一文了解MySQL二级索引的查询过程

目录
  • 前言
  • 联合索引
  • 总结

前言

聚簇索引就是innodb默认创建的基于主键的索引结构，而且表里的数据就是直接放在聚簇索引里，作为叶节点的数据页：

基于主键的数据搜索：从聚簇索引的根节点开始进行二分查找，一路找到对应数据页，基于页目录就直接定位到主键目标数据。

若想对其它字段建立索引，甚至是基于多个字段建立联合索引，此时索引结构又是咋样？

假设对其他字段建立索引，如name、age之类，都是一样原理。比如你插入数据时：

  • 把完整数据插入聚簇索引的叶节点的数据页，同时维护好聚簇索引
  • 为你其他字段建立的索引，重新再建立一颗B+树

比如你基于name字段建立了一个索引，当插入数据时，就会重新搞一颗B+树，B+树的叶节点也是数据页，但该数据页里仅放主键字段和name字段：

这是独立于聚簇索引之外的另一个name字段的B+索引树，其叶节点的数据页仅存放主键和name字段值。

整体排序规则都跟聚簇索引按照主键的排序规则是一样，即：

  • 叶节点的数据页中的name值都是排序的
  • 下一个数据页里的name字段值都＞上一个数据页里的name字段值

name字段的索引B+树也会构建多层级的索引页，索引页里存放：

  • 下一层的页号
  • 最小name字段值，根据name字段值排序。

所以若你根据name字段查数据，过程也一样，从name索引树的根节点开始，一层一层往下找，一直找到叶节点的数据页，定位到name字段值对应的主键值。

然后针对

select * from t where name='xx'

这种语句，先根据name值在name索引树里找，找到叶节点，也仅能找到对应主键值，而找不到这行数据的所有字段。

所以还需回表：还需根据主键值，再到聚簇索引里从根节点开始，找到叶节点的数据页，定位到主键值对应的完整数据行，此时才能把select *要的全部字段值都取出。

联合索引

比如name+age，运行流程同理，建立一个独立的B+树，叶节点的数据页存放id+name+age后，默认按name排序，name一样就按age排，不同数据页之间的name+age值的排序也如此。

然后这个name+age的联合索引的B+树的索引页存放：

  • 下一层节点的页号
  • 最小的name+age的值

所以当你根据name+age搜索时，就会走name+age联合索引树，搜索到主键，再根据主键到聚簇索引里去搜索。

总结

以上就是InnoDB索引的实现原理，就是建立B+树，层层二分查找。不同的索引就是建立了不同B+树，然后增删改时：

在数据页里更新数据维护你所有的索引

到此这篇关于MySQL二级索引查询过程的文章就介绍到这了,更多相关MySQL二级索引查询过程内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • MySQL InnoDB 二级索引的排序示例详解

    排序问题 最近看了极客时间上 <MySQL实战45讲>,纠正了一直以来对 InnoDB 二级索引的一个理解不到位,正好把相关内容总结下. PS:本文的所有测试基于 MySQL 8.0.13 . 先把问题抛出来,下面的 SQL 所创建的表,有两个查询语句,哪个索引是非必须的? CREATE TABLE `geek` ( `a` int(11) NOT NULL, `b` int(11) NOT NULL, `c` int(11) NOT NULL, `d` int(11) NOT NULL, P

  • 一文了解MySQL二级索引的查询过程

    一文了解MySQL二级索引的查询过程

    目录 前言 联合索引 总结 前言 聚簇索引就是innodb默认创建的基于主键的索引结构,而且表里的数据就是直接放在聚簇索引里,作为叶节点的数据页: 基于主键的数据搜索:从聚簇索引的根节点开始进行二分查找,一路找到对应数据页,基于页目录就直接定位到主键目标数据. 若想对其它字段建立索引,甚至是基于多个字段建立联合索引,此时索引结构又是咋样? 假设对其他字段建立索引,如name.age之类,都是一样原理.比如你插入数据时: 把完整数据插入聚簇索引的叶节点的数据页,同时维护好聚簇索引 为你其他字段建立

  • 解决MySQL Sending data导致查询很慢问题的方法与思路

    解决MySQL Sending data导致查询很慢问题的方法与思路

    最近帮忙定位一个mysql查询很慢的问题,定位过程综合各种方法.理论.工具,很有代表性,分享给大家. [问题现象] 使用sphinx支持倒排索引,但sphinx从mysql查询源数据的时候,查询的记录数才几万条,但查询的速度非常慢,大概要4~5分钟左右 [处理过程] 1)explain 首先怀疑索引没有建好,于是使用explain查看查询计划,结果如下: 从explain的结果来看,整个语句的索引设计是没有问题的,除了第一个表因为业务需要进行整表扫描外,其它的表都是通过索引访问 2)show p

  • MySQL前缀索引导致的慢查询分析总结

    前端时间跟一个DB相关的项目,alanc反馈有一个查询,使用索引比不使用索引慢很多倍,有点毁三观.所以跟进了一下,用explain,看了看2个查询不同的结果. 不用索引的查询的时候结果如下,实际查询中速度比较块. 复制代码 代码如下: mysql> explain select * from rosterusers limit 10000,3 ; +----+-------------+-------------+------+---------------+------+---------+-

  • 一文了解mysql索引的数据结构为什么要用B+树

    一文了解mysql索引的数据结构为什么要用B+树

    目录 1. Hash表?No 2. 二叉查找树(BST)?No 3. 红黑树?No 4. 平衡二叉树(AVL)?差那么二点意思 5. B-tree(B-树也称B树)?差那么一点意思 6. B+树 前提: 以下的一些数据结构大家需提前知道,否则看起来会比较有困难,大家也可以按照本文所提到的知识点去主动查阅学习. 1. Hash表?No 因考虑到在数据检索的过程中经常会有范围的查询(如下),而hash表不能提供这种功能. SELECT * FROM hero WHERE age>5 AND age<

  • 为什么Mysql 数据库表中有索引还是查询慢

    为什么Mysql 数据库表中有索引还是查询慢

    目录 前言: 1.字段类型不匹配导致的索引失效 2.被索引字段使用了表达式计算 3.被索引字段使用了内置函数 4.like 使用了 %X 模糊匹配 5.索引字段不是联合索引字段的最左字段 6.or 分割的条件 7.in.not in 可能会导致索引失效 总结 前言: 问题分析: 在进行数据库查询的时候,我们都知道索引可以加快数据查询的效率.但是在实际的业务场景下,经常会遇到即使在表中增加了索引,但是同样还是会出现数据查询慢的问题.这就需要具体分析数据查询慢的具体原因到底是什么了. 首先需要进行确

  • 一文搞懂什么是MySQL前缀索引

    一文搞懂什么是MySQL前缀索引

    目录 一.什么是前缀索引 二.为什么要用前缀索引 三.怎么创建前缀索引 四.使用前缀索引需要注意的事项 五.小结 一.什么是前缀索引 所谓前缀索引,说白了就是对文本的前几个字符建立索引(具体是几个字符在建立索引时去指定),比如以产品名称的前 10 位来建索引,这样建立起来的索引更小,查询效率更快! 有点类似于 Oracle 中对字段使用 Left 函数来建立函数索引,只不过 MySQL 的这个前缀索引在查询时是内部自动完成匹配的,并不需要使用 Left 函数. 二.为什么要用前缀索引 可能有的同

  • 解决MySQL中IN子查询会导致无法使用索引问题

    解决MySQL中IN子查询会导致无法使用索引问题

    今天看到一篇关于MySQL的IN子查询优化的案例, 一开始感觉有点半信半疑(如果是换做在SQL Server中,这种情况是绝对不可能的,后面会做一个简单的测试.) 随后动手按照他说的做了一个表来测试验证,发现MySQL的IN子查询做的不好,确实会导致无法使用索引的情况(IN子查询无法使用所以,场景是MySQL,截止的版本是5.7.18) MySQL的测试环境 测试表如下 create table test_table2 ( id int auto_increment primary key, p

  • MySql索引提高查询速度常用方法代码示例

    使用索引提高查询速度 1.前言 在web开发中,业务模版,业务逻辑(包括缓存.连接池)和数据库这三个部分,数据库在其中负责执行SQL查询并返回查询结果,是影响网站速度最重要的性能瓶颈.本文主要针对Mysql数据库,在淘宝的去IOE(I 代表IBM的缩写,即去IBM的存储设备和小型机:O是代表Oracle的缩写,去Oracle数据库,采用Mysql和Hadoop代替:E是代表EMC2,去EMC2的设备性,用PC server代替EMC2),大量使用Mysql集群!而优化数据的重要一步就是索引的建立

  • mysql千万级数据量根据索引优化查询速度的实现

    (一)索引的作用 索引通俗来讲就相当于书的目录,当我们根据条件查询的时候,没有索引,便需要全表扫描,数据量少还可以,一旦数据量超过百万甚至千万,一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多,5秒以上就已经让人难以忍受了. 能在软件上解决的,就不在硬件上解决,毕竟硬件提升代码昂贵,性价比太低.代价小且行之有效的解决方法就是合理的加索引.索引使用得当,能使查询速度提升上千倍,效果惊人. (二)mysql的索引类型: mysql的索引有5种:主键索引.普通索引.唯一索引.全文索引.聚合索引(多列索引).

随机推荐