MySQL索引底層是怎么實(shí)現(xiàn)的

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索引是什么?

索引是幫助MySQL高效獲取數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

索引能干什么?

提高數(shù)據(jù)查詢的效率。

索引：排好序的快速查找數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)！索引會影響where后面的查找，和order by 后面的排序。

一、索引的分類

1??從存儲結(jié)構(gòu)上來劃分：BTree索引（B-Tree或B+Tree索引），Hash索引，full-index全文索引，R-Tree索引。

2??從應(yīng)用層次來分：普通索引，唯一索引，復(fù)合索引

3??根據(jù)中數(shù)據(jù)的物理順序與鍵值的邏輯（索引）順序關(guān)系：聚集索引，非聚集索引。

1??中所描述的是索引存儲時保存的形式，

2??是索引使用過程中進(jìn)行的分類，兩者是不同層次上的劃分。不過平時講的索引類型一般是指在應(yīng)用層次的劃分。

就像手機(jī)分類：安卓手機(jī)，IOS手機(jī) 與 華為手機(jī)，蘋果手機(jī)，OPPO手機(jī)一樣。

普通索引：即一個索引只包含單個列，一個表可以有多個單列索引

唯一索引：索引列的值必須唯一，但允許有空值

復(fù)合索引：即一個索引包含多個列

聚簇索引(聚集索引)：并不是一種單獨(dú)的索引類型，而是一種數(shù)據(jù)存儲方式。具體細(xì)節(jié)取決于不同的實(shí)現(xiàn)，InnoDB的聚簇索引其實(shí)就是在同一個結(jié)構(gòu)中保存了B-Tree索引(技術(shù)上來說是B+Tree)和數(shù)據(jù)行。

非聚簇索引：不是聚簇索引，就是非聚簇索引（認(rèn)真臉）。

二、索引的底層實(shí)現(xiàn)

mysql默認(rèn)存儲引擎innodb只顯式支持B-Tree( 從技術(shù)上來說是B+Tree)索引，對于頻繁訪問的表，innodb會透明建立自適應(yīng)hash索引，即在B樹索引基礎(chǔ)上建立hash索引，可以顯著提高查找效率，對于客戶端是透明的，不可控制的，隱式的。

不談存儲引擎，只討論實(shí)現(xiàn)(抽象)

Hash索引

基于哈希表實(shí)現(xiàn)，只有精確匹配索引所有列的查詢才有效，對于每一行數(shù)據(jù)，存儲引擎都會對所有的索引列計(jì)算一個哈希碼（hash code），并且Hash索引將所有的哈希碼存儲在索引中，同時在索引表中保存指向每個數(shù)據(jù)行的指針。

B-Tree索引（MySQL使用B+Tree）B-Tree能加快數(shù)據(jù)的訪問速度，因?yàn)榇鎯σ娌辉傩枰M(jìn)行全表掃描來獲取數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分布在各個節(jié)點(diǎn)之中。

B+Tree索引

是B-Tree的改進(jìn)版本，同時也是數(shù)據(jù)庫索引索引所采用的存儲結(jié)構(gòu)。

數(shù)據(jù)都在葉子節(jié)點(diǎn)上，并且增加了順序訪問指針，每個葉子節(jié)點(diǎn)都指向相鄰的葉子節(jié)點(diǎn)的地址。

相比B-Tree來說，進(jìn)行范圍查找時只需要查找兩個節(jié)點(diǎn)，進(jìn)行遍歷即可。而B-Tree需要獲取所有節(jié)點(diǎn)，相比之下B+Tree效率更高。

結(jié)合存儲引擎來討論（一般默認(rèn)使用B+Tree）

案例：假設(shè)有一張學(xué)生表，id為主鍵

在MyISAM引擎中的實(shí)現(xiàn)（二級索引也是這樣實(shí)現(xiàn)的）

在InnoDB中的實(shí)現(xiàn)

三、問題

問：為什么索引結(jié)構(gòu)默認(rèn)使用B-Tree，而不是hash，二叉樹，紅黑樹？

hash：雖然可以快速定位，但是沒有順序，IO復(fù)雜度高。

二叉樹：樹的高度不均勻，不能自平衡，查找效率跟數(shù)據(jù)有關(guān)（樹的高度），并且IO代價高。

紅黑樹：樹的高度隨著數(shù)據(jù)量增加而增加，IO代價高。

問：為什么官方建議使用自增長主鍵作為索引。

結(jié)合B+Tree的特點(diǎn)，自增主鍵是連續(xù)的，在插入過程中盡量減少頁分裂，即使要進(jìn)行頁分裂，也只會分裂很少一部分。并且能減少數(shù)據(jù)的移動，每次插入都是插入到最后?？傊褪菧p少分裂和移動的頻率。

插入連續(xù)的數(shù)據(jù)：

插入非連續(xù)的數(shù)據(jù)

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