MySQL索引-索引的结构和原理

索引原理

查找算法

顺序查找
- 数组
- 链表
二分查找
- B+树
- 跳表
散列查找
- Hash表
DFS
- 树
- 图
BFS
- 树
- 图
分块查找
- 海量数据

Hash结构

hash

Hash索引可以方便的提供等值查询，但是对于范围查询就需要全表扫描了。

Hash索引在MySQL 中Hash结构主要应用在InnoDB 自适应哈希索引。
InnoDB自适应哈希索引是为了提升查询效率，InnoDB存储引擎会监控表上各个索引页的查询，当InnoDB注意到某些索引值访问非常频繁时，会在内存中基于B+Tree索引再创建一个哈希索引，使得内存中的 B+Tree 索引具备哈希索引的功能，即能够快速定值访问频繁访问的索引页。 InnoDB自适应哈希索引，在使用Hash索引访问时，一次性查找就能定位数据，等值查询效率要优于B+Tree。自适应哈希索引的建立使得InnoDB存储引擎能自动根据索引页访问的频率和模式自动地为某些热点页建立哈希索引来加速访问。另外InnoDB自适应哈希索引的功能，用户只能选择开启或关闭功能，无法进行人工干涉。

show engine innodb status \G;

在这里插入图片描述

show variables like ‘%innodb_adaptive%’;

在这里插入图片描述

B+树结构

B-Tree结构

索引值和data数据分布在整棵树结构中
每个节点可以存放多个索引值及对应的data数据
树节点中的多个索引值从左到右升序排列

B+Tree结构

非叶子节点不存储data数据，只存储索引值，这样便于存储更多的索引值

叶子节点包含了所有的索引值和data数据

叶子节点用指针连接，提高区间的访问性能

在这里插入图片描述

相比B树，B+树进行范围查找时，只需要查找定位两个节点的索引值，然后利用叶子节点的指针进

行遍历即可。而B树需要遍历范围内所有的节点和数据，显然B+Tree效率高。

聚簇索引和非聚簇索引

聚簇索引和非聚簇索引：B+Tree的叶子节点存放主键索引值和行记录就属于聚簇索引；如果索引值和行

记录分开存放就属于非聚簇索引。

在InnoDB引擎中，主键索引采用的就是聚簇索引结构存储。

在这里插入图片描述

聚簇索引

是一种数据存储方式，InnoDB的聚簇索引就是按照主键顺序构建 B+Tree结构。B+Tree的叶子节点就是行记录，行记录和主键值紧凑地存储在一起。这也意味着 InnoDB 的主键索引就是数据表本身，它按主键顺序存放了整张表的数据，占用的空间就是整个表数据量的大小。通常说主键索引就是聚簇索引。

InnoDB的表要求必须要有聚簇索引：