Mysql优化原理分析

一、存储引擎

1.1 MyISAM

一张表生成三个文件

  • xxx.frm:存储表结构
  • xxx.MYD:存储表数据
  • xxx.MYI:存储表索引

索引文件和数据文件是分离的(非聚集)

select * from t where t.col1 = 30;

先去t.MYI文件查找30对应的索引所在磁盘文件地址,去t.MYD文件找出对应磁盘文件地址的数据

1.2 Innodb 

一张表生成两个文件

  • xxx.frm:存储表结构
  • xxx.ibd:存储索引和数据

索引和数据(索引行对应的所有列数据)不是分离的(聚集) 

二、索引

索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序数据结构

2.1 索引数据结构

  • 二叉树

  • 红黑树(二叉平衡树)
  • Hash表

对索引的key进行一次hash计算就可以定位出数据存储的位置

等值查询效率高(=,IN),不能排序,不能进行范围查询,hash冲突问题

  • B-Tree

节点具有相同的深度,叶节点的指针为空

所有索引元素不重复

节点中的数据所有从左到右递增排列

数据有序,范围查询

  •  B+Tree(B-Tree变种)

非叶子节点不存储data,只存储索引(冗余),可以放更多的索引

叶子节点包含所有的索引字段

叶子节点用指针(双向指针)连接,提高区间访问的性能

MySQL加载的时候,一二层叶子数据(冗余索引)加载在内存中,底层叶子数据存储在磁盘 

假设索引大小为bigint(8b),一个底层叶子节点数据大小(1kb),MySQL默认叶节点大小(16384kb),索引指针大小(6kb),那么一棵B+Tree可以存储的索引元素:(16384/6)*(16384/6)*16

 2.2 联合索引

 

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