数据库索引(一)

MySQL数据库索引是数据库管理系统中用于加速检索操作的一种数据结构。在MySQL中，索引可以帮助数据库更快地找到数据，类似于书的目录可以帮助你更快找到你想要阅读的页面。以下是MySQL中几种常见的索引类型及其特点：

什么是索引:

1. B-Tree索引

总结:

B-Tree（平衡树）索引是最常用的索引类型，它适用于全值匹配、匹配列前缀、匹配范围值以及ORDER BY和GROUP BY操作。在B-Tree索引中，数据库记录被存储在一个树状结构中，便于快速查找和访问。这种类型的索引对于高选择性的查询特别有用。

在MySQL数据库中，B-Tree索引是最常见的索引类型，用于加速数据的查找速度。B-Tree简称平衡树（Balanced Tree），实际上在大多数数据库系统中使用的是B-Tree的变种，如B+Tree。

B-Tree索引的基本原理：

B-Tree索引是一种自平衡树结构，它维护数据以便进行快速查找、顺序访问、插入和删除操作。B-Tree索引中的每一个节点可能包含多个键（key）以及指向子节点的指针。在B-Tree中，所有的叶子节点都位于同一层。

特点：

1. 节点分裂：当一个节点的键值对数量超过预设的最大值时，会发生分裂，这保持了树的平衡。
2. 高效查找：B-Tree索引可以在对数时间复杂度内完成查找操作，因为每一次比较都能排除大量的数据。
3. 顺序访问及范围查询：由于B-Tree索引维护了数据的顺序，它对于顺序访问和范围查询非常有效。

B+Tree索引：

MySQL实际上使用的是B+Tree索引。B+Tree与B-Tree类似，但有几个关键的不同之处：

1. 所有的值都存在于叶子节点，并且叶子节点之间通过指针连接，这使得范围查询更加高效。
2. 非叶子节点只存储键值和指针，并不存储数据，这意味着非叶子节点可以存储更多的键值，从而减少了树的高度。
3. 叶子节点之间是双向链接的，这样可以很方便地进行前向和后向扫描。

MySQL中的B-Tree索引使用场景：

1. 等值查询：当你需要查找某一特定值时，B-Tree索引可以快速定位到这个值。
2. 范围查询：当你需要查找一系列值时，B-Tree索引可以利用其顺序性快速定位到范围的起始位置并进行扫描。
3. 排序操作：由于B-Tree索引维护了数据的顺序，因此在ORDER BY操作时，如果按照索引列排序，可以直接利用索引进行快速排序。
4. 分组操作：在GROUP BY操作时，如果按照索引列分组，可以利用索引来优化查询。

维护B-Tree索引的代价：

虽然B-Tree索引在查询操作中非常有效，但也有一些代价需要考虑：

1. 空间消耗：B-Tree索引需要额外的存储空间。
2. 维护成本：在插入、删除和更新数据时，可能需要对索引进行重新平衡，这会增加额外的性能开销。
3. 写操作性能：由于数据的变更需要同步更新索引，因此写操作可能会变慢。

创建索引：

在MySQL中，你可以使用CREATE INDEX语句来创建B-Tree索引。例如：

CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name);

注意事项：

• B-Tree索引对于全文本搜索不是很有效，对此MySQL提供了FULLTEXT索引。
• B-Tree索引不适合低基数的数据列，如性别或者布尔值。
• 适当的索引能大大提升性能，但是过多的索引会降低写操作的性能并增加存储空间的需求。

2. 哈希索引

总结:

哈希索引基于哈希表实现，只有精确匹配索引中的所有列的查询才能使用哈希索引。它们对于等值比较非常快，但不支持范围查找。因为哈希索引中的数据是无序的，所以它们也不适用于排序操作。

MySQL数据库中的哈希索引是基于哈希表实现的，它适用于等值查询操作，这意味着它能够在查询完全匹配的情况下提供快速的检索性能。由于哈希函数将输入值（键值）映射为哈希值，哈希索引可以直接使用这个哈希值来快速地定位数据行。

特点

1. 速度快：哈希索引的主要优点是速度。理想情况下（即没有哈希冲突），哈希索引可以提供接近常数时间复杂度的数据检索性能，即O(1)。

2. 只支持等值比较：哈希索引不支持范围查询和排序操作，因为哈希函数的结果顺序与键值本身的顺序不相关。它仅适用于=、IN()和<=>（NULL 安全等于）操作。

3. 无法利用前缀：与B树索引不同，哈希索引无法利用键值的前缀来进行查询。

4. 哈希冲突：不同的键值可能会产生相同的哈希值，这称为哈希冲突。当冲突发生时，数据库需要通过额外的方法来解决冲突，如链表或再哈希等，这会增加检索时间。

5. 内存存储引擎：通常，哈希索引用在内存存储引擎（如MEMORY表）中，因为这些存储引擎通常用于临时数据和快速查找。

使用场景

• 等值查询非常频繁的场景
• 不存在大量哈希冲突的场景
• 不需要对数据进行排序或范围查询的场景
• 数据量不是非常大，可以适应内存存储的场景

创建哈希索引

在MySQL中，可以在使用MEMORY存储引擎的表上创建哈希索引，通过以下SQL语句来创建：

CREATE TABLE example (
    id INT,
    value VARCHAR(255),
    INDEX USING HASH (id)
) ENGINE = MEMORY;

此外，在InnoDB存储引擎中，虽然没有显式的哈希索引类型，但是InnoDB会根据情况自动在B树索引上构建自适应的哈希索引，以加速等值比较的查询。这个过程是自动的，无法通过SQL语句直接控制。

注意事项

• 哈希索引适用于键值唯一或键值重复性不高的情况，当键值重复性高时，哈希冲突增多，性能优势就会降低。
• 哈希索引对于大数据集可能不太适用，特别是当数据集不能完全放入内存时。
• 需要注意的是，即使在适用于哈希索引的场景中，也需要根据实际应用的查询模式和性能要求来决定是否使用哈希索引。