mysql索引存储结构

本是古典何须时尚 2024-04-17 16:53 101阅读 0赞

## 索引 ##

帮助MySQL高效获取数据的`排好序`的`数据结构`;

## 常见的索引结构 ##

*  二叉树
 *  红黑树
 *  hash
 *  b-tree
 *  b+tree`索引真正使用的数据结构`

### 二叉树 ###

缺点：一个节点只有两个子节点，当数据量很大时，树的深度很大，要进行多次查询，而且容易造成两边不平衡。

### 红黑树 ###

优点：解决了二叉树不平衡的问题。  
缺点：当数据量很大时 ，树的深度还是很高。

### hash ###

缺点：不能进行范围查找。

### b-tree ###

`度（degree）- 节点的数据存储个数`  
叶节点具有相同的深度  
节点中的数据key从左到右递增排列  
优点：因为度可以让一个节点存储多个数据，所以大大降低了树的深度。  
那是不是度越大越好呢？  
答案：不是，当使用索引时，会把树的节点数据从索引文件中读取到内存中，这个读取大小的单位和计算机有关，不过一定是页（一般一页是4k）的整数倍,如果一个节点的数据太大，就会多次向内存中加载数据，也就是进行多次IO操作，这是非常耗性能的。

### b+树 ###

和b树不同的是：

1.  b+树非叶子节点中的数据是只存储key，不存储数据，单个数据节点的大小减小，可以把树的度设置的更大，从而减少查询次数，提高查询速度。
2.  b+树叶子节点存储key和value，从左到右升序排列，并且以指针相连，大大提高了范围内查找的速度和效率。

## 索引实现 ##

`存储引擎是设置在表级别的`

### Myisam索引实现(非聚集) ###

*  Myisam索引文件和数据文件分离  
    在MySQL的data/mysql/目录下一般一张表有三个文件：  
    .frm:表结构文件  
    .myd:数据文件  
    .myi：索引文件
 *  索引文件叶子节点中value是数据在数据文件中的地址
 *  主键索引与非主键索引存储方式相同

### InnoDB索引实现（聚集） ###

*  InnoDB索引文件和数据文件放在一起  
    在MySQL的data/mysql/目录下一般一张表有二个文件：  
    .frm:表结构文件  
    .idb:索引文件和数据
 *  InnoDB必须有主键，推荐是自增类型。如果没有主键会自动从列中选一个列作为主键，如果都不符合做主键的条件，则InnoDB会为该表创建一个主键。
 *  主键索引中value是数据（可以理解为一条记录）
 *  非主键索引中value是主键索引中的主键。
 *  为什么非主键索引不和主键索引一样value中放置数据呢？  
    这就和事务有关了，如果value中都存储数据，则进行更新和插入数据时，这两个索引结构都要改变，而且还要实现事务的ACID特征，不易实现，效率也不高。