提问

1. 索引有哪些类型? 一般如何使用?
2. 索引用的哪些数据结构?
3. B+ 树是一种什么样的树, 为什么可以提高查询速度?
4. B+ 树的叶子节点的指针对索引的优势体现在哪里?
5. 命中了主键索引之后查询的时间复杂度是多少?
6. 联合索引的最左匹配, 是针对什么场景?
7. 现在有(A, B, C)的联合索引, 查询(B, C)的时候是否会命中联合索引?

索引的类型

1. 普通索引
2. 主键索引: 不允许null值
3. 唯一索引: 允许null值
4. 联合索引: 多个字段
5. 全文索引: 用于优化匹配字符串中的关键词 LIKE '%xxx'

一般如何建立索引?

适合建立索引的字段

1. 频繁查询的字段.

2. WHERE 和 ON 出现的字段.

   因为SQL的优先级顺序为: FROM > JOIN > WHERE > GROUP BY > HAVING > SELECT > DISTINCT > ORDER BY > LIMIT.

3. 有序的字段.

4. 区分度高的字段: 简单来说就是值的种类较多的.

不适合创建的字段

1. 区分度低: 比如'性别'这种字段.
2. 频繁更新的.
3. 过长的字段.
4. 无序的.

索引的数据结构

MySQL 使用的数据结构是 B+ 树.

与B树的区别

B+ 树的中间节点不存放数据, 而 B 树的中间节点存放数据.

优势

1. I/O 少.

   由于中间节点不存放数据, 所以同样大小的节点可以存储更多的索引. 这会导致 B+ 树比 B 树更加的"矮", 减少了磁盘的 I/O.

2. 范围查询.

   B+ 树的叶子节点之间存在横向的指针. 如果查询的是一个范围内的数据, 无需从根节点重新查找, 可以从叶子节点直接横向访问.

最左匹配原则

当同时有多个字段的索引时, 最左边的索引将会生效.

联合索引生效

联合索引 (A, B, C) 意味着创建了 A, (A, B) 和 (A, B, C) 三个索引.

如果联合索引 (A, B, C), 查询 (B,C) 时联合索引将不会生效, 查询 (A, C) 时只有 A 的索引生效.

命中索引后的查询复杂度

$O(logN)$

贡献者

• liuyanliang

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