Mysql聚簇索引和索引覆盖

一、myisam与innodb引擎索引文件的异同:

1.myisam中, 主索引和次索引都指向物理行(磁盘位置);

2.innodb的主索引文件上,直接存放该行数据,称为聚簇索引,次索引指向对主键的引用;

注意: innodb来说

1.主键索引既存储索引值,又在叶子中存储行的数据

2.如果没有主键,则会Unique key做主键

3.如果没有unique,则系统生成一个内部的rowid做主键

4.像innodb中主键的索引结构中,既存储了主键值,又存储了行数据,这种结构称为“聚簇索引”

聚簇索引优劣:

优势: 根据主键查询条目比较少时,不用回行(数据就在主键节点下)

劣势: 如果碰到不规则数据插入时,造成频繁的页分裂,插入速度变慢

高性能索引策略 :对于innodb而言,因为节点下有数据文件,因此节点的分裂将会比较慢。因此对于innodb的主键尽量用整型,而且是递增的整型,如果是无规律的数据,将会产生的页的分裂,影响速度。

二、索引覆盖:

索引覆盖:是指如果查询的列恰好是索引的一部分,那么查询只需要在索引文件上进行,不需要回行到磁盘再找数据,这种查询速度非常快,这个现象称为“索引覆盖”。

三、索引覆盖实验:

create table A {

id varchar(64) primary key,

ver int,

...

}

条件:在id、ver上有联合索引,表中有几个很长的字段,总共100000条数据

问题:为什么select id from A order by id特别慢?而select id from A order by id,ver特别快?

原因:

1.如果是myisam引擎的话,会将id和ver都存放在索引文件中,所以order by id和order by id,ver不会出现速度上的差别,两次都产生索引覆盖,所以判断引擎为innodb;

2.由于innodb是聚簇索引,主索引id文件上,存放了该行的数据,当表中某个字段的数据很大时,在硬盘上一个数据块所能存放的行数就变少,所以数据块变多。当order by id时,会扫描很多个不同的数据块,导致性能降低。而order by id,ver为联合索引(次索引),次索引不用扫描很大的数据量,并且只筛选id,产生索引覆盖,所以速度快很多。

实验步骤:

1.首先查看是否开启profiling功能:SHOW VARIABLES LIKE '%pro%';

2.开启profiling:SET profiling=1;

3.查看sql语句执行结果:SHOW profiles;

4.建立数据表:

CREATE TABLE `t7` (

`id` char(64) NOT NULL,

`ver` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',

`str1` varchar(3000) DEFAULT NULL,

`str2` varchar(3000) DEFAULT NULL,

`str3` varchar(3000) DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (`id`),

KEY `idver` (`id`,`ver`)

) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `t8` (

`id` char(64) NOT NULL,

`ver` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',

`str1` varchar(3000) DEFAULT NULL,

`str2` varchar(3000) DEFAULT NULL,

`str3` varchar(3000) DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (`id`),

KEY `idver` (`id`,`ver`)

) ENGINE=innodb DEFAULT CHARSET=utf8;

5.创建php文件批量插入数据:

$mysqli = new mysqli("127.0.0.1", "root", "", "test");

$mysqli->query("set names utf8");

$str = str_repeat('m', 3000);

for ($i=1;$i<=10000;$i++) {

$id = dechex($i);

$sql = sprintf("insert into t8 values ('%s',%d,'%s','%s','%s')", $i,$i,$str,$str,$str);

$mysqli->query($sql);

}

echo "insert success";

$mysqli->close();

?>

6.分别执行t7和t8,查看sql语句执行结果:

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