索引常用的数据结构

索引的本质

• 索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构

常见的索引类型

BTree：多路平衡搜索树

• 叶节点具有相同的深度，叶节点的指针为空
• 所有索引元素不重复
• 节点中的数据索引从左到右递增排列
  

B Tree(B-Tree变种)

• 非叶子节点不存储data，只存储索引(冗余)，可以放更多的索引
• 叶子节点包含所有索引字段
• 叶子节点用指针连接，提高区间访问的性能
  

Hash

• 对索引的key进行一次hash计算就可以定位出数据存储的位置
• 很多时候Hash索引要比B 树索引更高效
• 仅能满足 “=”，“IN”，不支持范围查询
• hash冲突问题
  

InnoDB索引实现

主键索引（聚簇索引）

基本介绍

• 表数据文件本身就是按B Tree组织的一个索引结构文件
• 聚簇索引-叶节点包含了完整的数据记录
  

为什么建议InnoDB表必须建主键，并且推荐使用整型的自增主键？

• 如果设置了主键：那么InnoDB会选择主键作为聚簇索引、如果没有显式定义主键，则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引、如果也没有这样的唯一索引，则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚簇索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增)。
• 如果表使用自增主键，那么每次插入新的记录，记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置，主键的顺序按照数据记录的插入顺序排列，自动有序。当一页写满，就会自动开辟一个新的页
• 如果使用非自增主键：由于每次插入主键的值近似于随机，因此每次新记录都要被插到现有索引页的中间某个位置，此时MySQL不得不为了将新记录插到合适位置而移动数据，甚至目标页面可能已经被回写到磁盘上而从缓存中清掉，此时又要从磁盘上读回来，这增加了很多开销，同时频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片，得到了不够紧凑的索引结构，后续不得不通过OPTIMIZE TABLE来重建表并优化填充页面。

非主键索引

基本介绍

• 非主键索引结构叶子节点存储的是主键值
  

为什么非主键索引结构叶子节点存储的是主键值？(一致性和节省存储空间)

• 一致性：一个表只能有一个聚簇索引，只在唯一的一个聚簇索引上维护数据。聚簇索引的数据的物理存放顺序与索引顺序是一致的，即：只要索引是相邻的，那么对应的数据一定也是相邻地存放在磁盘上的。
• 节省维护索引的开销：每次修改数据只需要在一处维护全部的字段信息。
• 节省存储空间：一个组件字段信息与全部字段需要的空间相差太多，重复存储很浪费磁盘空间。

联合索引

• 索引最左前缀原理
  

结束语

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