mysql索引 底层数据结构与算法

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mysql索引 底层数据结构与算法

Mysql索引的底层数据结构

首先想清楚,什么是索引?它是一种

查询高效、排好序

的数据结构!

常见的索引数据结构有:二叉树、红黑树、Hash表、B-Tree,mysql 索引的默认数据结构式是B+Tree,这是B-Tree的一个变种。

更深入地了解,我们需要区分几种数据结构的不同与优劣,这样才能明白为什么要选择B+Tree作为默认的索引结构。

区分不同索引结构

  1. 二叉树

二叉树最坏的情况,所有的节点都在左侧,或者都在右侧。这样的单边增长,会让树的高度非常大,检索效率极低

  1. 红黑树

红黑树能够一定程度上

自平衡

无法控制其深度

。大数据量下可能左右树倾斜严重,mysql查询的数据如果恰好是子节点,则查询速度会十分地缓慢

红黑树推荐文章:# 最易懂的红黑树讲解

  1. B-Tree

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观察上图可以发现B-Tree的一些特点:叶子节点具有相同的高度、节点中索引数据从左到右递增

  1. B+Tree

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对比B-Tree可以发现:B+Tree非叶子节点不存储数据,在叶子节点中包含了所有的索引数据。这样做的目的是,在固定大小的节点空间内能够存储更多的索引(对应存储更多的叶子节点数据)

另外,叶子节点之间前后以指针链接,这样访问后续叶子节点中的数据更加高效

  1. Hash表

hash表的查询效率比B+Tree更高效,只需要一次hash计算就能定位到数据;

但是hash只能支持等值查询,如“=”、“in”,无法进行范围查询,此外存在hash冲突问题

区分Innodb与myisam存储引擎

MyISAM索引文件和数据文件是分离的(非聚集),而Inonodb索引和数据在同一个文件中。

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Innodb存储引擎中的一些特点:

表数据存储结构完全符合B+Tree的特点,数据只存储在聚集索引的叶子节点中。

区分是否聚集索引,就看索引和数据是否分离,辅助索引查询后根据主句ID,回表查询聚集索引。

为什么建表时必须建主键?

若是建表时没有建立主键,1.mysql会选择一列没有重复数据的作为主键,2.若不存在这样的列,则生成一个类似行号的作为主键。

这样无规则的字段作为主键是非常影响效率的。

推荐以整型自增主键,好处是方便比较大小,查询效率更高。

联合索引和最左前缀原则

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创建联合索引的语法:key indexName (field1,field2,field3....) [using btree]

该索引树将依次按照字段1、字段2、字段3来排序。在索引树的叶子节点中包含了联合索引的所有字段,以及主键ID

最左前缀:

联合索引只能从左往右的顺序依次索引,跳过则后续索引失效。

索引覆盖:

若查询所需字段都包含在联合索引中,则辅助索引无需回表

  • 本文作者:WAP站长网
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