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浅谈数据库索引的结构设计与优化

 一. 了解数据库索引的必要性

　　对于稍微数据量大一点的表，如果不适用索引，那么性能效率都会很低；如果绕开了索引，直接进行分区分表，数据库集群读写分离来解决性能问题的话，那么未免也太小题大做了。

　　对于大多数中小型系统，索引能够帮你解决90%的性能问题，所以索引是解决关系型数据库非常有利的武器。

二. 表和索引结构

　　1.索引页和表页

　　　　表和索引都是存在页中。页的大小一般是4KB.页的大小仅仅决定了一个页能存储多少个索引行，表行。

　　2.索引行

　　　　索引行是很有用的一个概念对于访问路径的时候。索引行的概念可以通过下图来了解:

　　　　每一个页上包含了很多索引行，每个索引行里存储着索引条目和指向下一层的页，这种数据结构为B-tree结构。

　　3.缓冲池和磁盘I/O

　　　　我们可以使用内存的缓冲池来减小到磁盘的访问。这一策略对sql性能表现至关重要。下图展示了磁盘读取到缓冲区的巨大成本：

　　　　当我们需要某一页的一行数据时，和需要这一页的数据时，所花费的时间是相等的。可以通过执行:show global status like 'innodb%read%';来判断缓存命中的情况，具体的参数可以自行在网上查找:

　　　　　　可以算出来缓存命中率为=260850/(64+260850+1927)=99.24%,是很高的命中率了。

　　4.硬件特性

　　　　硬盘磁盘的图可以用下图简单表示:

　　　　我们的数据库表里的数据就保存在磁盘上，如果要读取数据，就要砖头磁盘，用磁头和磁盘的磁力来改变状态，来读取数据，所以，我们应该尽量少的转动磁盘，来优化数据库性能。