终于有人将 MySQL 索引讲清楚了！

做者：浪人

来源：http://tinyurl.com/y5ymnj9a

本文版权归做者全部

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• 1、索引的分类

• 2、索引的底层实现

• 3、问题

看了不少关于索引的博客，讲的大同小异。可是始终没有让我明白关于索引的一些概念，如B-Tree索引，Hash索引，惟一索引....

或许有不少人和我同样，没搞清楚概念就开始研究B-Tree，B+Tree等结构，致使在面试的时候答非所问！

索引是什么?

索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。

索引能干什么?

提升数据查询的效率。

索引：排好序的快速查找数据结构！索引会影响where后面的查找，和order by 后面的排序。

1、索引的分类

1. 从存储结构上来划分：BTree索引（B-Tree或B+Tree索引），Hash索引，full-index全文索引，R-Tree索引。

2. 从应用层次来分：普通索引，惟一索引，复合索引

3. 根据中数据的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序关系：汇集索引，非汇集索引。

第一点描述的是索引存储时保存的形式，第二点是索引使用过程当中进行的分类，二者是不一样层次上的划分。不过平时讲的索引类型通常是指在应用层次的划分。

就像手机分类：安卓手机，IOS手机 与 华为手机，苹果手机，OPPO手机同样。

普通索引：即一个索引只包含单个列，一个表能够有多个单列索引

惟一索引：索引列的值必须惟一，但容许有空值

复合索引：即一个索引包含多个列

聚簇索引(汇集索引)：并非一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。具体细节取决于不一样的实现，InnoDB的聚簇索引其实就是在同一个结构中保存了B-Tree索引(技术上来讲是B+Tree)和数据行。

非聚簇索引：不是聚簇索引，就是非聚簇索引（认真脸）。

2、索引的底层实现

mysql默认存储引擎innodb只显式支持B-Tree( 从技术上来讲

是B+Tree)索引，对于频繁访问的表，innodb会透明创建自适应hash索引，

即在B树索引基础上创建hash索引，能够显著提升查找效率，对于客户端是

透明的，不可控制的，隐式的。
复制代码

不谈存储引擎，只讨论实现(抽象)

Hash索引

基于哈希表实现，只有精确匹配索引全部列的查询才有效。

对于每一行数据，存储引擎都会对全部的索引列计算一个哈希码（hash code），而且Hash索引将全部的哈希码存储在索引中，同时在索引表中保存指向每一个数据行的指针。

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B-Tree索引（MySQL使用B+Tree）

B-Tree能加快数据的访问速度，由于存储引擎再也不须要进行全表扫描来获取数据，数据分布在各个节点之中。

img

B+Tree索引

是B-Tree的改进版本，同时也是数据库索引所采用的存储结构。

数据都在叶子节点上，而且增长了顺序访问指针，每一个叶子节点都指向相邻的叶子节点的地址。

相比B-Tree来讲，进行范围查找时只须要查找两个节点，进行遍历便可。而B-Tree须要获取全部节点，相比之下B+Tree效率更高。

结合存储引擎来讨论（通常默认使用B+Tree）

案例：假设有一张学生表，id为主键

id	name	birthday
1	Tom	1996-01-01
2	Jann	1996-01-04
3	Ray	1996-01-08
4	Michael	1996-01-10
5	Jack	1996-01-13
6	Steven	1996-01-23
7	Lily	1996-01-25

在MyISAM引擎中的实现（二级索引也是这样实现的）

在InnoDB中的实现

img

img

3、问题

问：为何索引结构默认使用B-Tree，而不是hash，二叉树，红黑树？

hash：虽然能够快速定位，可是没有顺序，IO复杂度高。

二叉树：树的高度不均匀，不能自平衡，查找效率跟数据有关（树的高度），而且IO代价高。

红黑树：树的高度随着数据量增长而增长，IO代价高。

问：为何官方建议使用自增加主键做为索引。

结合B+Tree的特色，自增主键是连续的，在插入过程当中尽可能减小页分裂，即便要进行页分裂，也只会分裂不多一部分。

而且能减小数据的移动，每次插入都是插入到最后。总之就是减小分裂和移动的频率。

插入连续的数据：

img

插入非连续的数据

End

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