【MySQL从入门到精通】【高级篇】(十)MyISAM的索引方案&&索引的优缺点
您好,我是码农飞哥,感谢您阅读本文,欢迎一键三连哦。
💪🏻 1. Python基础专栏,基础知识一网打尽,9.9元买不了吃亏,买不了上当。 Python从入门到精通
❤️ 2. Python爬虫专栏,系统性的学习爬虫的知识点。9.9元买不了吃亏,买不了上当 。python爬虫入门进阶
❤️ 3. Ceph实战,从原理到实战应有尽有。 Ceph实战
❤️ 4. Java高并发编程入门,打卡学习Java高并发。 Java高并发编程入门
😁 5. 社区逛一逛,周周有福利,周周有惊喜。码农飞哥社区,飞跃计划
全网同名【码农飞哥】欢迎关注,个人VX: wei158556
1. 简介
前面几篇文章介绍完了InnoDB存储引擎的索引方案,这篇文章接着来介绍下MyISAM存储引擎的索引方案。
MyISAM和InnoDB存储引擎默认的索引都是B+Tree索引
MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构,叶子节点的data域存放的是数据记录的地址。
2. 环境
环境 | 版本 |
---|---|
Red Hat | 4.8.5-39 |
MySQL | 5.7 |
MyISAM的索引原理
通过前面的学习我们知道InnoDB引擎是索引即数据,也就是聚簇索引的叶子节点中已经把所有完整的用户记录都包含了,索引和数据都放在名为表名.ibd,例如使用InnoDB引擎的index_demo表的数据和索引存储在index_demo.ibd 中,
而MyISAM引擎是将索引和数据分开两个文件存储的,例如使用MyISAM引擎的engine_demo_table表的索引是存储在engine_demo_table.MYI文件中,数据是存储在engine_demo_table.MYD表中。
MyISAM的索引方案有如下特点:
- 将表中的记录按照记录的插入顺序单独存储在一个文件中,称之为
数据文件
。这个文件并不划分为若干个数据页,有多少记录就往这个文件中塞多少记录就成了。由于在插入数据的时候并没有刻意按照主键大小排序,所以我们并不能在这些数据上使用二分法进行查找。 - 使用MyISAM存储引擎的表会把索引信息另外存储到一个称为索引文件(表名.MYI)的另一个文件中,MyISAM会单独为表的主键创建一个索引,只不过在索引的叶子节点中存储的不是完整的用户记录,而是主键值+数据记录地址的组合。
这里一共有三列,假设我们以Col1为主键,上图是一个MyISAM表的主索引(Primary key)示意。可以看出MyISAM的索引文件仅仅保存数据记录的地址。在MyISAM中,主键索引和二级索引(Secondary key)在结构上没有任何区别。只是主键索引要求key是唯一的,而二级索引的key可以重复。
MyISAM与InnoDB的对比
MyISAM的索引方式都是"非聚簇"的,与InnoDB包含1个聚簇索引不同。这两种引擎的索引方式有如下不同之处:
- 在InnoDB存储引擎中,我们只需要根据主键值对聚簇索引进行一次查找就能找到对应的记录,而在MyISAM中却需要进行一次回表操作,意味着MyISAM中建立的索引相当于都是二级索引。
- InnoDB的数据文件本身就是索引文件(索引即数据),而MyISAM索引文件和数据文件是分开的,索引文件仅保存数据记录的地址。
- InnoDB的非聚簇索引data域存储相应记录主键的值,而MyISAM索引记录的是数据的地址。
- MyISAM的回表操作十分快速,因为拿着地址偏移量直接到文件中取数据的,反观InnoDB回表是通过获取主键值到聚簇索引中去找用户记录,虽然说也不慢,但还是比不上直接用地址去访问。
- InnoDB要求表必须有主键(MyISAM可以没有),如果没有显式指定主键,则MySQL系统会自动选择一个非空且唯一表示数据的列作为主键,如果不存在这种列,则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键,这个字段长度为6个字节,类型为长整型。
PS:
6. 不建议使用过长的字段作为主键,因为所有的二级索引都引用主键索引,过长的主键索引会使得二级索引变得过大,并且每个数据页大小是16KB,过长的主键索引会导致每个数据页存储的数据变少。
7. 用非单调的字段作为主键在InnoDB中不是一个好主意,因为InnoDB数据文件本身是一块B+Tree,非单调的主键会造成插入新记录时,数据文件为了维持B+Tree的特性而频繁的分裂调整。十分低效,而使用自增字段作为主键则是一个很好的选择。
索引的优点
- 索引可以大大提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本
- 通过创建唯一索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
- 在实现数据的参考完整性方面,可以加速表和表之间的连接,换句话说,对于有依赖关系的子表和父表联合查询时,可以提高查询速度。
- 在使用分组和排序子句进行数据查询时,可以显著减少查询中分组和排序的时间,降低CPU的消耗
索引的缺点
空间上的代价
每建立一个索引都有为它建立一棵B+树,每一棵B+树的每一个节点都是一个数据页,一个数据页默认占用16KB的存储空间,一棵很大的B+树由很多数据页组成,那就是很大的一片存储空间。
时间上的代价
每次对表中的数据进行增、删、改操作时,都需要去修改各个B+树索引。而我们呢讲过B+树每次节点都是按照索引列的值从小到大的顺序排序而组成了双向链表。无论是叶子节点中的记录,还是内节点中的记录都是按照索引列的值从小到大的顺序而形成了一个单向链表。而增、删、改操作可能会对节点和记录的排序造成破坏,所以存储引擎需要额外的时间进行一些记录移位,页面分裂,页面回收等操作来维护节点和记录的排序。如果我们建立了许多索引,每个索引对应的B+树都要进行相应的维护操作,会给性能拖后腿。
总结
本文详细介绍MyISAM的索引方案,MyISAM引擎和InnoDB引擎默认使用的索引都是B+Tree索引,他们之间的不同之处是MyISAM的索引和数据是分开的,索引的叶子节点只会存储数据的地址,查找数据时需要回表操作,而InnoDB引擎的索引即数据,聚簇索引的叶子节点存储的是完整用户记录。
文章来源: feige.blog.csdn.net,作者:码农飞哥,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:feige.blog.csdn.net/article/details/126015209
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论(0)