数据库两大必备神器：索引和锁底层道理是什么！

 一、索引

在之前，我对索引有以下的认知：

•  索引可以加速数据库的检索速率；
•  表常常举办INSERT/UPDATE/DELETE操纵就不要成立索引了，换言之：索引会低落插入、删除、修改等维护使命的速率；
•  索引必要占物理和数据空间；
•  相识过索引的最左匹配原则；
•  知道索引的分类：聚积索引和非聚积索引；
•  Mysql支持Hash索引和B+树索引两种；

看起来仿佛啥都知道，但口试让你说的时辰也许就GG了：

•  行使索引为什么可以加速数据库的检索速率啊？
•  为什么说索引会低落插入、删除、修改等维护使命的速率；
•  索引的最左匹配原则指的是什么？
•  Hash索引和B+树索引有什么区别？主流的行使哪一个较量多？InnoDB存储都支持吗？
•  聚积索引和非聚积索引有什么区别？
•  .......

1、聊聊索引的基本常识

起首Mysql的根基存储布局是页(记录都存在页里边)：

•  各个数据页可以构成一个双向链表；
•  而每个数据页中的记录又可以构成一个单向链表；
•  每个数据页城市为存储在它里边儿的记录天生一个页目次，在通过主键查找某笔记录的时辰可以在页目次中行使二分法快速定位到对应的槽，然后再遍历该槽对应分组中的记录即可快速找到指定的记录；

•  以其他列(非主键)作为搜刮前提：只能从最小记录开始依次遍历单链表中的每笔记录。

以是说，假如我们写select * from user where username = 'Java3y'这样没有举办任何优化的sql语句，默认会这样做：

•  定位到记录地址的页
•  必要遍历双向链表，找到地址的页
•  从地址的页内中查找响应的记录
•  因为不是按照主键查询，只能遍历地址页的单链表了

很明明，在数据量很大的环境下这样查找会很慢！

2、索引进步检索速率

索引做了些什么可以让我们查询加速速率呢？

着实就是将无序的数据酿成有序(相对)：

要找到id为8的记录扼要步调：

很明明的是：没有效索引我们是必要遍历双向链表来定位对应的页，此刻通过"目次"就可以很快地定位到对应的页上了！

着实底层布局就是B+树，B+树作为树的一种实现，可以或许让我们很快地查找出对应的记录。

3、索引低落增编削的速率

假如一棵平凡的树在极度的环境下，是能退化成链表的(树的利益就不复存在了)

B+树是均衡树的一种，是不会退化成链表的，树的高度都是相比拟力低的(根基切合矮矮胖胖(平衡)的布局)【这样一来我们检索的时刻伟大度就是O(logn)】！从上一节的图我们也可以望见，成立索引现实上就是成立一颗B+树。

•  B+树是一颗均衡树，假如我们对这颗树增编削的话，那必定会粉碎它的原有布局；
•  要维持均衡树，就必需做特另外事变。正由于这些特另外事变开销，导致索引会低落增编削的速率；

4、哈希索引

除了B+树之外，尚有一种常见的是哈希索引。

哈希索引就是回收必然的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不必要相同B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法即可立即定位到响应的位置，速率很是快。

•  本质上就是把键值换算成新的哈希值，按照这个哈希值来定位。

看起来哈希索引很牛逼啊，但着实哈希索引有好几个范围(按照他本质的道理可得)：

•  哈希索引也没步伐操作索引完成排序；
•  不支持最左匹配原则；
•  在有大量一再键值环境下，哈希索引的服从也是极低的---->哈希碰撞题目；
•  不支持范畴查询；

5、InnoDB支持哈希索引吗？

主流的照旧行使B+树索引较量多，对付哈希索引，InnoDB是自顺应哈希索引的（hash索引的建设由InnoDB存储引擎引擎自动优化建设，我们过问不了）！

6、聚积和非聚积索引

简朴归纳综合：

•  聚积索引就是以主键建设的索引；
•  非聚积索引就是以非主键建设的索引；

（编辑：河北网）

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