MySQL 进阶 索引 -- 索引概述、索引结构（B+Tree、Hash）、索引分类（聚集索引 、 二级索引 、主键索引、唯一索引、常规索引、全文索引）_mysql索引ppt

1. 索引概述

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1.1 介绍

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。

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1.2 演示

使用索引后，此时我们在进行查询时，只需要扫描三次就可以找到数据了，极大的提高的查询的效率。

备注： 这里我们只是假设索引的结构是二叉树，介绍一下索引的大概原理，只是一个示意图，并不是索引的真实结构，索引的真实结构，后面会详细介绍。

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1.3 特点

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2. 索引结构

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2.1 概述

MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的索引结构，主要包含以下几种：

注意： 我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指B+树结构组织的索引。

上述是MySQL中所支持的所有的索引结构，接下来，我们再来看看不同的存储引擎对于索引结构的支持情况。

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2.2 二叉树（含红黑二叉数）

假如说MySQL的索引结构采用二叉树的数据结构，比较理想的结构如下：

如果主键是顺序插入的，则会形成一个单向链表，结构如下：

所以，如果选择二叉树作为索引结构，会存在以下缺点：

• 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。

此时大家可能会想到，我们可以选择红黑树，红黑树是一颗自平衡二叉树，那这样即使是顺序插入数据，最终形成的数据结构也是一颗平衡的二叉树，结构如下:

但是，即使如此，由于红黑树也是一颗二叉树，所以也会存在一个缺点：

• 大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。

所以，在MySQL的索引结构中，并没有选择二叉树或者红黑树，而选择的是B+Tree，那么什么是B+Tree呢？在详解B+Tree之前，先来介绍一个B-Tree（BTree，不读B减Tree）。

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2.3 B-Tree

B-Tree，B树是一种多路平衡查找树，相对于二叉树，B树每个节点可以有多个分支，即多叉。

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

树的度数指的是一个节点的子节点个数。

我们可以通过一个数据结构可视化的网站来简单演示一下。 http://www.rmboot.com/BTree.html

插入一组数据： 100 65 169 368 900 556 780 35 215 1200 234 888 158 90 1000 88 120 268 250。然后观察一些数据插入过程中，节点的变化情况。

特点：

• 5阶的B树，每一个节点最多存储4个key，对应5个指针。
• 一旦节点存储的key数量到达5，就会裂变，中间元素向上分裂。
• 在B树中，非叶子节点和叶子节点都会存放数据。

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2.4 B+Tree

B+Tree 是 B-Tree 的变种，我们以一颗最大度数（max-degree）为4（4阶）的b+tree为例，来看一下其结构示意图：

我们可以看到，两部分：

• 绿色框框起来的部分，是索引部分，仅仅起到索引数据的作用，不存储数据（存放key和指针）。
• 红色框框起来的部分，是数据存储部分，在其叶子节点中要存储具体的数据。

我们可以通过一个数据结构可视化的网站来简单演示一下。http://www.rmboot.com/BPlusTree.html

插入一组数据： 100 65 169 368 900 556 780 35 215 1200 234 888 158 90 1000 88 120 268 250 。然后观察一些数据插入过程中，节点的变化情况。

最终我们看到，B+Tree 与 B-Tree 相比，主要有以下三点区别：

• 所有的数据都会出现在叶子节点。
• 叶子节点形成一个单向链表。
• 非叶子节点仅仅起到索引数据作用，具体的数据都是在叶子节点存放的。

上述我们所看到的结构是标准的 B+Tree 的数据结构，接下来，我们再来看看 MySQL 中优化之后的 B+Tree 。MySQL索引数据结构对经典的 B+Tree进行了优化。在原 B+Tree 的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的 B+Tree（双向链表），提高区间访问的性能，利于排序。

不清楚页的可以查看 InnoDB 逻辑存储结构

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2.5 Hash

MySQL中除了支持 B+Tree 索引，还支持一种索引类型 Hash 索引。

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2.5.1 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。

如果两个(或多个)键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了hash冲突（也称为hash碰撞），可以通过链表来解决。

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2.5.2 特点

• Hash索引只能用于对等比较(=，in)，不支持范围查询（between，>，< ，…）。
• 无法利用索引完成排序操作。
• 查询效率高，通常（不存在hash冲突的情况）只需要一次检索就可以了，效率通常要高于B+tree索引。

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2.5.3 存储引擎支持

• 在MySQL中，支持hash索引的是Memory存储引擎。
• InnoDB中具有自适应hash功能，hash索引是InnoDB存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。

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2.5.4 思考题： 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（一页默认是16KB）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；

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3. 索引分类

在MySQL数据库，将索引的具体类型主要分为以下几类：主键索引、唯一索引、常规索引、全文索引。

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3.1 聚集索引 、 二级索引

而在在InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：

聚集索引选取规则（无论怎么样都会生成一个聚集索引，不然行数据无法存放）:

• 如果存在主键，主键索引就是聚集索引。
• 如果不存在主键，将使用第一个唯一（UNIQUE）索引作为聚集索引。
• 如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。

聚集索引和二级索引的具体结构如下：

• 聚集索引的叶子节点下挂的是这一行的数据 。
• 二级索引的叶子节点下挂的聚集索引所在字段的值（这里挂的主键id）。

接下来，我们来分析一下，当我们执行如下的SQL语句时，具体的查找过程是什么样子的。

具体过程如下:

1. 由于是根据name字段进行查询，所以先根据name='Arm'到name字段的二级索引中进行匹配查找。但是在二级索引中只能查找到 Arm 对应的主键值 10。
2. 由于查询返回的数据是*（一行的全部数据），所以此时，还需要根据主键值10，到聚集索引中查找10对应的记录，最终找到10对应的行row。
3. 最终拿到这一行的数据，直接返回即可。

回表查询： 这种先到二级索引中查找数据，找到主键值，然后再到聚集索引中根据主键值，获取数据的方式，就称之为回表查询。

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3.2 思考题：以下两条SQL语句，那个执行效率高? 为什么?

A. select * from user where id = 10;
B. select * from user where name = 'Arm';

备注: id为主键，name字段创建的有索引；

解答：

A 语句的执行性能要高于B 语句。因为A语句直接走聚集索引，直接返回数据。 而B语句需要先查询name字段的二级索引，然后再查询聚集索引，也就是需要进行回表查询。

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3.3 思考题：InnoDB主键索引的B+tree高度为多高呢?

假设:

一行数据大小为1k，一页中可以存储16行这样的数据。InnoDB的指针占用6个字节的空间，主键为bigint，占用字节数为8。

高度为2：我们先来计算非叶子节点（只存放key和指针），指针比key多一个。我们设最多可以存储n个key则：

n * 8 + (n + 1) * 6 = 16*1024 , 算出n约为 1170

1171* 16 = 18736

也就是说，如果树的高度为2，则可以存储 18000 多条记录。

高度为3：

1171 * 1171 * 16 = 21939856
也就是说，如果树的高度为3，则可以存储 2200w 左右的记录。

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