柚子快報邀請碼778899分享：數據庫 MySQL的索引

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??穩(wěn)中求進，曬太陽

索引的概述

????????索引（index）是幫助MySQL高效獲取數據的數據結構(有序)。在數據之外，數據庫系統(tǒng)還維護著滿足 特定查找算法的數據結構，這些數據結構以某種方式引用（指向）數據， 這樣就可以在這些數據結構 上實現(xiàn)高級查找算法，這種數據結構就是索引。

假如我們要執(zhí)行的SQL語句為 ： select * from user where age = 45;

1). 無索引情況

在無索引情況下，就需要從第一行開始掃描，一直掃描到最后一行，我們稱之為 全表掃描，性能很 低。

2). 有索引情況

如果我們針對于這張表建立了索引，假設索引結構就是二叉樹，那么也就意味著，會對age這個字段建 立一個二叉樹的索引結構。

此時我們在進行查詢時，只需要掃描三次就可以找到數據了，極大的提高的查詢的效率。

索引結構

概述

MySQL的索引是在存儲引擎層實現(xiàn)的，不同的存儲引擎有不同的索引結構，主要包含以下幾種：

上述是MySQL中所支持的所有的索引結構，接下來，我們再來看看不同的存儲引擎對于索引結構的支持 情況。

我們平常所說的索引，如果沒有特別指明，都是指B+樹結構組織的索引。

B+Tree

B+Tree是B-Tree的變種，我們以一顆最大度數（max-degree）為4（4階）的b+tree為例，來看一 下其結構示意圖：

我們可以看到，兩部分：

綠色框框起來的部分，是索引部分，僅僅起到索引數據的作用，不存儲數據。

紅色框框起來的部分，是數據存儲部分，在其葉子節(jié)點中要存儲具體的數據。

上述我們所看到的結構是標準的B+Tree的數據結構，接下來，我們再來看看MySQL中優(yōu)化之后的 B+Tree。

MySQL索引數據結構對經典的B+Tree進行了優(yōu)化。在原B+Tree的基礎上，增加一個指向相鄰葉子節(jié)點 的鏈表指針，就形成了帶有順序指針的B+Tree，提高區(qū)間訪問的性能，利于排序。

Hash

MySQL中除了支持B+樹索引，還支持一種索引 Hash索引。

1). 結構

????????哈希索引就是采用一定的hash算法，將鍵值換算成新的hash值，映射到對應的槽位上，然后存儲在 hash表中。

????????如果兩個(或多個)鍵值，映射到一個相同的槽位上，他們就產生了hash沖突（也稱為hash碰撞），可 以通過鏈表來解決。

2）特點：

Hash索引只能對等比較(=,in) ,不支持范圍查詢（between , > , < , 。。）

無法利用索引完成排序操作。

查詢效率高，通常在不存在hash沖突的情況下，只需要檢索一次。

3）存儲引擎支持：

支持hash索引的是Memory存儲引擎。 而InnoDB中具有自適應hash功能，hash索引是 InnoDB存儲引擎根據B+Tree索引在指定條件下自動構建的。

索引的分類

索引的分類

在MySQL數據庫，將索引的具體類型主要分為以下幾類：主鍵索引、唯一索引、常規(guī)索引、全文索引。

聚集索引和二級索引

而在在InnoDB存儲引擎中，根據索引的存儲形式，又可以分為以下兩種：

聚集索引選取規(guī)則：

如果存在主鍵，主鍵就是聚集索引。

如果不存在主鍵，將使用第一個唯一索引作為聚集索引。

如果沒有主鍵和唯一索引。innodb則會自動生成一個rowid作為隱藏的聚簇索引。

聚集索引和二級索引的具體結構如下：

接下來，我們來分析一下，當我們執(zhí)行如下的SQL語句時，具體的查找過程是什么樣子的。

具體過程是：

由于是name創(chuàng)建的二級索引，使用name的值進行匹配，但在二級索引中只找到arm的id,

由于查詢返回的數據是* ，所以還需要根據主鍵值10。到聚集索引中查找10對應的記錄，最終找到10對應的行row。

最終拿到這一行的數據，直接返回。

回表查詢： 這種先到二級索引中查找數據，找到主鍵值，然后再到聚集索引中根據主鍵值，獲取 數據的方式，就稱之為回表查詢。

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