深入浅出MySQL索引

索引

索引在MySQL中是举足轻重的。在添加索引后，我们在MySQL的查询上会极大的提高我们的查询效率，这也是慢查询解决办法之一。

数据结构

最初的时候MySQL中是采用二叉树进行插入数据的，这样的缺点很明显，就是树太高了，就如下图所示，我们需要查询5这个数据时，至少是需要比较5次才能达到效果，这个比较明显效率很低的。

二叉树

后面采用了红黑树来解决这样的问题，如下图所示。在先前的基础上确实优化了不少，减少了比较的次数，但是还是会存在树会越来越高的情况，当每一层元素放满时，就会增加层数，提高了树的高度。

红黑树

再后来MySQL就采用了B+数解决了树高度的问题，我们从B+数的数据结构来分析，这里设置Max.Degree就是树的最大高度为多少，这样就能控制树的高度，并且，你们可以发现叶子节点是完整的所有数据，并且采用了双向链表的数据结构。

B+树

 B树/B-树

这是B树也可以叫B-树，与B+树不同的是 ，B树上也降低了树的高度问题

索引分类

在了解了这些数据结构后，我们再了解MySQL有哪些不同的索引

按照以下划分MySQL中不同的索引

• 按照数据结构分：B+树索引、Hash索引、Full-text索引
• 按物理存储分：聚簇索引、非聚簇索引
• 按字段特性分：主键索引、唯一索引、普通索引、前缀索引

细说索引

这样区分过后，我们在来细说MySQL中的索引

B+树索引

我们按照上述的分类来说，B+树索引是现在MySQL最常用的索引数据结构，B+树通常会在非叶子节点存储索引，在叶子节点存储数据，并且由于叶子节点上是通过双向链表来连接的，这样的查询效率非常高，正是有了指针在当中的存储，B+树就能进行范围查询，可行性很高。可以采用最少的层，管理最多的数据。

（这里补充一点）

为什么没有采用B树（B-树）

因为在B树中，是将非叶子节点的数据同时存储了索引和数据①从全局的角度而言，我们如果需要范围查询，B+树的优势就很明显，只需要遍历两个节点就可以拿到范围数据，而B树是需要逐一对比②在全文扫描中，B+树只需要扫描叶子节点即可，而B树需要遍历整个树。

Hash索引

Hash索引其实也就是采用Hash表进行存储的，通过Hash的算法，将值存储在表中，这样的优势是非常明显的，也就是精准查询的效率非常高，只要查询的是具体的值，通过Key-value，这样只需要O(1)的时间复杂度就可以查询到值，那么缺点也就明显出来了，就是无法进行范围查询。

Full-text索引

全文索引是在MySQL5.6之后才允许在InnoDB存储引擎中使用的，之前只能用于MyISAM中，并且设置的列中只能为类型是Char、Varchar、Text的类型，在全文索引中，会匹配整个单词，而不是部分单词。

非聚簇和聚簇索引区别

简单来说，聚簇索引就是基于主键索引创建的索引，其余的都称为非聚簇索引。在InnoDB中本身就是按照B+树的结果来存储所有的数据和索引，最后也只会产生一个文件，这也意味着必须是需要有主键的，但是如果没有给主键，InnoDB也会自动的生成一个隐藏列(rowID)，作为自增型的主键，存储在B+树上，这也是为什么推荐使用自增型的主键，因为如果采用类型UUID的这种随机数插入，B+树的插入数据的就需要不断的变更树，使其平衡，效率也就降低了。而非聚簇索引则是将数据和索引分开的，典型的就是MyISAM存储引擎。这也就说明MyISAM的存储引擎是非聚簇的，而InnoDB是聚簇的。