mysqlインデックスの原理のまとめ

文書ディレクトリ

分類:

メリットとデメリット

インデックス

b+ツリー検索プロセス

問題整理

インデックス

hashタイプ

b+ツリータイプ

エンジン

集計インデックス

の利点

補助インデックス

インデックス

コマンド

分類:
単列索引

          ，            

結合インデックス

メリットとデメリット
クエリ速度が速い
更新速度が遅く、データだけでなくインデックスファイルも更新されます.
ディスク容量の使用
索引
hash,b+ツリー

b+         ，
     ，        ，    ，    b+ ，   log

hash     hash ，
  hash       ，     
  hash     ，            

 hash    ，hash     ，   o(1)+o(logt)

b+:innodb、myisam

myisam              ，                  ，       

innodb     ibd  ，          ，    data           ，      ，      ，        ，         id     

  inndob            ，  innodb         （Myisam    ），
        ， mysql                         ，
        ， mysql    innodb             ，       6   ，      .

b+ツリー検索プロセス

1、          ，
2、          ，
       ，        ，
3、         ，     ，    ，    ，
4、      。

フィールドはできるだけ小さく、ツリーの高さが高いほど、何度もデータをロードする必要があり、検索効率が低いため、フィールドはできるだけ小さく、保存されたデータは比較的多く、占めるページ数を減らす

最左マッチング特性、b+ツリーは左から右の順でツリーを構築し、検索も最初の比較因子で検索範囲を決定し、最初の比較因子がなければ、どこから検索を開始するかを決定することはできません.3つの比較条件がある場合、ヘッダとヘッダのみが与えられている場合、最初にインデックスを使用して次の検索するノードを決定し、この範囲のデータを3つ目の比較条件でマッチングすることができます.

問題の整理
索引
インデックスは2つに分類されます.

hashタイプ

b+ツリータイプ

hashタイプ

メソッド:

hash値に基づいて位置決めします.hashが衝突するため、インデックスは最後に検索した要素をチェーンテーブルの要素と一致させ、結果を得ます.

効率

hash衝突が比較的少ない場合,時間複雑度はo(1)である.
b+ツリータイプ

メソッド:

データを並べ替えて、グループ化して、グループ化は存在するページの中で、各ページの中でまたページのディレクトリを必要として、更にページでページ番号と各ページのプライマリ・キーの最小値を格納して、同じ層のページの間は双方向のチェーン・テーブルで、データ・ページの間も双方向のチェーン・テーブルです
本質:検索は検索範囲を減らし、二分検索で検索速度を向上させる

効率と特徴:

cpuはディスクから1ページずつ読み取るため、ツリーの高さが高いと読み取り回数が多くなり、検索速度が低下するため、フィールドのサイズを減らし、1ページに多くのデータを格納し、ツリーの高さを減らすことができます.

最左マッチング

ツリーを左から右に作成するには、最初の比較条件で次の検索範囲を決定する必要があります.最初の比較条件がない場合は検索範囲を決定できません.最初の比較条件と最後の比較条件がある場合は、まず検索範囲を決定し、この範囲のデータを最後の比較条件に基づいて一致させます(これはインデックスがありません).
エンジン

#                  
InnoDB     ，       ，   B-tree、Full-text    ，    Hash   ；
MyISAM      ，       ，   B-tree、Full-text    ，    Hash   ；
Memory      ，       ，   B-tree、Hash    ，    Full-text   ；
NDB     ，       ，   Hash   ，    B-tree、Full-text    ；
Archive      ，       ，    B-tree、Hash、Full-text    ；

集計インデックス
プライマリ・キーを使用して各テーブルにb+ツリーを構築することは、プライマリ・キーを使用してデータをソートすることです.

index文で作成する必要はありません.innodbのデフォルトのデータストレージ方式はこの方法です.
メリット
最後の数を検索すると、双方向チェーンテーブルが逆順序になります.
範囲を検索すると、リーフノードの上位ノードとページ範囲を取得できます.
補助インデックス

表中の集計インデックスを除く他のインデックスは、二次インデックス(非集計インデックスとも呼ばれる)

である.

は、私たちが指定したインデックス列で

をソートします.

リーフノードは、プライマリキーとインデックス列、

を格納する.

ディレクトリページに格納されているのは、プライマリ・キーとページ番号ではなく、インデックス列とプライマリ・キー、ページ番号

である.

プライマリ・キーから集約インデックスへのレコード(リターン・テーブル)

の再検索が必要である.
ディレクトリページのレコードの唯一の占有スペースは小さく、ページを減らすことができるので、計算が速い.
結合インデックス
複数のカラムをソートするルールであり、補助インデックスでもあります.
先に前の列で並べ替えて、同じなら後の列を考えて
コマンド#コマンド#

    

index：    

    ：
    primary key(   、   ）：    +  
    unique：（   ）：    +  

    ：
    primary key（id+……）
    unique（id+……）
    index（id+……）

テーブルの作成時にunique key idを作成するid(id) index id_name(name)
既存のテーブルにcreate index idを作成id on gyy5(message(20)); create index id_id on gyy5(name);
テーブル構造を変更するときにalter table gyy 5 add index age intを作成します.
削除alter table gyy 5 drop index ix_t; drop index ix_m on gyy5;
表構造show columns from gy 5の表示