MySQL優(yōu)化中B樹索引知識點總結(jié)
為什么要進(jìn)行SQL優(yōu)化呢?很顯然,當(dāng)我們?nèi)憇ql語句時:
- 1會發(fā)現(xiàn)性能低
- 2.執(zhí)行時間太長,
- 3.或等待時間太長
- 4.sql語句欠佳,以及我們索引失效
- 5.服務(wù)器參數(shù)設(shè)置不合理
SQL語句執(zhí)行過程分析
1.編寫過程:
編寫過程就是我們平常寫sql語句的過程,也可以理解為編寫順序,以下就是我們編寫順序:
select from join on where 條件 group by 分組 having過濾組 order by排序 limit限制查詢個數(shù)
我們雖然是這樣去寫的,但是它mysql的引擎去解析時,并不是依照我們以上編寫的這樣的順序;
它并不是先解析select 而是先解析from,也就說,我們的解析過程跟編寫過程是不一致的,所以我們看下發(fā)的解析順序
2.解析過程:
from on join where group by having select order by limit
以上就是mysql的解析過程,我們發(fā)現(xiàn),跟我們編寫的過程完全不一致!
索引
什么是索引(index)?簡單的來講就是書的目錄;
比如說我現(xiàn)在要通過字典來查“王”這個字,如果你在沒有目錄的情況下去找“王”這個字,你就需要把這個字典從頭到尾的翻一遍,如果有一千頁,你就必須一頁一頁的去翻,直到找到為止;
索引就相當(dāng)于目錄,查這個“王”之前先去翻看目錄,發(fā)現(xiàn)“W”在300頁,因為王首字母是“W”,我們直接去在300頁中找,這樣找起來就非???;
索引在數(shù)據(jù)庫中是關(guān)鍵字insex,用官方的定義的意思來說,索引就是幫助MySQL快速高效的獲取數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu);
索引是一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它是一個為了高效查詢數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu);
那它到底是什么數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)呢?
其實它就是一個樹,我們用的比較多的就是B樹、Hash樹,在MySQL里面,用的就是B樹索引;
B樹索引
首先我畫一個圖,假裝這個是數(shù)據(jù)表,并且給age列加一個索引:

就把這個索引當(dāng)成一個目錄,也就是age為50的,就指向第一行,age為33的,指向第五行;
下面我會將B樹索引畫出來,看看到底是怎么索引了:

我們給age加了索引列后,它就會像樹一樣,把小的放到左邊,把大的放到右邊,第一列為50,比50小的在左邊,23,比23小的繼續(xù)向左排列,
33比23大,就向左排列20比22小就在22后面繼續(xù)向左排列,以此類推!
比如我們現(xiàn)在需要查33:
select * From 表名 where age = 33;
不加索引的話,就會從50開始查,50不是 23,不是22不是....,不加索引就一個個去找;
如果加索引的話,找33,發(fā)現(xiàn)33比50小,第一次,再去找23,第二次,33比23大,第三次,僅需三次就查到了:

索引的弊端
1.索引本身很占空間,可以存放在內(nèi)存/硬盤(通常)
2.索引不是所有情況均可適用比如:少量數(shù)據(jù)、頻繁更新的字段(如果數(shù)據(jù)表中的某一列經(jīng)常會發(fā)生改變,那么這一列就不適合做索引)
3.索引確實可以提高查詢效率,但是同時會降低增刪改的效率,比如:
我們沒有索引,你改44,改成45,很好改,直接改就行了,如果你有索引,我不光要改表里面的44,我需要把B樹里面的44也要改:

有些人就覺得不劃算了,提升一個降低三個,這樣就很不劃算了,其實很劃算的!
因為我們大部分情況下都是在查詢,增刪改很少,因為查詢影響性能很大的,所以非常有必要使用它
索引的優(yōu)勢
1.提高了查詢效率
客戶端到服務(wù)端,鏈接服務(wù)端是通過IO,通過輸入輸出流,所以說,提高查詢效率就是降低了IO的使用率
2.降低CPU使用率
比如說我sql里面有一個order by desc 根據(jù)年齡降序或升序,如果沒有索引,你需要把age全部拿出來全部排個序,但是如果有了索引,你就不需要排序了,B樹本身就是一個排好序的結(jié)構(gòu),最左邊必然是最小的,最最右邊必然是最大的:

只需要根據(jù)一定的規(guī)則遍歷出來就行了。
以上就是相關(guān)的B數(shù)索引的相關(guān)知識點,感謝大家的閱讀和對腳本之家的支持。
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