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数据结构
。 可以理解为:排好序的快速查找的数据结构
设定为主键后数据库会自动建立索引,innodb为聚簇索引
即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引
索引列的值必须唯一,但允许有空值
即一个索引包含多个列
#方式1
CREATE UNIQUE INDEX 索引名 ON 表名(字段名1(长度),字段名2(长度))
#方式2
ALTER 表名 ADD UNIQUE INDEX 索引名 ON (字段名1(长度),字段名2(长度))
DROP INDEX 索引名 ON 表名;
SHOW INDEX FROM 表名;
- 原理图

- 说明
- 【初始化介绍】
一颗b树,浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块,可以看到每个磁盘块包含几个数据项(深蓝色所示)和指针(黄色所示),如磁盘块1包含数据项17和35,包含指针P1、P2、P3,P1表示小于17的磁盘块,P2表示在17和35之间的磁盘块,P3表示大于35的磁盘块。真实的数据存在于叶子节点即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非叶子节点不存储真实的数据,只存储指引搜索方向的数据项,如17、35并不真实存在于数据表中。
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【查找过程】如果要查找数据项29,那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存,此时发生一次IO,在内存中用二分查找确定29在17和35之间,锁定磁盘块1的P2指针,内存时间因为非常短(相比磁盘的IO)可以忽略不计,通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存,发生第二次IO,29在26和30之间,锁定磁盘块3的P2指针,通过指针加载磁盘块8到内存,发生第三次IO,同时内存中做二分查找找到29,结束查询,总计三次IO。
- 真实的情况是,3层的b+树可以表示上百万的数据,如果上百万的数据查找只需要三次IO,性能提高将是巨大的,如果没有索引,每个数据项都要发生一次IO,那么总共需要百万次的IO,显然成本非常非常高。
- Why:提高了查询速度,同时却会降低更新表的速度,如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时,MySQL不仅要保存数据,还要保存一下索引文件
- 假如一个表有10万行记录,有一个字段A只有T和F两种值,且每个值的分布概率大约为50%,那么对这种表A字 段建索引一般不会提高数据库的査询速度。
- 索引的选择性是指索引列中不同值的数目与表中记录数的比。如果一个表中有2000条记录,表索引列有1980个 不同的值,那么这个索引的选择性就是1980/2000=0.99。一个索引的选择性越接近1,这个索引的效率就越高
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