MySQ中索引的實現方式

這篇文章主要介紹“MySQ中索引的實現方式”，在日常操作中，相信很多人在MySQ中索引的實現方式問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”MySQ中索引的實現方式”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

首先，需要對相關背景知識進行了解：B-Tree & B+Tree、折半查找(Binary Search)、 數據庫的性能問題和數據的基本存儲結構。下面做簡要分析：
　　1.B-Tree & B+Tree
　　http://en.wikipedia.org/wiki/B%2B_tree
　　http://en.wikipedia.org/wiki/B-tree
　　2.半查找(Binary Search)
　　http://en.wikipedia.org/wiki/Binary_search_algorithm
　　3.數據庫的性能問題
　　① 磁盤IO性能非常低，嚴重的影響數據庫系統的性能。
　　② 磁盤順序讀寫比隨機讀寫的性能高很多。
　　4.數據的基本存儲結構
　　①磁盤空間被劃分為許多大小相同的塊(Block)或者頁(Page).
　　② 一個表的這些數據塊以鏈表的方式串聯在一起。
　　③ 數據是以行(Row)為單位一行一行的存放在磁盤上的塊中,如圖所示.
　　④ 在訪問數據時，一次從磁盤中讀出或者寫入至少一個完整的Block。
　　
　　數據基本操作的實現
　　基本操作包括：INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT。
　　1.SELECT
　　①定位數據
　　② 讀出數據所在的塊，對數據加工
　　③ 返回數據給用戶
　　2.UPDATE、DELETE
　　①定位數據
　　②讀出數據所在的塊，修改數據
　　③寫回磁盤
　　3.INSERT
　　①定位數據要插入的頁(如果數據需要排序)
　　②讀出要插入的數據頁，插入數據.
　　③ 寫回磁盤
　　如何定位數據?
　　4.表掃描(Table Scan)
　　從磁盤中依次讀出所有的數據塊，一行一行的進行數據匹配。
　　時間復雜度 是O(n)， 如果所有的數據占用了100個塊。盡管只查詢一行數據，也需要讀出所有100個塊的數據。
　　 需要大量的磁盤IO操作，極大的影響了數據定位的性能。
　　因為數據定位操作是所有數據操作必須的操作，數據定位操作的效率會直接影響所有的數據操作的效率。
　　因此我們開始思考，如何來減少磁盤的IO?
　　5.減少磁盤IO
　　減少數據占用的磁盤空間：壓縮算法、優化數據存儲結構
　　減少訪問數據的總量：讀出或寫入的數據中，有一部分是數據操作所必須的，這部分稱作有效數據。剩余的部分則不是數據操作必須的數據，稱為無效數據。例如，查詢姓名是‘張三’的記錄。那么這條記錄是有效記錄，其他記錄則是無效記錄。我們要努力減少無效數據的訪問。

到此，關于“MySQ中索引的實現方式”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！