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浅谈MySQL索引背后的数据结构及算法【转】

时间:2022-03-14 02:48

图14

此时MySQL不得不为了将新记录插到合适位置而移动数据,甚至目标页面可能已经被回写到磁盘上而从缓存中清掉,此时又要从磁盘上读回来,这增加了很多开销,同时频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片,得到了不够紧凑的索引结构,后续不得不通过OPTIMIZE TABLE来重建表并优化填充页面。

因此,只要可以,请尽量在InnoDB上采用自增字段做主键。

后记

这篇文章断断续续写了半个月,主要内容就是上面这些了。不可否认,这篇文章在一定程度上有纸上谈兵之嫌,因为我本人对MySQL的使用属于菜鸟级别,更没有太多数据库调优的经验,在这里大谈数据库索引调优有点大言不惭。就当是我个人的一篇学习笔记了。

其实数据库索引调优是一项技术活,不能仅仅靠理论,因为实际情况千变万化,而且MySQL本身存在很复杂的机制,如查询优化策略和各种引擎的实现差异等都会使情况变得更加复杂。但同时这些理论是索引调优的基础,只有在明白理论的基础上,才能对调优策略进行合理推断并了解其背后的机制,然后结合实践中不断的实验和摸索,从而真正达到高效使用MySQL索引的目的。

另外,MySQL索引及其优化涵盖范围非常广,本文只是涉及到其中一部分。如与排序(ORDER BY)相关的索引优化及覆盖索引(Covering index)的话题本文并未涉及,同时除B-Tree索引外MySQL还根据不同引擎支持的哈希索引、全文索引等等本文也并未涉及。如果有机会,希望再对本文未涉及的部分进行补充吧。

参考文献

[1] Baron Scbwartz等 著,王小东等 译;高性能MySQL(High Performance MySQL);电子工业出版社,2010

[2] Michael Kofler 著,杨晓云等 译;MySQL5权威指南(The Definitive Guide to MySQL5);人民邮电出版社,2006

[3] 姜承尧 著;MySQL技术内幕-InnoDB存储引擎;机械工业出版社,2011

[4] D Comer, Ubiquitous B-tree; ACM Computing Surveys (CSUR), 1979

[5] Codd, E. F. (1970). “A relational model of data for large shared data banks”. Communications of the ACM, , Vol. 13, No. 6, pp. 377-387

[6] MySQL5.1参考手册 – 

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