mysql建立索引时为什么要求区分度高?

因为InnoDB支持事务,空间利用率高(使用聚簇索引),行级锁等特点,是mysql的默认存储引擎。在建立索引时,通常说索引列区分度高效果更好,其原理是什么?
MySQL B+树索引是MySQL中最常用的索引类型,它是一种基于B+树数据结构的索引方式。B+树索引的优点在于它可以快速定位到需要查找的数据,同时还可以支持范围查询和排序等操作。B+树是在B树基础上的一种优化,非叶子节点上仅存储键值,不存储数据;而所有数据记录均存储在叶子节点上,并且数据是按照顺序排列的。

  • 如果一列数据为性别,只有1-2个值时,查询时会不会走索引?索引树是什么样?

  • 为什么not in也通常会使用索引失效?

区分度对索引有什么影响?

有如下一张表:

在sex字段上建立了一个索引,当使用

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SELECT * FROM `people` WHERE sex = 1;
# 查询时间1.837s

explain 显示

确实走了索引扫描,但是速度比不使用索引慢

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SELECT * FROM `people` ignore index(idx_sex) WHERE sex = 1 ;
# 查询时间 0.615s

不走索引更快
对于仅有1、2的b+tree树如下,相同的结点会分布在不同的分支上,

查询时会走过不同的分支而不是单单一边的分支

对于区分度高的age字段,值范围在[0,100] 之前, 使用索引可以显著减少扫描的行数:

not in 索引失效

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EXPLAIN SELECT * FROM `people` WHERE age NOT IN (83);
/* 1 SIMPLE people ALL idex_age 995605 84.01 Using where */

EXPLAIN SELECT age FROM `people` WHERE age NOT IN (83);

/* 1 SIMPLE people range idex_age idex_age 5 836434 100.00 Using where; Using index */

EXPLAIN SELECT age FROM `people` WHERE age NOT IN (83, 37)

/*
1 SIMPLE people index idex_age idex_age 5 995605 100.00 Using where; Using index
*/

not in 并不是总是不能使用索引,当查询的字段得包含索引字段,可以使用到索引,type为range 或 index,并不高效,当in中只有一个值时,会被查询优化器优化

mysql建立索引时为什么要求区分度高?

https://blogml.top/2023/02/10/mysql-index/

作者

BoostMerlin

发布于

2023-02-10

更新于

2023-02-15

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