【MySQL】索引介绍、索引的数据结构

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Redis

石可破也，而不可夺坚；丹可磨也，而不可夺赤。

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一、索引概述

• 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。

当执行一条sql语句：select* from user where age = 18;，若是这个表是无索引的，在执行这条sql的时候会遍历整个表去匹配是否存在age=18的内容，这种方式被称为是全表扫描，性能非常低；若是要查询的表是有索引的，这个表在存储数据的时候会对每一条插入的数据进行维护，形成一个二叉树，当要查询age=18就可以遍历这个二叉树而不用遍历整个表（注意：此处的二叉树并不是真实的索引结构，仅作为演示）。

• 优缺点：

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

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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

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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（空间索引）	不支持	支持	不支持
Full-text（全文索引）	5.6版本之后支持	支持	不支持

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• 二叉树缺点：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。
• 红黑树：大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。

2.1 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。

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2.2 Hash

• Hash索引特点:
• • 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