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索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构因此可知索引是数据结构。 概念很抽象但是类比生活中的例子就很容易理解比如一本厚厚的书我们想取找某一小节我们可以根据目录去快速找到对应的章节其实这个目录就可以叫这本书的索引而数的目录又分为大章节小章节如果倒着看是不是很像一棵树呢
常见树的数据结构及特点
二叉树 二叉树是每个节点最多有两个子节点的树结构通常有左子树和右子树左右子树是有顺序的左子树的值要小于父节点右子树的值要大于父节点。
二叉树示意图
极端情况下二插树可能没有左右子树比如一组递增的数据最终就形成了一个链表。
极端情况下二叉树示意图
为了避免这种情况的发生产生了平衡二叉树。
平衡二叉树AVL Tree 平衡二叉树是一种特殊的二叉树除了满足二叉树的特征之外它还要求左右两颗子树的高度差的绝对值不能超过1且左右两棵子树都是平衡二叉树。 平衡二叉树解决了极端情况下退化为链表的问题但是平衡二叉树满足了每个节点最多两个子节点的特点如果数据量比较大的情况下二叉树的高度会非常查询的时候会多次进行磁盘IO查询的性能会比较差因此诞生了B-Tree。
同样数据使用平衡二叉树演示 很明显同样数据AVL树没有出现二叉树的情况。
B-Tree的特点
度Degree节点存储数据的个数B-Tree允许一个节点存储多个数据。每个节点可以有M个子节点。叶子节点具有相同的深度。节点的数据从左到右顺序排列。叶子节点指针为空。
同样数据B-Tree演示 BTree的特点
非叶子节点不存储数据只存储索引key可以增加度key占用的空间远小于data占用的空间。叶子节点存储了全部数据且增加了顺序访问指针提高了区间访问性能支持范围查询。
InnoDB中存储引擎页大小是16KB一个节点就是一页而一个Long类型的主键id占用8个字节故叶子节点如果只存储索引的话一个节点就能存储大量的索引key这样就大大减少了节点个数同时也节省了存储空间。
同样数据BTree演示 很直观的看到BTree叶子节点多了指针且叶子节点有全部数据数据从左到右依次增大。
好用的数据演示网站 Hash索引的特点
hash索引不支持范围查找。hash存在哈希冲突问题。hash索引经过一次查询就可以定位到数据查询效率比BTree高。
Full-text全文索引的特点
仅可用于 MyISAM 存储引擎用于检索文本信息的 针对较大的数据生成全文索引很耗时间及空间在MySQL中一般不常用。
聚集索引和非聚集索引 聚集索引和非聚集索引是按物理存储结构来划分的一个概念。
聚集索引也叫聚族索引是以主键创建的索引聚集索引叶子节点存储的是数据一个表中只存在一个聚集索引且只存在于InnoDB引擎中。非聚集索引也叫辅助索引索引和数据不在一起非聚集索引叶子节点存储的是索引对应数据行的主键通过索引行找到主键后根据主键去找对应的数据。
MySQL InnoDB、MyISAM、Memory存储引擎对索引数据结构的支持
数据类型InnoDBMyISAMMemoryBTree支持支持支持Hash不支持用户无法手动创建Hash索引不支持支持Full-text5.6版本后支持支持不支持
如有不正确的地方请各位指出纠正。
