索引

1、索引

索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。

2、索引的优点

• 提高搜素数据的搜索速度。
• 加快表与表之间的连接速度。
• 在信息检索过程中，若使用分组及排序子句进行时，通过建立索引能有效的减少检索过程中所需的分组及排序时间，提高检索效率。

3、索引的缺点

• 创建索引的时候会占用存储空间。
• 在需要修改表中的数据时，索引还需要进行动态的维护，所以对数据库的维护带来了一定的麻烦。
• 在我们建立数据库的时候，需要花费的时间去建立和维护索引，随着数据量的增加，需要维护索引的时间也会增加。

4、索引的分类

从存储结构上划分

• Hash索引
• B-Tree索引
• B+Tree索引
• Full-index全文索引
• R-Tree索引

从应用层次上划分

• 普通索引
• 唯一索引
• 复合索引

从数据的物理顺序与键值的逻辑顺序来划分

• 聚簇索引
• 非聚簇索引

4.1 Hash索引

基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效，对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码（hash code），并且Hash索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在索引表中保存指向每个数据行的指针。

4.2 B-Tree索引

B-Tree是最常用于索引的数据结构。因为B-Tree的插入、删除、修改、查找操作都可以在对数时间内完成。并且存储在B-Tree中的数据是有序的。

4.3 B+Tree索引

B+Tree是B-Tree的改进版本。B+Tree的数据都在叶子节点上，并且所有叶子节点形成有序链表，便于范围查询。

4.4 聚簇索引

索引项的排序方式和表中数据记录排序方式一致的索引。所以一个表只能有一个聚簇索引。

聚簇索引的优点

1. 数据访问更快，因为聚簇索引将索引和数据保存在同一个B+树中。
2. 聚簇索引对于主键的排序查找和范围查找速度非常快，因为其数据是按照大小排列的。

聚簇索引的缺点

1. 插入速度严重依赖于插入顺序，按照主键的顺序插入是最快的方式，否则将会出现页分裂，严重影响性能。因此，对于InnoDB表，我们一般都会定义一个自增的ID列为主键。
2. 更新主键的代价很高，因为将会导致被更新的行移动。因此，对于InnoDB表，我们一般定义主键为不可更新。

4.5 非聚簇索引

索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同，一个表中可以拥有多个非聚簇索引。

5、聚簇索引和非聚簇索引的区别

• 聚簇索引的叶子节点存放的是主键值和数据行，支持覆盖索引。非聚簇索引的叶子节点存放的是主键值或指向数据行的指针。

• 由于叶子节点（数据页）只能按照一颗B+Tree排序，故一张表只能有一个聚簇索引。非聚簇索引的存在不影响聚簇索引中数据的组织，所以一张表可以有多个非聚簇索引。

6、mysql默认存储引擎的索引建立

mysql默认存储引擎innodb只显式支持B-Tree( 从技术上来说是B+Tree)索引，对于频繁访问的表，innodb会透明建立自适应hash索引，即在B-Tree索引基础上建立hash索引，可以显著提高查找效率，对于客户端是透明的，不可控制的，隐式的。

7、为什么mysql索引结构默认使用B+Tree，而不是B-Tree，Hash，二叉树，红黑树？

• B-tree：因为B树不管叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致在非叶子节点中能保存的指针数量变少，指针少的情况下要保存大量数据，只能增加树的高度，导致IO操作变多，查询性能变低；

• Hash：虽然可以快速定位，但是没有顺序，IO复杂度高。

• 二叉树：树的高度不均匀，不能自平衡，查找效率跟树的高度成反比，并且IO代价高。

• 红黑树：树的高度随着数据量增加而增加，IO代价高。

8、为什么官方建议使用自增长主键作为索引？

结合B+Tree的特点，自增主键是连续的，在插入过程中尽量减少页分裂，即使要进行页分裂，也只会分裂很少一部分。并且能减少数据的移动，每次插入都是插入到最后。总之就是减少分裂和移动的频率。

参考链接

Mysql索引详解

标签：非聚,聚簇,Tree,索引,数据,主键
来源： https://blog.csdn.net/weixin_43203889/article/details/115876893