mysql innodb建立普通索引怎么写

如题所述

从 MySQL 5.7 开始,开发人员改变了 InnoDB 构建二级索引的方式,采用自下而上的方法,而不是早期版本中自上而下的方法了。在这篇文章中,我们将通过一个示例来说明如何构建 InnoDB 索引。最后,我将解释如何通过为 innodb_fill_factor 设置更合适的值。

索引构建过程

在有数据的表上构建索引,InnoDB 中有以下几个阶段:1.读取阶段(从聚簇索引读取并构建二级索引条目)2.合并排序阶段3.插入阶段(将排序记录插入二级索引)在 5.6 版本之前,MySQL 通过一次插入一条记录来构建二级索引。这是一种“自上而下”的方法。搜索插入位置从树的根部(顶部)开始并达到叶页(底部)。该记录插入光标指向的叶页上。在查找插入位置和进行业面拆分和合并方面开销很大。从MySQL 5.7开始,添加索引期间的插入阶段使用“排序索引构建”,也称为“批量索引加载”。在这种方法中,索引是“自下而上”构建的。即叶页(底部)首先构建,然后非叶级别直到根(顶部)。

示例

在这些情况下使用排序的索引构建:

    ALTER TABLE t1 ADD INDEX(or CREATE INDEX)ALTER TABLE t1 ADD FULLTEXT INDEXALTER TABLE t1 ADD COLUMN, ALGORITHM = INPLACEOPIMIZE t1对于最后两个用例,ALTER 会创建一个中间表。中间表索引(主要和次要)使用“排序索引构建”构建。

    算法

    在 0 级别创建页,还要为此页创建一个游标使用 0 级别处的游标插入页面,直到填满页面填满后,创建一个兄弟页(不要插入到兄弟页)为当前的整页创建节点指针(子页中的最小键,子页码),并将节点指针插入上一级(父页)在较高级别,检查游标是否已定位。如果没有,请为该级别创建父页和游标在父页插入节点指针如果父页已填满,请重复步骤 3, 4, 5, 6现在插入兄弟页并使游标指向兄弟页在所有插入的末尾,每个级别的游标指向最右边的页。提交所有游标(意味着提交修改页面的迷你事务,释放所有锁存器)为简单起见,上述算法跳过了有关压缩页和 BLOB(外部存储的 BLOB)处理的细节。

    通过自下而上的方式构建索引

    为简单起见,假设子页和非子页中允许的 最大记录数为 3

    CREATE TABLE t1 (a INT PRIMARY KEY, b INT, c BLOB);

    INSERT INTO t1 VALUES (1, 11, 'hello111');

    INSERT INTO t1 VALUES (2, 22, 'hello222');

    INSERT INTO t1 VALUES (3, 33, 'hello333');

    INSERT INTO t1 VALUES (4, 44, 'hello444');

    INSERT INTO t1 VALUES (5, 55, 'hello555');

    INSERT INTO t1 VALUES (6, 66, 'hello666');

    INSERT INTO t1 VALUES (7, 77, 'hello777');

    INSERT INTO t1 VALUES (8, 88, 'hello888');

    INSERT INTO t1 VALUES (9, 99, 'hello999');

    INSERT INTO t1 VALUES (10, 1010, 'hello101010');

    ALTER TABLE t1 ADD INDEX k1(b);

    InnoDB 将主键字段追加到二级索引。二级索引 k1 的记录格式为(b, a)。在排序阶段完成后,记录为:

    (11,1), (22,2), (33,3), (44,4), (55,5), (66,6), (77,7), (88,8), (99,9), (1010, 10)

    初始插入阶段

    让我们从记录 (11,1) 开始。在 0 级别(叶级别)创建页创建一个到页的游标所有插入都将转到此页面,直到它填满了箭头显示游标当前指向的位置。它目前位于第 5 页,下一个插入将转到此页面。

    还有两个空闲插槽,因此插入记录 (22,2) 和 (33,3) 非常简单

    对于下一条记录 (44,4),页码 5 已满(前面提到的假设最大记录数为 3)。这就是步骤。

    页填充时的索引构建

    创建一个兄弟页,页码 6不要插入兄弟页在游标处提交页面,即迷你事务提交,释放锁存器等作为提交的一部分,创建节点指针并将其插入到 【当前级别 + 1】 的父页面中(即在 1 级别)节点指针的格式 (子页面中的最小键,子页码) 。第 5 页的最小键是 (11,1) 。在父级别插入记录 ((11,1),5)。1 级别的父页尚不存在,MySQL 创建页码 7 和指向页码 7 的游标。将 ((11,1),5) 插入第 7 页现在,返回到 0 级并创建从第 5 页到第 6 页的链接,反之亦然0 级别的游标现在指向兄弟页,页码为 6

    将 (44,4) 插入第 6 页

    下一个插入 - (55,5) 和 (66,6) - 很简单,它们转到第 6 页。插入记录 (77,7) 类似于 (44,4),除了父页面 (页面编号 7) 已经存在并且它有两个以上记录的空间。首先将节点指针 ((44,4),8) 插入第 7 页,然后将 (77,7) 记录到同级 8 页中。插入记录 (88,8) 和 (99,9) 很简单,因为第 8 页有两个空闲插槽。

    下一个插入 (1010,10) 。将节点指针 ((77,7),8) 插入 1级别的父页(页码 7)。

    MySQL 在 0 级创建同级页码 9。将记录 (1010,10) 插入第 9 页并将光标更改为此页面。

    以此类推。在上面的示例中,数据库在 0 级别提交到第 9 页,在 1 级别提交到第 7 页。

    我们现在有了一个完整的 B+-tree 索引,它是自下至上构建的!

    索引填充因子

    全局变量 innodb_fill_factor 用于设置插入 B-tree 页中的空间量。默认值为 100,表示使用整个业面(不包括页眉)。聚簇索引具有 innodb_fill_factor=100 的免除项。 在这种情况下,聚簇索引也空间的 1 /16 保持空闲。即 6.25% 的空间用于未来的 DML。

    值 80 意味着 MySQL 使用了 80% 的页空间填充,预留 20% 于未来的更新。如果 innodb_fill_factor=100 则没有剩余空间供未来插入二级索引。如果在添加索引后,期望表上有更多的 DML,则可能导致业面拆分并再次合并。在这种情况下,建议使用 80-90 之间的值。此变量还会影响使用 OPTIMIZE TABLE 和 ALTER TABLE DROP COLUMN, ALGOITHM=INPLACE 重新创建的索引。也不应该设置太低的值,例如低于 50。因为索引会占用浪费更多的磁盘空间,值较低时,索引中的页数较多,索引统计信息的采样可能不是最佳的。优化器可以选择具有次优统计信息的错误查询计划。

    排序索引构建的优点

    没有页面拆分(不包括压缩表)和合并没有重复搜索插入位置插入不会被重做记录(页分配除外),因此重做日志子系统的压力较小

    缺点

    ALTER 正在进行时,插入性能降低 Bug#82940,但在后续版本中计划修复。

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第1个回答  2016-09-27
先从数据结构的角度来答。
题主应该知道B-树和B+树最重要的一个区别就是B+树只有叶节点存放数据,其余节点用来索引,而B-树是每个索引节点都会有Data域。
这就决定了B+树更适合用来存储外部数据,也就是所谓的磁盘数据。
从Mysql(Inoodb)的角度来看,B+树是用来充当索引的,一般来说索引非常大,尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别,所以为了减少内存的占用,索引也会被存储在磁盘上。
那么Mysql如何衡量查询效率呢?磁盘IO次数,B-树(B类树)的特定就是每层节点数目非常多,层数很少,目的就是为了就少磁盘IO次数,当查询数据的时候,最好的情况就是很快找到目标索引,然后读取数据,使用B+树就能很好的完成这个目的,但是B-树的每个节点都有data域(指针),这无疑增大了节点大小,说白了增加了磁盘IO次数(磁盘IO一次读出的数据量大小是固定的,单个数据变大,每次读出的就少,IO次数增多,一次IO多耗时啊!),而B+树除了叶子节点其它节点并不存储数据,节点小,磁盘IO次数就少。这是优点之一。
另一个优点是什么,B+树所有的Data域在叶子节点,一般来说都会进行一个优化,就是将所有的叶子节点用指针串起来。这样遍历叶子节点就能获得全部数据,这样就能进行区间访问啦。

至于MongoDB为什么使用B-树而不是B+树,可以从它的设计角度来考虑,它并不是传统的关系性数据库,而是以Json格式作为存储的nosql,目的就是高性能,高可用,易扩展。首先它摆脱了关系模型,上面所述的优点2需求就没那么强烈了,其次Mysql由于使用B+树,数据都在叶节点上,每次查询都需要访问到叶节点,而MongoDB使用B-树,所有节点都有Data域,只要找到指定索引就可以进行访问,无疑单次查询平均快于Mysql(但侧面来看Mysql至少平均查询耗时差不多)。

总体来说,Mysql选用B+树和MongoDB选用B-树还是以自己的需求来选择的。本回答被提问者采纳
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