MySQL数据库——索引（2）-B+Tree、Hash结构，索引分类（聚集索引、二级索引）

索引结构（2）

B+Tree

Hash

思考

索引分类

聚集索引&二级索引

查找过程

思考

索引结构（2）

B+Tree

B+Tree是B-Tree的变种，我们以一颗最大度数为4的b+树为例，来看一下其结构示意图：

我们可以看到两部分：

绿色虚线圈起来的部分，是所引部分，仅仅起到索引数据的作用，不存储数据。
红色虚线圈起来的部分，是数据存储部分，在其叶子节点中要存储具体的数据。

换种说法，在B树中，其存储的数据都会放在最后的叶子节点当中。

同样，我们可以自己去到数据结构可视化网站去演示一下：

https://www.cs.usfca.edu/~gall es/visualization/BPlusTree.html

插入一组数据： 100 65 169 368 900 556 780 35 215 1200 234 888 158 90 1000 88 120 268 250。

然后观察一些数据插入过程中，节点的变化情况。

最终我们发现，B+Tree与B-Tree相比，主要有以下三点区别：

所有的数据都会出现在叶子节点。
叶子节点形成一个单向链表。
非叶子节点仅仅起到索引数据的作用，具体的数据都是在叶子节点存放的。

上述我们所看到的结构是标准的B+Tree的数据结构，接下来，我们再来看看MySQL中优化之后的
B+Tree。

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，增加一个指向相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，利于排序。

Hash

MySQL中除了支持B+Tree索引，还支持一种索引类型---Hash索引。

结构

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。

这个与数据结构中的哈希表是基本一致的。

特点

Hash索引只能用于对等比较（=，in），不支持范围查询（between，>，<，...）
无法利用索引完成排序操作
查询效率高，（不存在hash冲突的情况）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存储引擎。而InnoDB中具有自适应hash功能，hash索引是InnoDB存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。

思考

为什么InnoDB存储引擎选择使用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，这样导致一页中存储
的键值减少，指针跟着减少，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Hash索引，B+tree支持范围匹配及排序操作

索引分类

在MySQL数据库，将索引的具体类型主要分为以下几类：主键索引、唯一索引、常规索引、全文索引。

分类	含义	特点	关键字
主键索引	针对于表中主键创建的索引	默认自动创建 , 只能有一个	PRIMARY
唯一索引	避免同一个表中某数据列中的值重复	可以有多个	UNIQUE
常规索引	快速定位特定数据	可以有多个
全文索引	全文索引查找的是文本中的关键词，而不是比较索引中的值	可以有多个	FULLTEXT

聚集索引&二级索引

而在InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：

分类	含义	特点
聚集索引（Clustered Index）	将数据存储与索引放到了一块，索引结构的叶子节点保存了行数据	必须有 , 而且只有一个
二级索引 (Secondary Index)	将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点关联的是对应的主键	可以存在多个

聚集索引选取规则:

如果存在主键，主键索引就是聚集索引。
如果不存在主键，将使用第一个唯一（UNIQUE）索引作为聚集索引。
如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。

聚集索引和二级索引的具体结构如下：

我们可以发现：

聚集索引的叶子节点下挂的是这一行的数据。
二级索引的叶子节点下挂的是该字段值对应的主键值。

查找过程

接下来，我们来看一下，当我们执行如下的 SQL 语句时，具体的查找过程是什么样子的：

具体过程如下：

由于是根据name字段进行查询，所以先根据name='Arm'到name字段的二级索引中进行匹配查找。但是在二级索引中只能查找到 Arm 对应的主键值 10。
由于查询返回的数据是*，所以此时，还需要根据主键值10，到聚集索引中查找10对应的记录，最终找到10对应的行row。
最终拿到这一行的数据，直接返回即可

回表查询：这种先到二级索引中查找数据，找到主键值，然后再到聚集索引中根据主键值，获取数据的方式，就称之为回表查询。

思考

以下两条SQL语句，那个执行效率高? 为什么?
A. select * from user where id = 10 ;
B. select * from user where name = 'Arm' ;
（备注：id为主键，name字段创建的有索引）

A 语句的执行性能要高于B 语句。
因为A语句直接走聚集索引，直接返回数据。而B语句需要先查询name字段的二级索引，然
后再查询聚集索引，也就是需要进行回表查询。

InnoDB主键索引的B+tree高度为多高呢?

假设:
一行数据大小为1k，一页中可以存储16行这样的数据。InnoDB的指针占用6个字节的空
间，主键即使为bigint，占用字节数为8。
高度为2：
n * 8 + (n + 1) * 6 = 16*1024 , 算出n约为 1170

n指的是当前存储的key的数量；n*8算的是主键占用的总字节数；n+1表示指针的数量，指针比key多一个；1KB （K）= 1024bit，这里全部把单位统一到了bit上，所以 16kb = 16 * 1024 bit，16表示16页；
1171* 16 = 18736
也就是说，如果树的高度为2，则可以存储 18000 多条记录。
高度为3：
1171 * 1171 * 16 = 21939856
也就是说，如果树的高度为3，则可以存储 2200w 左右的记录。

END

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