Mysql Innodb存储引擎之索引与算法

MySQL是一款非常受欢迎的关系型数据库，有许多的存储引擎可供选择，其中InnoDB是目前最受欢迎的存储引擎之一。索引是InnoDB存储引擎的一个重要特性，它可以大大提高数据库查询的效率。本文将详细讲解InnoDB存储引擎的索引与算法。

索引

索引是一种数据结构，它将表中的列与对应的行位置组成键值对，以便快速查找和访问表中数据。InnoDB存储引擎中，可以使用B树索引、全文索引等多种索引类型。

B树是一种多叉搜索树，它的每个节点最多有M个子节点，并且每个节点都有M-1个键值。所有叶子节点在同一层。InnoDB存储引擎使用B+树作为索引结构。

B+树不仅具有B树的优点，而且实现一个单链表，使得数据可以按照顺序遍历，常见的B+树包括了B+树索引、聚簇索引。B+树索引不存储数据，只存储键值和指向数据的物理地址；聚簇索引则是将数据按照键值的排序顺序存储在B+树中。

在MySQL中，我们可以使用CREATE INDEX语句来创建索引。以下是一个示例：

CREATE INDEX `idx_name` ON `table_name`(`name`);

上述语句将在table_name表的name列上创建一个名为idx_name的B+树索引。

算法

InnoDB存储引擎使用了很多优秀的算法来实现索引的高效访问，包括最左前缀匹配索引、自适应哈希索引等。

最左前缀匹配索引

最左前缀匹配索引是指，当我们在查询表中的数据时，只要使用了略微向右的前缀索引，就可以取得很好的查询效果。例如，在以下SQL查询语句中，

SELECT * FROM `table_name` WHERE `key1` = 'a' AND `key2` = 'b';

如果我们在key1和key2列上都创建了索引，那么只要使用了key1列的前缀索引，就可以取得很好的效果。这个前缀可以是key1列的前一些字符，而非必须使用该列的全部字符。这种最左前缀匹配索引的使用方式可以大大减少检索时需要扫描的索引块数，从而提高检索效率。

自适应哈希索引

自适应哈希索引是InnoDB存储引擎的一个重要特性，它可以根据读操作的情况动态地创建哈希索引，以提高查询效率。自适应哈希索引会尝试自动检测频繁被访问的页，并使用哈希索引来缓存这些页，从而提高查询效率。

具体来说，InnoDB使用了一个自适应哈希索引堆栈来记录那些经常访问到的页，这个堆栈可容纳若干个哈希表索引。如果一个页经常被访问，它就会被加入到堆栈中，然后被哈希表索引缓存。一旦一个页被缓存了，后续的访问就可以直接使用哈希表索引，而不需要再次扫描磁盘。

示例说明

下面给出两个示例，分别说明最左前缀匹配索引和自适应哈希索引的使用方式。

示例1

假设我们有一个student表，用于存储学生的基本信息。该表的结构如下：

CREATE TABLE `student` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '',
  `age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

其中，id是主键，name列创建了一个B+树索引。

如果我们需要查询name列为John并且age列为18的学生信息，我们可以使用以下查询语句：

SELECT * FROM `student` WHERE `name` = 'John' AND `age` = 18;

在这种情况下，最好使用name列的索引，因此我们需要在name列上创建一个B+树索引。如果我们只创建了age列的索引，则需要扫描整个表，耗费大量时间和资源。

示例2

假设我们有一个user表，用于存储用户的登录信息。该表的结构如下：

CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '',
  `password` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

如果我们需要根据用户名查询用户的登录信息，我们可以使用以下查询语句：

SELECT * FROM `user` WHERE `username` = 'john_doe';

在这种情况下，由于用户名可能是任意的字符串，我们不可能直接在该列上使用B+树索引。因此，我们可以使用自适应哈希索引来缓存这些常用的用户名，以提高查询效率。在实际使用过程中，自适应哈希索引可以大大提高InnoDB存储引擎的查询效率，降低服务器的负载压力。