【MySQL进阶】索引的结构及分类

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系列专栏：MySQL数据库

 

目录

一、索引概述

1.介绍

2.演示

3.特点

二、索引结构

1.概述

2.二叉树  

3.B-Tree

4.B+Tree

 5.Hash

三、索引分类

1.索引分类

2.聚集索引&二级索引

四、索引语法

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一、索引概述

1.介绍

索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。

2.演示

表结构及其数据如下：

 假如我们要执行的SQL语句为 ： select * from user where age = 45;

1). 无索引情况

在无索引情况下，就需要从第一行开始扫描，一直扫描到最后一行，我们称之为 全表扫描，性能很低。

2). 有索引情况

如果我们针对于这张表建立了索引，假设索引结构就是二叉树，那么也就意味着，会对 age 这个字段建立一个二叉树的索引结构。

 此时我们在进行查询时，只需要扫描三次就可以找到数据了，极大的提高的查询的效率。

备注： 这里我们只是假设索引的结构是二叉树，介绍一下索引的大概原理，只是一个示意图，并不是索引的真实结构，索引的真实结构，后面会详细介绍。

3.特点

优势	劣势
提高数据检索的效率，降低数据库的IO 成本	索引列也是要占用空间的。
通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗。	索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE时，效率降低。

二、索引结构

1.概述

MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的索引结构，主要包含以下几种：

索引结构	描述
B+Tree索引	最常见的索引类型，大部分引擎都支持 B+ 树索引
Hash索引	底层数据结构是用哈希表实现的, 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）	空间索引是MyISAM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)	是一种通过建立倒排索引,快速匹配文档的方式。类似于Lucene,Solr,ES

上述是 MySQL 中所支持的所有的索引结构，接下来，我们再来看看不同的存储引擎对于索引结构的支持情况

索引	InnoDB	MyISAM	Memory
B+tree索引	支持	支持	支持
Hash 索引	不支持	不支持	支持
R-tree 索引	不支持	支持	不支持
Full-text	5.6版本之后支持	支持	不支持

注意： 我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指 B+ 树结构组织的索引。

2.二叉树  

假如说MySQL的索引结构采用二叉树的数据结构，比较理想的结构如下：

如果主键是顺序插入的，则会形成一个单向链表，结构如下：

所以，如果选择二叉树作为索引结构，会存在以下缺点：

• 顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。
• 大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。

此时大家可能会想到，我们可以选择红黑树，红黑树是一颗自平衡二叉树，那这样即使是顺序插入数据，最终形成的数据结构也是一颗平衡的二叉树, 结构如下 :

但是，即使如此，由于红黑树也是一颗二叉树，所以也会存在一个缺点：

• 大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。

所以，在 MySQL 的索引结构中，并没有选择二叉树或者红黑树，而选择的是 B+Tree ，那么什么是

B+Tree 呢？在详解 B+Tree 之前，先来介绍一个 B-Tree 。

3.B-Tree

B-Tree ， B 树是一种多叉路衡查找树，相对于二叉树， B 树每个节点可以有多个分支，即多叉。

以一颗最大度数（ max-degree ）为 5(5 阶 ) 的 b-tree 为例，那这个 B 树每个节点最多存储 4 个 key ， 5

个指针：

知识小贴士: 树的度数指的是一个节点的子节点个数

我们可以通过一个数据结构可视化的网站来简单演示一下： 

B-Tree Visualization (usfca.edu)

插入一组数据： 100 65 169 368 900 556 780 35 215 1200 234 888 158 90 1000 88

120 268 250 。然后观察一些数据插入过程中，节点的变化情况。

特点：

• 5阶的B树，每一个节点最多存储4个key，对应5个指针。
• 一旦节点存储的key数量到达5，就会裂变，中间元素向上分裂。
• 在B树中，非叶子节点和叶子节点都会存放数据。

4.B+Tree

B+Tree 是 B-Tree 的变种，我们以一颗最大度数（ max-degree ）为 4 （4阶）的 b+tree 为例，来看一下其结构示意图：

我们可以通过一个数据结构可视化的网站来简单演示一下：

B+ Tree Visualization (usfca.edu)

插入一组数据： 100 65 169 368 900 556 780 35 215 1200 234 888 158 90 1000 88

120 268 250 。然后观察一些数据插入过程中，节点的变化情况。

最终我们看到， B+Tree 与 B-Tree 相比，主要有以下三点区别：

• 所有的数据都会出现在叶子节点。
• 叶子节点形成一个单向链表。
• 非叶子节点仅仅起到索引数据作用，具体的数据都是在叶子节点存放的。

上述我们所看到的结构是标准的 B+Tree 的数据结构，接下来，我们再来看看 MySQL 中优化之后的

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，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree ，提高区间访问的性能，利于排序。

 5.Hash

MySQL 中除了支持 B+Tree 索引，还支持一种索引类型 ---Hash 索引。

1). 结构

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。

如果两个 ( 或多个 ) 键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了 hash 冲突（也称为 hash 碰撞），可以通过链表来解决。

2). 特点

A. Hash 索引只能用于对等比较 (= ， in) ，不支持范围查询（ between ， > ， < ， ... ）

B. 无法利用索引完成排序操作

C. 查询效率高，通常 ( 不存在 hash 冲突的情况 ) 只需要一次检索就可以了，效率通常要高于 B+tree 索

引

3). 存储引擎支持

在 MySQL 中，支持 hash 索引的是 Memory 存储引擎。 而 InnoDB 中具有自适应 hash 功能， hash 索引是InnoDB存储引擎根据 B+Tree 索引在指定条件下自动构建的。

思考题： 为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构?

A. 相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；

B. 对于 B-tree ，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储

的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低；

C. 相对 Hash 索引， B+tree 支持范围匹配及排序操作；

三、索引分类

1.索引分类

在MySQL数据库，将索引的具体类型主要分为以下几类：主键索引、唯一索引、常规索引、全文索引。

分类	含义	特点	关键字
主键索引	针对于表中主键创建的索引	默认自动创建, 只能有一个	PRIMARY
唯一索引	避免同一个表中某数据列中的值重复	可以有多个	UNIQUE
常规索引	快速定位特定数据	可以有多个
全文索引	全文索引查找的是文本中的关键词，而不是比较索引中的值	可以有多个	FULLTEXT

2.聚集索引&二级索引

而在在 InnoDB 存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：

分类	含义	特点
聚集索引(Clustered Index)	将数据存储与索引放到了一块，索引结构的叶子节点保存了行数据	必须有,而且只有一个
二级索引(Secondary Index)	将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点关联的是对应的主键	可以存在多个

聚集索引选取规则 :

• 如果存在主键，主键索引就是聚集索引。
• 如果不存在主键，将使用第一个唯一（UNIQUE）索引作为聚集索引。
• 如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索 引

聚集索引和二级索引的具体结构如下：

• 聚集索引的叶子节点下挂的是这一行的数据 。
• 二级索引的叶子节点下挂的是该字段值对应的主键值。

接下来，我们来分析一下，当我们执行如下的 SQL 语句时，具体的查找过程是什么样子的。

具体过程如下 :

① . 由于是根据 name 字段进行查询，所以先根据 name='Arm' 到 name 字段的二级索引中进行匹配查

找。但是在二级索引中只能查找到 Arm 对应的主键值 10 。

② . 由于查询返回的数据是 * ，所以此时，还需要根据主键值 10 ，到聚集索引中查找 10 对应的记录，最终找到10 对应的行 row 。

③ . 最终拿到这一行的数据，直接返回即可。

回表查询： 这种先到二级索引中查找数据，找到主键值，然后再到聚集索引中根据主键值，获取数据的方式，就称之为回表查询。

思考题：

以下两条SQL语句，那个执行效率高? 为什么?

A. select * from user where id = 10 ;

B. select * from user where name = 'Arm' ;

备注: id为主键，name字段创建的有索引；

解答：

A 语句的执行性能要高于B 语句。

因为A语句直接走聚集索引，直接返回数据。 而B语句需要先查询name字段的二级索引，然

后再查询聚集索引，也就是需要进行回表查询。

思考题：

InnoDB主键索引的B+tree高度为多高呢?

假设:

一行数据大小为1k，一页中可以存储16行这样的数据。InnoDB的指针占用6个字节的空

间，主键即使为bigint，占用字节数为8。

高度为2：

n * 8 + (n + 1) * 6 = 16*1024 , 算出n约为 1170

1171* 16 = 18736

也就是说，如果树的高度为2，则可以存储 18000 多条记录。

高度为3：

1171 * 1171 * 16 = 21939856

也就是说，如果树的高度为3，则可以存储 2200w 左右的记录。

四、索引语法

1). 创建索引

CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name (
index_col_name,... ) ;

2). 查看索引

SHOW INDEX FROM table_name ;

3). 删除索引

DROP INDEX index_name ON table_name ;

案例演示 :

先来创建一张表 tb_user ，并且查询测试数据。

create table tb_user(
id int primary key auto_increment comment '主键',
name varchar(50) not null comment '用户名',
phone varchar(11) not null comment '手机号',
email varchar(100) comment '邮箱',
profession varchar(11) comment '专业',
age tinyint unsigned comment '年龄',
gender char(1) comment '性别 , 1: 男, 2: 女',
status char(1) comment '状态',
createtime datetime comment '创建时间'
) comment '系统用户表';

INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('吕布', '17799990000', '[email protected]', '软件工程', 23, '1',
'6', '2001-02-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('曹操', '17799990001', '[email protected]', '通讯工程', 33,
'1', '0', '2001-03-05 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('赵云', '17799990002', '[email protected]', '英语', 34, '1',
'2', '2002-03-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('孙悟空', '17799990003', '[email protected]', '工程造价', 54,
'1', '0', '2001-07-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('花木兰', '17799990004', '[email protected]', '软件工程', 23,
'2', '1', '2001-04-22 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('大乔', '17799990005', '[email protected]', '舞蹈', 22, '2',
'0', '2001-02-07 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('露娜', '17799990006', '[email protected]', '应用数学', 24,
'2', '0', '2001-02-08 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('程咬金', '17799990007', '[email protected]', '化工', 38,
'1', '5', '2001-05-23 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('项羽', '17799990008', '[email protected]', '金属材料', 43,
'1', '0', '2001-09-18 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('白起', '17799990009', '[email protected]', '机械工程及其自动
化', 27, '1', '2', '2001-08-16 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('韩信', '17799990010', '[email protected]', '无机非金属材料工
程', 27, '1', '0', '2001-06-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('荆轲', '17799990011', '[email protected]', '会计', 29, '1',
'0', '2001-05-11 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('兰陵王', '17799990012', '[email protected]', '工程造价',
44, '1', '1', '2001-04-09 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('狂铁', '17799990013', '[email protected]', '应用数学', 43,
'1', '2', '2001-04-10 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('貂蝉', '17799990014', '[email protected]', '软件工程', 40,
'2', '3', '2001-02-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('妲己', '17799990015', '[email protected]', '软件工程', 31,
'2', '0', '2001-01-30 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('芈月', '17799990016', '[email protected]', '工业经济', 35,
'2', '0', '2000-05-03 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('嬴政', '17799990017', '[email protected]', '化工', 38, '1',
'1', '2001-08-08 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('狄仁杰', '17799990018', '[email protected]', '国际贸易',
30, '1', '0', '2007-03-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('安琪拉', '17799990019', '[email protected]', '城市规划', 51,
'2', '0', '2001-08-15 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('典韦', '17799990020', '[email protected]', '城市规划', 52,
'1', '2', '2000-04-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('廉颇', '17799990021', '[email protected]', '土木工程', 19,
'1', '3', '2002-07-18 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('后羿', '17799990022', '[email protected]', '城市园林', 20,
'1', '0', '2002-03-10 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('姜子牙', '17799990023', '[email protected]', '工程造价', 29,
'1', '4', '2003-05-26 00:00:00');


select * from tb_user;

 数据准备好了之后，接下来，我们就来完成如下需求：

查看索引：

show index from tb_user;

 A. name字段为姓名字段，该字段的值可能会重复，为该字段创建索引。

CREATE INDEX idx_user_name ON tb_user(name);

B. phone手机号字段的值，是非空，且唯一的，为该字段创建唯一索引。

 

 C. 为profession、age、status创建联合索引。

CREATE INDEX idx_user_pro_age_sta ON tb_user(profession,age,status);

 D. 为email建立合适的索引来提升查询效率。

CREATE INDEX idx_email ON tb_user(email);

E.删除email索引

drop index idx_email on tb_user;