【MySQL索引 | 第1篇】索引介绍以及索引的结构

文章目录

• 1. 什么是索引？
• 2. 索引的优缺点
• 3. 索引结构
• 4. B-Tree（多路平衡查找树）
• 5. 经典 B +Tree
• 6. MySQL 索引数据结构中的 B +Tree
• 7. Hash

1. 什么是索引？

• 索引（index）是帮助 MySQL 高效获取数据 的数据结构 （ 有序）。

2. 索引的优缺点

• 优点：
  提高检索效率 ，降低数据库 IO 成本；通过索引对数据进行排序， 降低数据排序成本，降低 CPU 的消耗。
• 缺点：
  索引列 占用空间 ；索引在提高查询效率的同时也 降低了更新表的速度，在对数据表的 INSERT、UPDATE、DELETE 操作时，效率降低。

3. 索引结构

MySQL 索引在存储引擎层实现，不同的存储引擎有不同的结构。
有以下存储引擎：

• B+Tree 索引：最常见的索引类型，大部分引擎都支持 B+ 树索引。（平时说的索引，通常没有特别指明，都是 B+ 树索引）
• Hash 索引：底层数据结构是哈希表实现的，只有精确匹配索引列 的查询才有效，不支持范围查询。
• R-Tree（空间索引）：MyISM 引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少。
• Full-text（全文索引）：通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式。类似于 Lucene，Solr，ES。

4. B-Tree（多路平衡查找树）

5. 经典 B +Tree

6. MySQL 索引数据结构中的 B +Tree

• MySQL 索引数据结构对经典的 B +Tree 进行了优化。在原 B +Tree 的基础上，增加了一个指向相邻叶子节点的链表指针，形成了带 有顺序的指针 的 B +Tree，提高区间访问的性能。
  

7. Hash

• 哈希索引就是采用一定的 Hash 算法，将键值换算成新的 hash 值，映射到对应的槽位上，然后存储在 hash 表中
• 如两个（或多个）键值，映射到同一个槽位上，就产生了 hash 冲突（hash 碰撞），可以通过 链表 来解决。
  
• 特点：
  • Hash 索引只能用于对等比较 (=，in)， 不支持范围查询(between,>，
  • 无法 利用索引完成 排序操作
  • 查询效率高，通常只需要一次检索就可以了，效率通常要高于 B +tree 索引（若发生 hash 碰撞则不一定）
• 存储引擎支持：在 MySQL 中，支持 hash 索引的是Memory 引擎，而innoDB 中具有自适应 hash 功能，hash 索引是存储引擎根据 B +Tree 索引在指定条件下自动构建的。