MySQL--索引底层数据结构详解

索引是什么?

索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构,因此可知索引是数据结构。
概念很抽象,但是类比生活中的例子就很容易理解,比如一本厚厚的书,我们想取找某一小节,我们可以根据目录去快速找到对应的章节,其实这个目录就可以叫这本书的索引,而数的目录又分为大章节小章节,如果倒着看是不是很像一棵树呢?

常见树的数据结构及特点:

二叉树:
二叉树是每个节点最多有两个子节点的树结构,通常有左子树和右子树,左右子树是有顺序的,左子树的值要小于父节点,右子树的值要大于父节点。

二叉树示意图:
在这里插入图片描述

极端情况下二插树可能没有左右子树,比如一组递增的数据,最终就形成了一个链表。

极端情况下二叉树示意图:
在这里插入图片描述

为了避免这种情况的发生,产生了平衡二叉树。

平衡二叉树(AVL Tree):
平衡二叉树是一种特殊的二叉树,除了满足二叉树的特征之外,它还要求左右两颗子树的高度差的绝对值不能超过1,且左右两棵子树都是平衡二叉树。
平衡二叉树解决了极端情况下退化为链表的问题,但是平衡二叉树满足了每个节点最多两个子节点的特点,如果数据量比较大的情况下,二叉树的高度会非常,查询的时候会多次进行磁盘IO,查询的性能会比较差,因此诞生了B-Tree。

同样数据,使用平衡二叉树演示:
在这里插入图片描述
很明显同样数据AVL树没有出现二叉树的情况。

B-Tree的特点:

  • 度(Degree):节点存储数据的个数,B-Tree允许一个节点存储多个数据。
  • 每个节点可以有M个子节点。
  • 叶子节点具有相同的深度。
  • 节点的数据从左到右顺序排列。
  • 叶子节点指针为空。

同样数据,B-Tree演示:

在这里插入图片描述

B+Tree的特点:

  • 非叶子节点不存储数据,只存储索引key,可以增加度(key占用的空间远小于data占用的空间)。
  • 叶子节点存储了全部数据,且增加了顺序访问指针,提高了区间访问性能,支持范围查询。

InnoDB中存储引擎页大小是16KB,一个节点就是一页,而一个Long类型的主键id占用8个字节,故叶子节点如果只存储索引的话,一个节点就能存储大量的索引key,这样就大大减少了节点个数,同时也节省了存储空间。

同样数据,B+Tree演示:

在这里插入图片描述
很直观的看到,B+Tree叶子节点多了指针,且叶子节点有全部数据,数据从左到右依次增大。

好用的数据演示网站:

在这里插入图片描述

Hash索引的特点:

  • hash索引不支持范围查找。
  • hash存在哈希冲突问题。
  • hash索引经过一次查询就可以定位到数据,查询效率比B+Tree高。

Full-text全文索引的特点:

仅可用于 MyISAM 存储引擎,用于检索文本信息的, 针对较大的数据,生成全文索引很耗时间及空间,在MySQL中一般不常用。

聚集索引和非聚集索引?

聚集索引和非聚集索引是按物理存储结构来划分的一个概念。

  • 聚集索引也叫聚族索引,是以主键创建的索引,聚集索引叶子节点存储的是数据,一个表中只存在一个聚集索引,且只存在于InnoDB引擎中。
  • 非聚集索引也叫辅助索引,索引和数据不在一起,非聚集索引叶子节点存储的是索引对应数据行的主键,通过索引行找到主键后,根据主键去找对应的数据。

MySQL InnoDB、MyISAM、Memory存储引擎对索引数据结构的支持:

数据类型InnoDBMyISAMMemory
B+Tree支持支持支持
Hash不支持(用户无法手动创建Hash索引)不支持支持
Full-text5.6版本后支持支持不支持

如有不正确的地方请各位指出纠正。

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