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| 功能上的分类
1>辅助索引
辅助索引(S)怎么构建B树结构的?
(1). 索引是基于表中,列(索引键)的值生成的B树结构
(2). 首先提取此列所有的值,进行自动排序
(3). 将排好序的值,均匀的分布到索引树的叶子节点中(16K)
(4). 然后生成此索引键值所对应得后端数据页的指针
(5). 生成枝节点和根节点,根据数据量级和索引键长度,生成合适的索引树高度
id name age gender
select * from t1 where id=10;
问题: 基于索引键做where查询,对于id列是顺序IO,但是对于其他列的查询,可能是随机IO.
2>聚集索引
(1)表中设置了主键,主键列就会自动被作为聚集索引.
(2)如果没有主键,会选择唯一键作为聚集索引.
(3)聚集索引必须在建表时才有意义,一般是表的无关列(ID)
辅助索引(S)怎么构建B树结构的?
(1) 在建表时,设置了主键列(ID)
(2) 在将来录入数据时,就会按照ID列的顺序存储到磁盘上.(我们又称之为聚集索引组织表)
(3) 将排好序的整行数据,生成叶子节点.可以理解为,磁盘的数据页就是叶子节点
聚集索引和辅助索引构成区别
(1)聚集索引只能有一个,非空唯一,一般时主键
(2)辅助索引,可以有多个,时配合聚集索引使用的
(3)聚集索引叶子节点,就是磁盘的数据行存储的数据页
(4)MySQL是根据聚集索引,组织存储数据,数据存储时就是按照聚集索引的顺序进行存储数据
(5)辅助索引,只会提取索引键值,进行自动排序生成B树结构
辅助索引细分
(1)普通的单列辅助索引
(2)联合索引
多个列作为索引条件,生成索引树,理论上设计的好的,可以减少大量的回表查询
(3)唯一索引
索引列的值都是唯一的.
索引树高度越低越好，一般维持3-4层最佳。
关于索引树的高度受什么影响
(1)数据量级较大, 解决方法:分表,分库,分布式
(2)索引列值过长 , 解决方法:前缀索引
(3)数据类型:
变长长度字符串,使用了char,解决方案:变长字符串使用varchar
enum类型的使用enum ('山东','河北','黑龙江','吉林','辽宁','陕西'......)
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