MySQ中索引的实现方式

这篇文章主要介绍“MySQ中索引的实现方式”，在日常操作中，相信很多人在MySQ中索引的实现方式问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”MySQ中索引的实现方式”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

首先，需要对相关背景知识进行了解：B-Tree & B+Tree、折半查找(Binary Search)、 数据库的性能问题和数据的基本存储结构。下面做简要分析：
　　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.数据库的性能问题
　　① 磁盘IO性能非常低，严重的影响数据库系统的性能。
　　② 磁盘顺序读写比随机读写的性能高很多。
　　4.数据的基本存储结构
　　①磁盘空间被划分为许多大小相同的块(Block)或者页(Page).
　　② 一个表的这些数据块以链表的方式串联在一起。
　　③ 数据是以行(Row)为单位一行一行的存放在磁盘上的块中,如图所示.
　　④ 在访问数据时，一次从磁盘中读出或者写入至少一个完整的Block。
　　
　　数据基本操作的实现
　　基本操作包括：INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT。
　　1.SELECT
　　①定位数据
　　② 读出数据所在的块，对数据加工
　　③ 返回数据给用户
　　2.UPDATE、DELETE
　　①定位数据
　　②读出数据所在的块，修改数据
　　③写回磁盘
　　3.INSERT
　　①定位数据要插入的页(如果数据需要排序)
　　②读出要插入的数据页，插入数据.
　　③ 写回磁盘
　　如何定位数据?
　　4.表扫描(Table Scan)
　　从磁盘中依次读出所有的数据块，一行一行的进行数据匹配。
　　时间复杂度 是O(n)， 如果所有的数据占用了100个块。尽管只查询一行数据，也需要读出所有100个块的数据。
　　 需要大量的磁盘IO操作，极大的影响了数据定位的性能。
　　因为数据定位操作是所有数据操作必须的操作，数据定位操作的效率会直接影响所有的数据操作的效率。
　　因此我们开始思考，如何来减少磁盘的IO?
　　5.减少磁盘IO
　　减少数据占用的磁盘空间：压缩算法、优化数据存储结构
　　减少访问数据的总量：读出或写入的数据中，有一部分是数据操作所必须的，这部分称作有效数据。剩余的部分则不是数据操作必须的数据，称为无效数据。例如，查询姓名是‘张三’的记录。那么这条记录是有效记录，其他记录则是无效记录。我们要努力减少无效数据的访问。

到此，关于“MySQ中索引的实现方式”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注亿速云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！