一.什么是索引？

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

二.无索引的情况

找到了还会继续往下面找。

三.索引概述

1.优

(1)提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本

(2)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

2.缺

(1)索引也是要占用空间的。

(2)索引大大提高了查询效率,同时却也降低更新表的速度,如果对表进行INSERT,UPDATE,DELETE时,效率降低。

四.索引结构

(1)B+Tree索引

最常见的索引类型,大部分引擎都支持B+树索引

(2)Hash索引

底层结构是用哈希表实现的,只能精确匹配索引列的查询才有效,不支持范围查询。

(3)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

(4)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Lucence,Solr,ES。

默认情况下使用B+tree索引。

五.二叉树

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。

六.B-Tree(多路平衡查找树)

以一颗最大度数(max-degree)为5(5阶)的b-tree为例(每个节点最多存储4个key,5个指针):

（2）B树构建案例

插入100 65 169 368 900 556 780 35 215 1200 234 888 158 90 1000 88 120 268 2580数据为例

七.B+Tree

以一颗最大度数(max-degree)为4(4阶)的b+tree为例:

所有的元素都会出现在叶子节点

所有的节点形成了一个单向链表

八.Hash索引结构

哈希索引就是采用一定的hash算法,将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上,然后存储在hash表中。

九.Hash索引特点

1.Hash索引只能用于对等比较(=，in)，不支持范围查询(between,>,<,...)

2.无法利用索引完成排序操作

3.查询效率高,通常只需要一次检索就可以了,效率要高于B+tree索引

十.为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构？

相对于二叉树,层级更少,搜索效率高;

对于B-tree,无论是叶子节点还是非叶子节点,都会保存数据,这样导致一页中存储的键值减少,指针跟着减少,要同样保存大量数据,只能增加树的高度,导致性能降低;

相对Hash索引,B+tree支持范围匹配及排序操作;