SQL-索引

笔记 · 2023-05-13 · 1340 人浏览
SQL-索引

索引结构

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结构,主要包含一下几种:

  1. B+Tree 索引,最常见的索引类型,大部分引擎都支持 B+Tree 索引

  2. Hash 索引,底层数据结构是用哈希表实现的,只有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 Lucene,Solr,Es

函数 InnoDB MyISAM Memory
B+tree索引 支持 支持 支持
Hash索引 不支持 不支持 支持
R-tree索引 不支持 支持 不支持
Full-text 5.6版本后支持 支持 不支持

1. 索引结构 - B+tree

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

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)

树的度数指的是一个节点的子节点个数。

B+Tree

相对于 B-Tree 区别:
1.所有的数据都会出现在叶子节点
2.叶子节点形成一个单向链表

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,增加一个指向邻叶子节点的链表指针,就形成了带有顺序指针的 B+Tree,提高区间访问的性能

2. 索引 - Hash

Hash

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。

Hash索引特点

1.Hash 索引只能用于比较(=,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,效率通常要高于 B+tree 索引

存储引擎支持

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

索引 -- 思考

为什么 InnoDB 存储引擎使用 B+tree 索引结构?

 1.相对于二叉树,层级更少,搜索效率高;

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

 3.相对于 Hash 索引,B+tree 支持范围匹配及排序操作;
数据库
  1. w 2023-05-16

    来逛一逛

  2. Justin_Wu 2023-05-14

    点个赞

  3. xxcheng 2023-05-14

    点个赞

  4. jiujiu 2023-05-13

    在哪copy的?我也去copy一下,混一混博客

    1. LosKartos 2023-05-15
      @jiujiu

      多学,多看,多听,多来!

    2. Justin_Wu 2023-05-14
      @jiujiu

      那你得问问这篇文章的作者了

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