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MySQL索引底层数据结构

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一、索引类型

1.B+树

为什么是B+树而不是B树?

首先看看B树和B+树在结构上的区别

B树结构:

B+树:

可以看到:

2.MyISAM和InnoDB的B+树索引实现方式的区别(聚簇索引和非聚簇索引)?

首先需要了解聚簇索引和非聚簇索引。

聚簇索引:

在聚簇索引中,叶子页包含了行的全部数据,节点页值包含索引列。InnoDB通过主键聚集数据,如果没有定义主键则选择一个唯一的非空索引列代替;如果没有这样的索引,InnoDB会隐式定义一个主键来作为聚簇索引。

聚簇索引的数据分布:

 在聚簇索引中,除了主键索引,还有二级索引。二级索引中的叶子节点存储的不是“行指针”,而是主键值,并以此作为指向行的“指针”。这意味着通过二级索引查找行,存储引擎需要找到二级索引的叶子节点获得对应的主键值,然后根据这个值去聚簇索引中查找对应的行,也称为“回表”。当然,可以通过覆盖索引避免回表或者InnoDB的自适应索引能够减少这样的重复工作。

注意:聚簇索引中每一个叶子节点不止包含完整的数据行,还包括事务ID、用于事务和MVCC的回滚指针。

3.非聚簇索引

非聚簇索引的主键索引和二级索引在结构上没有什么不同,都在叶子节点上存储指向数据的物理地址的“行指针”。

聚簇索引的主键索引和二级索引:

非聚簇索引的主键索引和二级索引:

4.聚簇索引的优缺点

优点:

把相关数据保存在一起(比如用用户ID把用户的全部邮件聚集在一起),否则每次数据读取就可能导致一次磁盘IO
数据访问更快,把索引和数据保存在同一个B+树中,通常在聚簇索引中获取数据比在非聚簇索引中查找更快
使用覆盖查询可以直接利用页节点中的主键值

缺点:

如果所有数据都可以放在内存中,顺序访问不再那么必要,聚簇索引没有优势
插入速度依赖于插入顺序,随机插入会导致页分裂,造成空洞,使用OPTIMIZE TABLE重建表
每次插入、更新、删除都需要维护索引的变化,代价很高
二级索引可能比想象中大,因为在节点中包含了引用行的主键列

5.哈希索引

哈希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,这意味着,哈希索引适用于等值查询。

具体实现: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,哈希索引将所有的哈希码存储在索引中,同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。

在MySQL中,只有Memory引擎显式支持哈希索引,当然Memory引擎也支持B树索引。

注意:Memory引擎支持非唯一哈希索引,解决冲突的方式是以链表的形式存放多个哈希值相同的记录指针。

6.自适应哈希索引

InnoDB注意到某些索引值被使用得非常频繁时,会在内存中基于B+树索引之上再创建一个哈希索引,这样就让B+树索引也具有哈希索引的一些优点,比如快速的哈希查找。

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