Mysql InnoDB索引结构分析
mysql的底层数据结构和原理
mysql的底层数据结构和原理MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统，它的底层数据结构和原理对于理解其性能和功能至关重要。
以下是一些关键的底层数据结构和原理：1. InnoDB存储引擎：MySQL支持多种存储引擎，其中InnoDB是最常用的一种。
InnoDB提供了ACID事务支持、行级锁定和外键约束。
2. 数据页（Page）：InnoDB存储引擎的最小数据单位是页，通常大小为16KB。
一个表空间由多个页组成。
3. B+树索引：InnoDB使用B+树作为索引结构，特别是聚集索引和非聚集索引。
B+树的特点是所有的值都出现在叶子节点上，并且叶子节点之间通过指针相互连接，便于顺序访问。
4. 主键索引和非主键索引：InnoDB允许一个表有多个索引，但只能有一个聚集索引。
聚集索引决定了表中数据的物理存储顺序，非聚集索引则有一个指向聚集索引的指针。
5. 事务日志（Redo Log）：为了确保数据的持久性和事务的ACID属性，InnoDB使用事务日志来记录所有更改。
如果系统崩溃，可以使用事务日志进行恢复。
6. 行格式（Row Format）：InnoDB有两种行格式：COMPACT和DYNAMIC。
它们决定了如何在B+树叶子节点中存储行数据。
7. MVCC（多版本并发控制）：为了支持高并发，InnoDB使用MVCC来保存旧的数据版本。
这使得读取操作不需要加锁，提高了并发性能。
8. 外键约束：InnoDB支持外键约束，确保数据之间的引用完整性。
9. 分区表：MySQL允许将一个大表分成多个小表，这些小表可以在不同的物理文件中存储，以提高查询和管理性能。
10. 复制（Replication）：MySQL支持主从复制，用于数据备份、负载均衡和高可用性。
理解这些底层数据结构和原理有助于更好地优化MySQL数据库的性能、设计和调优。
详解MySQL中InnoDB的存储文件
详解MySQL中InnoDB的存储⽂件从物理意义上来讲，InnoDB表由共享表空间⽂件（ibdata1）、独占表空间⽂件（ibd）、表结构⽂件（.frm）、以及⽇志⽂件（redo⽂件等）组成。
1、表结构⽂件在MYSQL中建⽴任何⼀张数据表，在其数据⽬录对应的数据库⽬录下都有对应表的.frm⽂件,.frm⽂件是⽤来保存每个数据表的元数据(meta)信息，包括表结构的定义等，.frm⽂件跟数据库存储引擎⽆关，也就是任何存储引擎的数据表都必须有.frm⽂件，命名⽅式为数据表名.frm，如user.frm. .frm⽂件可以⽤来在数据库崩溃时恢复表结构。
2、表空间⽂件（1）表空间结构分析以下为InnoDB的表空间结构图：数据段即B+树的叶⼦节点，索引段即为B+树的⾮叶⼦节点InnoDB存储引擎的管理是由引擎本⾝完成的，表空间（Tablespace）是由分散的段(Segment)组成。
⼀个段(Segment)包含多个区（Extent）。
区（Extent）由64个连续的页（Page）组成，每个页⼤⼩为16K，即每个区⼤⼩为1MB，创建新表时，先使⽤32页⼤⼩的碎⽚页存放数据，使⽤完后才是区的申请（InnoDB最多每次申请4个区，保证数据的顺序性能）页类型有：数据页、Undo页、系统页、事务数据页、插⼊缓冲位图页、以及插⼊缓冲空闲列表页。
（2）独占表空间⽂件若将innodb_file_per_table设置为on，则系统将为每⼀个表单独的⽣成⼀个table_name.ibd的⽂件，在此⽂件中，存储与该表相关的数据、索引、表的内部数据字典信息。
（3）共享表空间⽂件在InnoDB存储引擎中，默认表空间⽂件是ibdata1（主要存储的是共享表空间数据），初始化为10M，且可以扩展，如下图所⽰：实际上，InnoDB的表空间⽂件是可以修改的，使⽤以下语句就可以修改：Innodb_data_file_path=ibdata1:370M；ibdata2:50M:autoextend使⽤共享表空间存储⽅式时，Innodb的所有数据保存在⼀个单独的表空间⾥⾯，⽽这个表空间可以由很多个⽂件组成，⼀个表可以跨多个⽂件存在，所以其⼤⼩限制不再是⽂件⼤⼩的限制，⽽是其⾃⾝的限制。
mysql索引类型和索引方法
mysql索引类型和索引方法
MySQL索引类型：
1、普通索引：普通索引是MySQL中基本的索引类型，是对单列进行索引，普通索引会减少数据库查询的时间，可提高查询效率。
2、唯一索引：唯一索引与普通索引相似，也是对单列进行索引，不同的是唯一索引要求每一行数据中此列的值应该是唯一的，如果重复就会报错。
3、组合索引：组合索引是对多个列进行索引，也称为复合索引，可以提高查询效率，组合索引有助于数据库的查询优化，是最常用的索引之一。
MySQL索引方法：
1、B树索引：B树索引是一种搜索算法，是在数据库系统中广泛使用的索引结构，可以加快数据的查询速度。
2、散列索引：散列索引是把连续的数据组织成一个散列表，它通过散列函数将关键字映射到表中某一位置来查找记录，散列索引能够达到非常高的查找效率。
3、稠密索引：稠密索引是存储索引键值与指向某条记录的指针的索引文件，其中的每一个索引键值都指向一条记录，稠密索引是MySQL中常用的索引方法之一。
innodb底层原理
innodb底层原理InnoDB是一个开源的关系型数据库管理系统，由Oracle公司开发，作为MySQL的一部分。
它是一个高性能的存储引擎，被广泛应用于大规模的网站和应用程序中，并在生产和业务环境中得到广泛使用。
InnoDB的底层原理包括以下几个方面：1. 事务和锁机制InnoDB使用了多版本并发控制（MVCC）来实现事务支持和锁机制。
在MVCC中，每个事务都看到一个版本的数据，而不是实际的数据。
因此，每个事务都可以读取和修改不同版本的数据，而不与其他事务发生冲突，从而避免了锁的竞争。
2. 缓冲池InnoDB使用缓冲池来管理内存，将查询结果和修改操作缓存在内存中，从而提高了性能。
缓冲池是一个内存池，用于缓存表和索引的数据页。
3. 页结构InnoDB使用了固定大小的页来存储数据和索引。
每个页的大小默认为16KB，但可以通过配置文件进行修改。
页被组织为一个B+树结构，每个节点包含一个键值和一个指向下一个节点的指针。
4. 事务日志InnoDB使用了事务日志（redo log）来记录所有的修改操作，从而实现事务的持久性。
事务日志是一个循环缓冲区，包含多个日志文件，每个文件大小为1~2GB。
当一个事务提交时，相关的修改操作将写入事务日志中，而不是直接写入数据页。
5. 二次写InnoDB实现了二次写（double write）机制，用于保护数据页的完整性。
首先，InnoDB 将修改操作写入缓冲池中，然后再将其写入磁盘中。
如果写入磁盘过程中出现错误，InnoDB会使用二次写机制，将缓冲池中的数据重新写入磁盘。
6. 自适应哈希索引InnoDB使用了自适应哈希索引（adaptive hashing）来提高在缓冲池中定位数据的效率。
自适应哈希索引是一种特殊的哈希表，它存储在缓冲池中，并在之前使用过的数据页上创建索引，以及在新的数据页上动态创建索引。
7. 外键约束InnoDB支持外键约束，它可以确保关系型数据表之间的完整性。
Mysql优化之innodb_buffer_pool_size篇
Mysql优化之innodb_buffer_pool_size篇前段时间，公司领导反映服务瞬时查询缓慢，压⼒⽐较⼤，针对这点，进⾏了⼀些了解与分析1. 为什么需要innodb buffer pool？在MySQL5.5之前，⼴泛使⽤的和默认的存储引擎是MyISAM。
MyISAM使⽤操作系统缓存来缓存数据。
InnoDB需要innodb buffer pool中处理缓存。
所以⾮常需要有⾜够的InnoDB buffer pool空间。
2. MySQL InnoDB buffer pool ⾥包含什么？数据缓存InnoDB数据页⾯索引缓存索引数据缓冲数据脏页（在内存中修改尚未刷新(写⼊)到磁盘的数据）内部结构如⾃适应哈希索引，⾏锁等。
3. 如何设置innodb_buffer_pool_size?innodb_buffer_pool_size默认⼤⼩为128M。
最⼤值取决于CPU的架构。
在32-bit平台上，最⼤值为2**32 -1,在64-bit平台上最⼤值为2**64-1。
当缓冲池⼤⼩⼤于1G时，将innodb_buffer_pool_instances设置⼤于1的值可以提⾼服务器的可扩展性。
⼤的缓冲池可以减⼩多次磁盘I/O访问相同的表数据。
在专⽤数据库服务器上，可以将缓冲池⼤⼩设置为服务器物理内存的80%。
3.1 配置缓冲池⼤⼩时，请注意以下潜在问题物理内存争⽤可能导致操作系统频繁的pagingInnoDB为缓冲区和control structures保留了额外的内存，因此总分配空间⽐指定的缓冲池⼤⼩⼤约⼤10％。
缓冲池的地址空间必须是连续的，这在带有在特定地址加载的DLL的Windows系统上可能是⼀个问题。
初始化缓冲池的时间⼤致与其⼤⼩成⽐例。
在具有⼤缓冲池的实例上，初始化时间可能很长。
要减少初始化时间，可以在服务器关闭时保存缓冲池状态，并在服务器启动时将其还原。
innodb_buffer_pool_dump_pct：指定每个缓冲池最近使⽤的页⾯读取和转储的百分⽐。
myisam的索引结构
myisam的索引结构MySQL的MyISAM存储引擎使用两种不同的索引结构:主索引和辅助索引。
1. 主索引 (Primary Index):对于MyISAM表来说，主索引是按照主键(primary key)来构建的，也可根据唯一键(unique key)来构建。
主索引使用B+树结构，每个叶子节点都存储了整行数据的主键和主键值，而非主键的其他列只存储在数据文件中。
主索引的叶子节点也包含了指向辅助索引的指针。
主索引的优点是能够快速查找一些特定的主键值，因为B+树结构能够提供对数时间复杂度的查找操作。
然而，主索引的缺点是当需要基于非主键列进行查询时，效率较低，因为非主键列只能通过主索引的叶子节点指向辅助索引来查询。
2. 辅助索引 (Secondary Index):辅助索引也使用B+树结构，类似于主索引，但是叶子节点存储的是辅助索引的键值和指向实际数据行的指针，而非主键值。
辅助索引也有自己的叶子节点，这些叶子节点之间没有通过指针互连。
辅助索引的优点是可以加速基于非主键列的查询操作。
当执行使用非主键列进行条件查询时，MySQL可以先在辅助索引中找到满足条件的行的主键值，然后再利用主索引的叶子节点指针找到实际的行数据。
这个过程被称为"回表"。
辅助索引的缺点是在插入、更新和删除操作时，需要同时更新辅助索引和主索引，因此会导致更慢的写入速度。
需要注意的是，MyISAM存储引擎并不支持聚簇索引(clustered index)，因此数据在磁盘上的存储顺序并不是按照主键的顺序排列的。
在MyISAM中，用户可以显式指定主键和辅助索引，也可以只指定主键而不指定辅助索引。
没有主键的表将会以第一个唯一键作为虚拟的主键。
- High Performance MySQL: Optimization, Backups, and Replication, by Baron Schwartz, Peter Zaitsev and Vadim Tkachenko。
MySQL数据库存储引擎探析
MySQL数据库存储引擎探析摘要：介绍了MySQL数据库存储引擎及其分类，并就最常用的MyISAM和InnoDB两种存储引擎展开研究分析，通过性能测试探究其使用特点，为用户选择合适的数据存储方式提供参考依据。
关键词：存储引擎；MyISAM；InnoDBMySQL数据库以其简单高效可靠的特点，在最近几年的时间内从一个不出名的小型数据库系统，变成一个可广泛应用在嵌入式系统、Web网站以及企业级系统的开源数据库管理系统，其成绩是众所周知的。
究其原因后不难发现，其一是开源，优点是可获得较快的用户使用速度，开发方可获得较低的管理运营成本，可突破应用平台的局限；其二是操作数据库的实现机制，MySQL数据库主要体现在支持插件式存储引擎，并且数据查询及事务处理的单项执行效率均优于大型数据库系统。
本文就存储引擎的特点及分类进行比较分析，为用户选择合适的数据库数据表示方式提供参考。
1存储引擎及其类别分析1.1存储引擎存储引擎是存储数据、为存储的数据建立索引以及更新、查询数据等技术的实现方法。
因为在关系数据库中数据的存储是以表的形式存储，所以存储引擎也可以称为表类型（即存储和操作表的类型）。
在Oracle 和SQL Server等数据库中只有一种存储引擎，所有数据存储管理机制都一样。
而MySQL数据库提供了多种存储引擎。
用户可以根据不同的需求为数据表选择不同的存储引擎，用户也可以根据具体的需求编写自定义存储引擎。
1.2分类MySQL数据库提供了多种存储引擎（在phpMyAdmin界面中单击“引擎”选项，就会显示当前数据库支持的存储引擎），如表1所示。
其中使用最广泛的是MyISAM和InnoDB两种存储引擎。
MyISAM是MySQL早期的ISAM存储引擎的升级版本，也是MySQL 默认的存储引擎，而InnoDB是由第三方软件公司Innobase所开发，其最大的特点是提供事务控制的特性，所以使用者也很广泛。
其它存储引擎相对来说使用机会少一些，都是应用于某些特定的场景：NDBCluster虽然也支持事务处理，但主要用于分布式环境，属于一种sharenothing体系的分布式数据库存储引擎；Maria是MySQL最新开发的对MyISAM的升级版存储引擎；Falcon是MySQL 公司自行研发的一款带有事务等高级特性的数据库存储引擎，目前正在研发阶段；Memory存储引擎所有数据和索引均存储于内存中，并使用散列索引，所以数据存取速度非常快，因此主要用于临时表，或者对性能要求较高的场景；Archive是一个数据经过高比例压缩存放的存储引擎，主要用于日志记录和聚合分析，不支持索引；Merge和Federated在严格意义上来说，并不能算作一个存储引擎。
mysql全文索引原理
mysql全文索引原理MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种应用程序中。
全文搜索是 MySQL 的一项强大功能，可以帮助用户快速定位数据中的关键信息。
本文将介绍 MySQL 全文索引的原理，以及如何在实际应用中使用。
一、MySQL 全文索引的原理MySQL 全文索引是一种基于文本的搜索技术，可以在大量的文本数据中快速搜索出包含指定关键词的文档。
MySQL 的全文索引实现是基于 InnoDB 存储引擎的，通过在表中建立全文索引来加速搜索操作。
全文索引的建立过程包括以下几个步骤：1. 分词在建立全文索引之前，需要对文本数据进行分词处理。
分词是将文本数据按照一定规则划分成多个词语的过程。
MySQL 使用自然语言处理技术对文本数据进行分词，将分词后的结果存储到一个名为ft_min_word_len 的系统表中。
2. 建立倒排索引倒排索引是一种将文档中的词语与文档编号进行关联的索引结构。
在 MySQL 中，全文索引就是一种倒排索引。
当用户输入一个关键词进行搜索时，MySQL 会通过倒排索引快速定位包含该关键词的文档。
3. 搜索当用户输入一个关键词进行搜索时，MySQL 会在全文索引中查找包含该关键词的文档，并将结果按照相关性排序后返回给用户。
MySQL 的全文搜索支持多种搜索方式，包括自然语言搜索、布尔搜索和短语搜索等。
二、MySQL 全文索引的使用在实际应用中，MySQL 的全文索引可以用于各种场景，例如搜索引擎、电子商务网站、新闻网站等。
下面是一些使用全文索引的示例： 1. 搜索引擎搜索引擎是全文索引最常见的应用场景之一。
通过建立全文索引，搜索引擎可以快速地搜索包含指定关键词的网页，并将结果按照相关性排序后返回给用户。
例如，Google 就是一种基于全文索引的搜索引擎。
2. 电子商务网站电子商务网站通常需要在大量的商品信息中搜索出用户感兴趣的商品。
通过建立全文索引，电子商务网站可以快速地搜索包含指定关键词的商品，并将结果按照相关性排序后展示给用户。
MySQL的存储引擎选择及性能对比
MySQL的存储引擎选择及性能对比随着互联网时代的不断发展，数据的存储和处理变得越来越重要。
在Web应用和大数据时代，如何选择适合的存储引擎对于数据库的性能和稳定性至关重要。
MySQL作为最受欢迎的关系型数据库之一，其存储引擎的选择对于应用程序的性能和用户体验有着直接的影响。
本文将介绍MySQL的几种常见存储引擎，探讨它们之间的区别和性能对比。
一、InnoDB引擎InnoDB是MySQL的默认存储引擎，它支持事务的原子性、隔离性、一致性和持久性，以及行级锁定。
这使得它非常适合处理大量并发的读写操作。
InnoDB引擎的特点之一是其优秀的崩溃恢复能力，即使在异常情况下也能够快速恢复数据库的一致性。
InnoDB引擎的内部结构是基于聚簇索引的，这意味着数据是按照主键的物理顺序存储的。
这种特性使得InnoDB在处理范围查询时非常高效。
此外，InnoDB 还支持外键约束和自动增量列等特性，这些功能对于数据完整性的保证和开发者的便利都非常重要。
然而，由于其行级锁的实现，InnoDB在大量并发写操作下性能会有所下降。
此外，InnoDB的存储需求通常较高，占用更多的磁盘空间。
尽管如此，InnoDB引擎仍然是许多应用程序的首选，特别是需要处理事务和并发操作的场景。
二、MyISAM引擎MyISAM是MySQL的另一种常见的存储引擎，它是面向读写操作的表性能非常高的存储引擎。
相比于InnoDB，MyISAM的读写性能更好，不过它不支持事务和行级锁。
MyISAM引擎的数据存储方式是基于表的物理结构，数据和索引分别存储在两个不同的文件中。
这使得MyISAM在处理大型数据表和全文搜索时非常高效。
此外，MyISAM引擎的磁盘空间占用较小，数据压缩效果较好。
然而，由于不支持事务和行级锁，MyISAM引擎在并发写操作时有很多限制。
并且，它对于崩溃恢复能力较差，需要手动执行修复操作。
因此，在需要事务支持和并发写操作的场景下，MyISAM引擎并不是一个理想的选择。
innodb_locks解析
innodb_locks解析
innodb_locks是MySQL InnoDB存储引擎提供的一个系统表，用于记录当前正在进行的事务和锁定的信息。
该表包含以下几个字段：
- lock_id：锁定的ID，是一个唯一标识符。
- lock_trx_id：锁定的事务ID，与trx_id字段关联。
- lock_mode：锁定的模式，包括共享锁(S)、排他锁(X)、意向共享锁(IS)、意向排他锁(IX)等。
- lock_type：锁定的类型，包括记录锁、表锁等。
- lock_table：锁定的表名。
- lock_index：锁定的索引名。
- lock_space：锁定的表空间ID。
- lock_page：锁定的页面ID。
innodb_locks表记录了当前正在进行的事务和锁定的信息，可以帮助用户监控和调试数据库中的锁定情况。
通过查询该表，可以获取当前正在锁定的事务和锁定的对象，以及锁定的模式和类型等信息。
这对于定位锁冲突、死锁等问题非常有帮助。
需要注意的是，innodb_locks表只在事务存在锁定时才会有记录，当没有事务进行锁定时，该表将为空。
此外，该表的使用可能对数据库性能有一定的影响，因此在生产环境中应谨慎使用。
mysql 索引原理
mysql 索引原理MySQL是一种流行的数据库管理系统，它具有高性能、可靠性和灵活性，是许多应用程序的首选数据库。
MySQL中的索引是其中一个重要的功能，它可以显著提高数据库的性能，可以为客户提供更快的查询速度和更好的数据访问管理。
本文将深入讨论MySQL索引的原理及其实现。
索引是MySQL数据库中的一种数据结构，它的本质是一个特殊的数据表，用于保存数据库中的某一列数据，以便允许快速检索数据。
MySQL索引非常有效，因为它仅存储数据库中表中某些数据而不是整个表，它可以为应用程序提供更快的检索速度。
此外，它还可以为MySQL提供更精确的查询结果以及更好的良好的数据库设计。
索引的工作原理主要是将表中的特定字段进行排序，并为它们创建相应的数据结构，通过相应的索引，可以更快地查找和匹配特定字段的数据。
MySQL支持多种索引，其中包括主键索引、空间索引、全文索引、组合索引等。
其中，最常用的是主键索引，这种索引主要用于查找传统表格中指定列的唯一值，其他索引类型则可以用于查找特定字段类型的数据、空间索引用于查找空间数据等。
MySQL的索引有几种实现方式。
其中最常用的是B+树索引，它是一种适合在硬盘上存储大规模数据的树状数据结构。
B+树的结构可以使数据查询更加有效，因为它可以有效地将查询范围缩小。
另外，MySQL还可以使用Hash索引，它将索引字段作为Hash函数的参数，将查询结果快速映射到相应的位置。
还有搜索引擎，它可以利用搜索引擎的全文索引技术快速定位指定字段的结果。
MySQL索引有很多优点，能够有效地提升数据库查询的性能，提高系统的响应速度。
索引也有一定的缺点，由于索引会占用大量的存储空间，因此在使用索引的同时会增加数据库的存储空间开销。
此外，在更新表时，如果更新的字段是索引字段，那么MySQL必须先对相应的索引进行更新，这样会消耗更多的时间。
在总结MySQL索引原理时，可以看到，MySQL索引是一种非常有用的功能，它可以显著提高数据库性能，为客户提供更快的查询和更好的数据访问管理。
Mysql存储引擎详解（MyISAM与InnoDB的区别）（转）
Mysql存储引擎详解（MyISAM与InnoDB的区别）（转）存储引擎MySQL中的数据⽤各种不同的技术存储在⽂件（或者内存）中。
这些技术中的每⼀种技术都使⽤不同的存储机制、索引技巧、锁定⽔平并且最终提供⼴泛的不同的功能和能⼒。
通过选择不同的技术，你能够获得额外的速度或者功能，从⽽改善你的应⽤的整体功能。
存储引擎是基于表的，⽽⾮数据库。
Mysql存储引擎有哪些MyISAM： MyISAM不⽀持事务和⾏级锁，所以MyISAM引擎速度很快，性能优秀。
MyISAM可以对整张表加锁，⽀持并发插⼊，⽀持全⽂索引。
InnoDB ：5.5版本后Mysql的默认数据库，是专为事务设计的存储引擎，⽀持ACID事务，⽀持外键和⾏级锁定，拥有⾼并发处理能⼒。
但是，InnoDB在创建索引和加载数据时，⽐MyISAM慢。
BDB：源⾃Berkeley DB，事务型数据库的另⼀种选择，⽀持COMMIT和ROLLBACK等其他事务特性Memory ：所有数据置于内存，表结构不是存储在内存中的存储引擎，查询时不需要执⾏磁盘I/O操作，所以要⽐MyISAM和InnoDB快很多倍。
但是会占⽤和数据量成正⽐的内存空间。
并且其内容会在Mysql重新启动时丢失，表结构不会丢失.Merge ：将⼀定数量的MyISAM表联合⽽成⼀个整体，在超⼤规模数据存储时很有⽤Archive ：⾮常适合存储⼤量的独⽴的，作为历史记录的数据。
因为它们不经常被读取。
Archive拥有⾼效的插⼊速度，但其对查询的⽀持相对较差Federated：将不同的Mysql服务器联合起来，逻辑上组成⼀个完整的数据库。
⾮常适合分布式应⽤Cluster/NDB ：⾼冗余的存储引擎，⽤多台数据机器联合提供服务以提⾼整体性能和安全性。
适合数据量⼤，安全和性能要求⾼的应⽤CSV：逻辑上由逗号分割数据的存储引擎。
它会在数据库⼦⽬录⾥为每个数据表创建⼀个.CSV⽂件。
这是⼀种普通⽂本⽂件，每个数据⾏占⽤⼀个⽂本⾏。
mysql索引最左匹配原则的理解
mysql索引最左匹配原则的理解1.引言1.1 概述在数据库中，索引是提高查询效率的重要手段之一。
而MySQL作为一款常用的关系型数据库管理系统，其索引使用有一些独特的特点。
其中，MySQL索引最左匹配原则是一个非常重要的概念。
索引最左匹配原则指的是在使用组合索引（多列索引）进行查询时，只有遵循从左到右的顺序使用索引的情况下，才能完全使用到该索引。
也就是说，查询语句中列的顺序必须与创建索引时的列顺序一致，这样才能有效地利用索引提高查询性能。
举个例子来说明这个原则的重要性。
假设我们有一个组合索引（a,b,c），当我们查询语句中只有列a被使用时，索引可以被充分利用。
但是当我们只使用列b或者列c进行查询时，索引的效果将大打折扣。
因为只有当查询中从左到右的列全部被使用时，索引的最左匹配原则才能完全发挥作用。
这种最左匹配原则的设计策略，主要是为了优化索引的使用效率。
在实际的应用中，我们需要根据查询的实际情况来合理地设计索引，使得查询语句能够尽可能地满足最左匹配原则，从而获得最佳的查询性能。
在接下来的文章中，我们将深入探讨MySQL索引以及索引最左匹配原则的细节，旨在帮助读者更好地理解和应用这个原则，从而优化数据库的查询性能。
1.2 文章结构文章结构部分的内容：本文的结构按照以下方式进行组织和安排：1. 引言：在引言部分，我们将对文章的主题进行概述，同时介绍文章的结构和目的。
2. 正文：正文部分将涵盖以下几个方面：2.1 mysql索引的基本概念：在本节中，我们将对mysql索引进行简要介绍，包括索引的定义、作用和使用方法等。
2.2 索引最左匹配原则的介绍：这一节将详细解释索引最左匹配原则的概念和原理，包括索引的最左前缀匹配规则、匹配规则的优势等。
2.3 索引最左匹配原则的优势：在本节中，我们将讨论索引最左匹配原则相对于其他匹配方式的优势，包括快速定位数据和减少索引占用空间等。
2.4 索引最左匹配原则的应用场景：这一节将介绍索引最左匹配原则在实际应用中的具体场景和案例，包括单字段索引和组合索引的使用等。
innodb_large_prefix参数
innodb_large_prefix参数innodb_large_prefix是InnoDB存储引擎的一个参数，用于控制InnoDB表中索引的最大长度。
该参数的值可以是0、1或2，默认值为1。
以下将详细介绍innodb_large_prefix参数的作用和使用。
InnoDB是MySQL数据库中最常用的存储引擎之一，它支持事务和行级锁定，还具有高并发性和稳定性。
在InnoDB存储引擎中，表的索引以B树的形式存储，以提高查询效率。
然而，由于B树的层级限制，传统的InnoDB表索引最大长度为767字节。
然而，随着现代应用程序中数据的增长，索引所需的字节数也在增加。
由于InnoDB索引的最大长度限制，一些应用程序可能无法正确创建或使用较大的索引。
为了解决这个问题，MySQL引入了innodb_large_prefix参数。
当innodb_large_prefix参数的值为0时，InnoDB表的索引最大长度为767字节。
这是兼容旧版本MySQL的默认配置。
当innodb_large_prefix参数的值为1时，索引最大长度可以增加到3072字节。
这个更大的值允许创建更大的组合索引，以满足应用程序对索引大小的需求。
如果将innodb_large_prefix参数的值设置为2，则索引最大长度可以增加到3072字节。
这个参数值需要与innodb_file_format参数的值为Barracuda的表一起使用。
Barracuda是InnoDB的文件格式之一，它支持更大的索引长度。
需要注意的是，改变innodb_large_prefix参数的值可能需要重新创建整个数据库。
因此，在修改这个参数之前，务必备份所有数据，以防数据丢失。
总结来说，innodb_large_prefix参数用于控制InnoDB表索引的最大长度。
通过增加索引最大长度的限制，可以满足现代应用程序对更大索引的需求。
但是，修改这个参数可能需要重新创建数据库，所以在使用之前需要慎重考虑。
innodb_data_file_path和innodb_data_home_dir
innodb_data_file_path和innodb_data_home_dir今天研究下关于mysql数据的相关参数以及innodb引擎下的共享表空间和独⽴表空间介绍，参数主要包括innodb_data_file_path、innodb_data_home_dir、innodb_buffer_pool_size、innodb_buffer_pool_instances四个参数。
⼀：⾸先介绍innodb_buffer_pool_size我们知道mysql数据库在操作数据页的时候，会先把数据页pin到内存中，之后再做相关的处理，那么mysql可以使⽤的mysql的内存⼤⼩就是由innodb_buffer_pool_size参数控制的，这个参数主要作⽤是缓存innodb表的索引，数据，插⼊数据时的缓冲。
在⾼并发⾼I/O时正确的配置⾮常重要，可能带来很⼤的性能提升，这是InnoDB最重要的设置，对InnoDB性能有决定性的影响。
默认的设置只有8M，所以默认的数据库设置下⾯InnoDB性能很差。
在只有 InnoDB存储引擎的数据库服务器上⾯，可以设置60-80%的内存。
这个参数是⾮动态的，要修改这个值，需要重启mysqld服务# InnoDB, unlike MyISAM, uses a buffer pool to cache both indexes and# row data. The bigger you set this the less disk I/O is needed to# access data in tables. On a dedicated database server you may set this# parameter up to 80% of the machine physical memory size. Do not set it# too large, though, because competition of the physical memory may# cause paging in the operating system. Note that on 32bit systems you# might be limited to 2-3.5G of user level memory per process, so do not# set it too high.#innodb，不像myisam，使⽤缓冲池来缓存索引和#⾏数据。
MYSQL：聚簇索引和主键索引
MYSQL：聚簇索引和主键索引聚簇索引和主键索引聚簇索引并不是⼀种单独的索引类型，⽽是⼀种数据存储⽅式，具体细节依赖于其实现⽅式。
MySQL数据库中innodb存储引擎，B+树索引可以分为：聚簇索引（也称聚集索引，clustered index）辅助索引（有时也称⾮聚簇索引或⼆级索引，secondary index，non-clustered index）。
这两种索引内部都是B+树，聚集索引的叶⼦节点存放着⼀整⾏的数据。
InnoDB聚簇索引和主键索引Innobd中的主键索引是⼀种聚簇索引，⾮聚簇索引都是辅助索引，像复合索引、前缀索引、唯⼀索引。
InnoDB中，表数据⽂件本⾝就是按B+Tree组织的⼀个索引结构，聚簇索引就是按照每张表的主键构造⼀颗B+树，同时叶⼦节点中存放的就是整张表的⾏记录数据，也将聚集索引的叶⼦节点称为数据页。
这个特性决定了索引组织表中数据也是索引的⼀部分；⼀般建表会⽤⼀个⾃增主键做聚簇索引，没有的话MySQL会默认创建，但是这个主键如果更改代价较⾼，故建表时要考虑⾃增ID不能频繁update这点。
我们⽇常⼯作中，根据实际情况⾃⾏添加的索引都是辅助索引，辅助索引就是⼀个为了需找主键索引的⼆级索引，现在找到主键索引再通过主键索引找数据。
Innodb通过主键聚集数据，如果没有定义主键，innodb会选择【⾮空】的唯⼀索引代替。
如果没有这样的索引，innodb会隐式的定义⼀个主键来作为聚簇索引。
聚簇索引的优缺点 优点： 1.数据访问更快，因为聚簇索引将索引和数据保存在同⼀个B+树中，因此从聚簇索引中获取数据⽐⾮聚簇索引更快 2.聚簇索引对于主键的排序查找和范围查找速度⾮常快 缺点： 1.插⼊速度严重依赖于插⼊顺序，按照主键的顺序插⼊是最快的⽅式，否则将会出现页分裂，严重影响性能。
因此，对于InnoDB 表，我们⼀般都会定义⼀个⾃增的ID列为主键 2.更新主键的代价很⾼，因为将会导致被更新的⾏移动。
mysql 联合索引组织结构
mysql 联合索引组织结构
MySQL中的联合索引是一种索引类型，它允许你在多个列上创建索引。
联合索引按照索引中列的顺序进行排序。
联合索引的组织结构可以看作是一个B树（B-tree）结构，其中每个节点包含索引键值和指向数据行的指针。
每个节点包含多个键值对，每个键值对表示一个键值和对应的数据行指针。
在联合索引中，索引键值按照列的顺序进行排序。
当查询条件涉及到多个列时，MySQL可以利用联合索引来加速查询速度。
需要注意的是，联合索引并不是所有列的组合，而是按照列的顺序进行排序的。
因此，查询条件中涉及到的列必须在联合索引的第一个列之前，才能利用该联合索引。
否则，查询可能会使用不到索引或者只使用到部分索引。
另外，联合索引中包含的列越多，索引的大小就越大，插入、更新和删除的速度也会变慢。
因此，在设计联合索引时需要权衡查询性能和存储空间等因素。
mysql index dive 实现原理
mysql index dive 实现原理MySQL索引的实现原理涉及到B+树、聚簇索引和辅助索引的概念。
MySQL索引的实现原理是基于B+树的索引结构，通过聚簇索引和辅助索引来优化数据查询的效率。
聚簇索引决定了数据的物理存储顺序，辅助索引指向聚簇索引中的记录。
根据索引类型不同，MySQL会进行相应的索引检索操作。
1. B+树：MySQL中常用的索引结构是B+树。
B+树是一种多路平衡查找树，每个节点存储多个关键字并按照大小顺序排列。
它的特点是平衡、稳定，查询效率高。
B+树索引在MySQL中的实现是基于磁盘的，通过将索引数据保存在磁盘上，可以处理大量的数据。
2. 聚簇索引：聚簇索引是一种特殊的索引类型，它决定了表中数据的物理存储顺序。
在MySQL中，每个表只能有一个聚簇索引。
当创建主键或唯一索引时，如果没有指定使用的索引类型，MySQL会将其默认为聚簇索引。
聚簇索引可以提高查询效率，因为相关的数据行存储在一个物理块中，可以减少磁盘I/O操作。
3. 辅助索引：辅助索引是相对于聚簇索引而言的，它不决定数据的物理存储顺序，而是指向聚簇索引中的记录。
辅助索引可以根据某列的值进行查找，但是查询过程中可能需要多次磁盘I/O操作，因为辅助索引只存储了索引列和对应的聚簇索引中的行指针。
当执行SELECT语句查询数据时，MySQL会根据WHERE条件中的列进行索引检索。
MySQL会判断使用的索引类型是聚簇索引还是辅助索引。
如果是聚簇索引，则直接根据索引值找到对应的数据行；如果是辅助索引，则需要根据索引值找到对应的聚簇索引中的行指针，然后再根据行指针找到对应的数据行。
MySQL优化系列2.1-MySQL中ISNULL、ISNOTNULL、!=能用上索引吗？
MySQL优化系列2.1-MySQL中ISNULL、ISNOTNULL、!=能⽤上索引吗？看⾯试题的时候，总能看到MySQL在什么情况下⽤不上索引，如下：MySQL的WHERE⼦句中包含 IS NULL、IS NOT NULL、!= 这些条件时便不能使⽤索引查询，只能使⽤全表扫描。
不耽误⼤家时间，告诉⼤家结论：MySQL中决定使不使⽤某个索引执⾏查询的依据就是成本够不够⼩，如果null值很多，还是会⽤到索引的。
⾃⼰做了个验证：⼀个⼤概3万数据的表，如果只有10多个记录是null值，is null⾛索引，not null和!=没⾛索引，如果⼤部分都是null值，只有部分⼏条数据有值，is null，not null和!=都⾛索引。
以下是搬过来⽹上的验证，让⼤家看看，结构如下：CREATE TABLE s1 (id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,key1 VARCHAR(100),key2 VARCHAR(100),key3 VARCHAR(100),key_part1 VARCHAR(100),key_part2 VARCHAR(100),key_part3 VARCHAR(100),common_field VARCHAR(100),PRIMARY KEY (id),KEY idx_key1 (key1),KEY idx_key2 (key2),KEY idx_key3 (key3),KEY idx_key_part(key_part1, key_part2, key_part3)) Engine=InnoDB CHARSET=utf8;这个表⾥有10000条记录：mysql> SELECT COUNT(*) FROM s1;+----------+| COUNT(*) |+----------+| 10000 |+----------+1 row in set (0.00 sec)下边贴⼏个图：上边⼏个查询语句的WHERE⼦句中⽤了IS NULL、IS NOT NULL、!=这些条件，但是从它们的执⾏计划中可以看出来，这些语句都采⽤了相应的⼆级索引执⾏查询，⽽不是使⽤所谓的全表扫描，谣⾔不攻⾃破。
mysql组合索引底层原理
MySQL的组合索引是指在一个表中创建多个列的索引，以提高查询效率。
组合索引的底层原理是使用B+树数据结构来存储索引数据。
B+树是一种平衡树，它的每个节点可以存储多个键值对。
在MySQL中，每个索引都对应一个B+树。
对于组合索引，B+树的每个节点存储的是多个列的值。
当查询语句中包含组合索引的列时，MySQL会使用B+树进行索引查找。
它会从根节点开始，根据查询条件的值逐层向下搜索，直到找到满足条件的叶子节点。
在B+树的叶子节点中，存储的是索引的键值对，其中键是组合索引的列的值，值是对应的行的物理地址。
当找到满足条件的叶子节点后，MySQL会根据物理地址找到对应的行数据。
组合索引的好处是可以减少磁盘IO次数，提高查询效率。
因为B+树的结构可以让查询语句只需要搜索少数几个节点就能找到满足条件的数据，而不需要遍历整个表。
然而，组合索引也有一些限制。
首先，组合索引的列顺序很
重要，查询语句中的条件必须按照组合索引的列顺序来使用，才能充分利用索引。
其次，组合索引的列数不能太多，否则B+树的高度会增加，导致查询效率下降。
总结起来，MySQL的组合索引底层原理是使用B+树数据结构来存储索引数据，通过逐层搜索和物理地址查找来提高查询效率。
但是需要注意组合索引的列顺序和列数的限制。
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InnoDB索引结构分析结构介绍在InnoDB的代码中，在page0page.h 和page0page.c中定义和实现了索引相关的存储。
一个页面的内容包含真正的record数据、用于加速查找的slot，以及一些头信息组成，具体的头信息见page0page.h中下面一系列的宏定义：#define PAGE_N_DIR_SLOTS 0 /* number of slots in page directory */#define PAGE_HEAP_TOP 2 /* pointer to record heap top */#define PAGE_N_HEAP 4 /* number of records in the heap, bit 15=flag: new-style compact page format */#define PAGE_FREE 6 /* pointer to start of page free record list */#define PAGE_GARBAGE 8 /* number of bytes in deleted records */#define PAGE_LAST_INSERT 10 /* pointer to the last inserted record, or NULL if this info has been reset by a delete, for example */#define PAGE_DIRECTION 12 /* last insert direction: PAGE_LEFT, ... */#define PAGE_N_DIRECTION 14 /* number of consecutive inserts to the same direction */#define PAGE_N_RECS 16 /* number of user records on the page */#define PAGE_MAX_TRX_ID 18 /* highest id of a trx which may have modified a record on the page; a dulint; defined only in secondary indexes and in the insert buffer tree; NOTE: this may be modified only when the thread has an x-latch to the page, and ALSO an x-latch to btr_search_latch if there is a hash index to the page! */#define PAGE_HEADER_PRIV_END 26 /* end of private data structure of the page header which are set in a page create */上面定一个索引页面的头的每个字段的含义以及偏移值，从注释可以看出，在页面offset为0的地方存放的是该页面有多少slot、在offset为2的地方存放该页面内的第一个记录开始的offset、在offset为4的地方存放该页面有多少记录的值等等，这里就不一一介绍，大家看字面意思也能够大概理解各个字段的含义。
#define PAGE_LEVEL 26 /* level of the node in an index tree; the leaf level is the level 0. This field should not be written to after page creation. */#define PAGE_INDEX_ID 28 /* index id where the page belongs. This field should not be written to after page creation. */#define PAGE_BTR_SEG_LEAF 36 /* file segment header for the leaf pages in a B-tree: defined only on the root page of a B-tree, but not in the root of an ibuf tree */#define PAGE_BTR_IBUF_FREE_LIST PAGE_BTR_SEG_LEAF#define PAGE_BTR_IBUF_FREE_LIST_NODE PAGE_BTR_SEG_LEAF/* in the place of PAGE_BTR_SEG_LEAF and _TOP there is a free list base node if the page is the root page of an ibuf tree, and at the same place is the free list node if the page is in a free list */#define PAGE_BTR_SEG_TOP (36 + FSEG_HEADER_SIZE)/* file segment header for the non-leaf pages in a B-tree: defined only on the root page of a B-tree, but not in the root of an ibuf tree*/上面的宏定义了root page的页子节点和非页子节点的实体头的位置，当然这里存放的是页号，为了更好的理解上面的概念，可以复习一下上面的图然后我们介绍page_create_low这个函数，该函数用来创建一个页，初始化相关的各个字段，详细的代码在page0page.c处定义：1.设置该页面的类型为FIL_PAGE_INDEX，表明这是一个索引页2.分配一个200字节大小的mem_heap（mem_heap是InnoDB内部用来管理内存块的基本机制，可以通过阅读mem0mem.c来了解这部分的机制），注意这里直接用了200，而没有用相应的宏3.初始化一个最小的dummy记录（tuple），设置该记录的类型为REC_STA TUS_INFIMUM，这个记录只有一列，记录有下面四种类型，分别如下：#define REC_STA TUS_ORDINARY 0#define REC_STA TUS_NODE_PTR 1#define REC_STA TUS_INFIMUM 2#define REC_STA TUS_SUPREMUM 34.获取记录的第一列，设置该列的数据为“infimum”、类型为“DA TA_V ARCHAR,DA TA_ENGLISH | DA TA_NOT_NULL”，这是一个标记位的或值5.将buffer指针指向页面的数据偏移位去，偏移位的定义如下：#define PAGE_DA TA (PAGE_HEADER + 36 + 2 * FSEG_HEADER_SIZE)6.调用rec_convert_dtuple_to_rec函数将内存中的记录转成文件上的表示写入buffer页7.设置该记录的n_owned为1，设置heap_no为08.然后将指针指向该记录的尾部，以便写入另一个dummy（supermum）记录9.设置该页的头信息，我们会看到在上面定义的一些熟悉的头的定义：page_header_set_field(page, NULL, PAGE_N_DIR_SLOTS, 2);page_header_set_ptr(page, NULL, PAGE_HEAP_TOP, heap_top);page_header_set_field(page, NULL, PAGE_N_HEAP,comp ? 0x8000 | PAGE_HEAP_NO_USER_LOW : PAGE_HEAP_NO_USER_LOW);page_header_set_ptr(page, NULL, PAGE_FREE, NULL);page_header_set_field(page, NULL, PAGE_GARBAGE, 0);page_header_set_ptr(page, NULL, PAGE_LAST_INSERT, NULL);page_header_set_field(page, NULL, PAGE_DIRECTION, PAGE_NO_DIRECTION);page_header_set_field(page, NULL, PAGE_N_DIRECTION, 0);page_header_set_field(page, NULL, PAGE_N_RECS, 0);page_set_max_trx_id(block, NULL, ut_dulint_zero, NULL);10.从上面的头信息第一行，我们知道空页面有两个slot，接着会将这两个slot分别指向前面插入的两个dummy记录插入记录时索引的操作介绍row0ins.c中的row_ins_index_entry_step中具体的插入过程：1.首先检查要插入的行的每个列的类型有效性，主要有13中类型ut_ad(dtuple_check_typed(node->row));2.然后根据该索引以及原记录，将组成索引的列的值组成一个记录row_ins_index_entry_set_vals(node->index, node->entry, node->row);3.最后检查组成的记录的有效性ut_ad(dtuple_check_typed(node->entry));4.调用row_ins_index_entry来进行最终的插入。