中间值上升到索引节点小于中间值的,放在新的左叶大于等于中间值的,放在右叶 |
是 | 是 | 拆分叶子节点叶子节点的中间值上升到索引节点小于中间值的,放在新的左叶大于等于中间值的,放在右叶拆分索引节点索引节点的中间值上升到上层索引节点小于中间值的,放到左边索引节点大于中间值的,放到右边新索引节点 |
叶子节点小于填充因子 | 索引节点小于填充因子 | 操作 |
---|---|---|
否 | 否 | 直接删除,如果该节点,还在索引节点中,用该节点的右节点替代 |
是 | 否 | 合并叶子节点,同时更新索引节点 |
是 | 是 | 合并叶子节点,合并索引节点和它的兄弟节点 |
总是从中间进行分裂,会造成空间浪费。
Innodb的方式为:
Page Header中决定的参数Page Last Insert,Page DIRECTION,Page_N_DIRECTION
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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