MySQL(Innodb)索引的原理
内容导读
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内容图文
创建的索引，如复合索引、前缀索引、唯一索引，都是属于非聚簇索引，在有的书籍中，又将其称为辅助索引(secondary index)。在后文中，我们称其为非聚簇索引，其数据结构为B+树。
那么，这个聚簇索引，在Mysql中是没有语句来另外生成的。在Innodb中，Mysql中的数据是按照主键的顺序来存放的。那么聚簇索引就是按照每张表的主键来构造一颗B+树，叶子节点存放的就是整张表的行数据。由于表里的数据只能按照一颗B+树排序，因此一张表只能有一个聚簇索引。
在Innodb中，聚簇索引默认就是主键索引。
这个时候，机智的读者，应该要问我
如果我的表没建主键呢？
回答是，如果没有主键，则按照下列规则来建聚簇索引
- 没有主键时，会用一个唯一且不为空的索引列做为主键，成为此表的聚簇索引
- 如果没有这样的索引，InnoDB会隐式定义一个主键来作为聚簇索引。
ps:大家还记得，自增主键和uuid作为主键的区别么？由于主键使用了聚簇索引，如果主键是自增id，，那么对应的数据一定也是相邻地存放在磁盘上的，写入性能比较高。如果是uuid的形式，频繁的插入会使innodb频繁地移动磁盘块，写入性能就比较低了。
索引原理介绍
先来一张带主键的表，如下所示，pId是主键
| pId | name | birthday |
|---|---|---|
| 5 | zhangsan | 2016-10-02 |
| 8 | lisi | 2015-10-04 |
| 11 | wangwu | 2016-09-02 |
| 13 | zhaoliu | 2015-10-07 |
画出该表的结构图如下
如上图所示，分为上下两个部分，上半部分是由主键形成的B+树，下半部分就是磁盘上真实的数据！那么，当我们， 执行下面的语句
select * from table where pId=‘11‘
那么，执行过程如下
如上图所示，从根开始，经过3次查找，就可以找到真实数据。如果不使用索引，那就要在磁盘上，进行逐行扫描，直到找到数据位置。显然，使用索引速度会快。但是在写入数据的时候，需要维护这颗B+树的结构，因此写入性能会下降！
OK，接下来引入非聚簇索引!我们执行下面的语句
create index index_name on table(name);
此时结构图如下所示
大家注意看，会根据你的索引字段生成一颗新的B+树。因此， 我们每加一个索引，就会增加表的体积， 占用磁盘存储空间。然而，注意看叶子节点，非聚簇索引的叶子节点并不是真实数据，它的叶子节点依然是索引节点，存放的是该索引字段的值以及对应的主键索引(聚簇索引)。
如果我们执行下列语句
select * from table where name=‘lisi‘
此时结构图如下所示
通过上图红线可以看出，先从非聚簇索引树开始查找，然后找到聚簇索引后。根据聚簇索引，在聚簇索引的B+树上，找到完整的数据！
那
什么情况不去聚簇索引树上查询呢？
还记得我们的非聚簇索引树上存着该索引字段的值么。如果，此时我们执行下面的语句
select name from table where name=‘lisi‘
此时结构图如下
如上图红线所示，如果在非聚簇索引树上找到了想要的值，就不会去聚簇索引树上查询。还记得，博主在《select的正确姿势》提到的索引问题么：
当执行select col from table where col = ?，col上有索引的时候，效率比执行select * from table where col = ? 速度快好几倍！
看完上面的图，你应该对这句话有更深层的理解了。
那么这个时候，我们执行了下述语句，又会发生什么呢？
create index index_birthday on table(birthday);
此时结构图如下
看到了么，多加一个索引，就会多生成一颗非聚簇索引树。因此，很多文章才说，索引不能乱加。因为，有几个索引，就有几颗非聚簇索引树！你在做插入操作的时候，需要同时维护这几颗树的变化！因此，如果索引太多，插入性能就会下降!
总结
讲到这里，大家应该清楚的明白索引的原理了！可能细节方面还不够严谨，但是我觉得一个研发，理解到这里可以了，够用了，毕竟我们也不是专业的DBA。
希望大家有所收获！
MySQL(Innodb)索引的原理
标签：zhang 语句 索引查找 扫描 就会 说明 siam key 行数据
本文系统来源：https://www.cnblogs.com/youngdeng/p/12857101.html
内容总结
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