【63期】谈谈MySQL 索引，B+树原理，以及建索引的几大原则（MySQL面试第六弹）

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面试刷图，查缺补漏

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MYSQL一直了解得都不多，之前写sql准备提交生产环境之前的时候，老员工帮我检查了下sql，让修改了一下存储引擎，当时我使用的是Myisam，后面改成InnoDB了。为什么要改成这样，之前都没有听过存储引擎，于是网上查了一下。

事实上使用不同的存储引擎也是有很大区别的，下面猿友们可以了解一下。

一、存储引擎的比较

注：上面提到的B树索引并没有指出是B-Tree和B+Tree索引，但是B-树和B+树的定义是有区别的。

在 MySQL 中，主要有四种类型的索引，分别为：B-Tree 索引， Hash 索引， Fulltext 索引和 R-Tree 索引。

B-Tree 索引是 MySQL 数据库中使用最为频繁的索引类型，除了 Archive 存储引擎之外的其他所有的存储引擎都支持 B-Tree 索引。Archive 引擎直到 MySQL 5.1 才支持索引，而且只支持索引单个 AUTO_INCREMENT 列。

不仅仅在 MySQL 中是如此，实际上在其他的很多数据库管理系统中B-Tree 索引也同样是作为最主要的索引类型，这主要是因为 B-Tree 索引的存储结构在数据库的数据检索中有非常优异的表现。

一般来说， MySQL 中的 B-Tree 索引的物理文件大多都是以 Balance Tree 的结构来存储的，也就是所有实际需要的数据都存放于 Tree 的 Leaf Node(叶子节点) ，而且到任何一个 Leaf Node 的最短路径的长度都是完全相同的，所以我们大家都称之为 B-Tree 索引。

当然，可能各种数据库（或 MySQL 的各种存储引擎）在存放自己的 B-Tree 索引的时候会对存储结构稍作改造。如 Innodb 存储引擎的 B-Tree 索引实际使用的存储结构实际上是 B+Tree，也就是在 B-Tree 数据结构的基础上做了很小的改造，在每一个Leaf Node 上面出了存放索引键的相关信息之外，还存储了指向与该 Leaf Node 相邻的后一个 LeafNode 的指针信息（增加了顺序访问指针），这主要是为了加快检索多个相邻 Leaf Node 的效率考虑。

InnoDB是Mysql的默认存储引擎(Mysql5.5.5之前是MyISAM）

可能对于没有了解过索引的猿友这样看这篇文章十分吃力，这类猿友有必要先对Mysql索引有个大体的了解。

接下来我们先看看B-树、B+树的概念。弄清楚，为什么加了索引查询速度会加快？

二、B-树、B+树概念

B树

即二叉搜索树：

所有非叶子结点至多拥有两个儿子（Left和Right）；

所有结点存储一个关键字；

非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树，右指针指向大于其关键字的子树；

所有结点存储一个关键字；

如：

B-树

是一种多路搜索树（并不是二叉的）：

定义任意非叶子结点最多只有M个儿子；且M2；

根结点的儿子数为[2, M]；

除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M]；

每个结点存放至少M/2-1（取上整）和至多M-1个关键字；（至少2个关键字）

非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1；

非叶子结点的关键字：K[1], K[2], …, K[M-1]；且K[i] K[i+1]；

非叶子结点的指针：P[1], P[2], …, P[M]；其中P[1]指向关键字小于K[1]的子树，P[M]指向关键字大于K[M-1]的子树，其它P[i]指向关键字属于(K[i-1], K[i])的子树；

所有叶子结点位于同一层；

根结点的儿子数为[2, M]；

每个结点存放至少M/2-1（取上整）和至多M-1个关键字；（至少2个关键字）

非叶子结点的关键字：K[1], K[2], …, K[M-1]；且K[i] K[i+1]；

所有叶子结点位于同一层；

如：（M=3）

B-树的搜索，从根结点开始，对结点内的关键字（有序）序列进行二分查找，如果命中则结束，否则进入查询关键字所属范围的儿子结点；重复，直到所对应的儿子指针为空，或已经是叶子结点；

B-树的特性：

关键字集合分布在整颗树中；

任何一个关键字出现且只出现在一个结点中；

搜索有可能在非叶子结点结束；

其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找；

自动层次控制；

任何一个关键字出现且只出现在一个结点中；

其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找；

由于限制了除根结点以外的非叶子结点，至少含有M/2个儿子，确保了结点的至少利用率。

所以B-树的性能总是等价于二分查找（与M值无关），也就没有B树平衡的问题；

由于M/2的限制，在插入结点时，如果结点已满，需要将结点分裂为两个各占M/2的结点；删除结点时，需将两个不足M/2的兄弟结点合并；

B+树

B+树是B-树的变体，也是一种多路搜索树：

其定义基本与B-树同，除了：

非叶子结点的子树指针与关键字个数相同；

非叶子结点的子树指针P[i]，指向关键字值属于[K[i], K[i+1])的子树（B-树是开区间）；

为所有叶子结点增加一个链指针；

所有关键字都在叶子结点出现；

非叶子结点的子树指针与关键字个数相同；

为所有叶子结点增加一个链指针；

如：（M=3）

B+的搜索与B-树也基本相同，区别是B+树只有达到叶子结点才命中（B-树可以在非叶子结点命中），其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找；

B+的特性：

所有关键字都出现在叶子结点的链表中（稠密索引），且链表中的关键字恰好是有序的；

不可能在非叶子结点命中；

非叶子结点相当于是叶子结点的索引（稀疏索引），叶子结点相当于是存储（关键字）数据的数据层；

更适合文件索引系统；

不可能在非叶子结点命中；

更适合文件索引系统；

三、建索引的几大原则

1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(、、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。

2.=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式

3.尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录

4.索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’);

5.尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可

来源：blog.csdn.net/u013142781/article/details/51706790

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