【Mysql系列】——详细剖析数据库“索引”【上篇】


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前言🙌

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索引

索引概述

   在数据之外,数据库系统还维护着满足查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式指向我们的数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法,这种数据结构就是索引。简单来说,索引是帮助Mysql高效获取数据的数据结构(有序)
说到数据结构,大家可能一想到B+树、红黑树、二叉树等等各种各样的树就感到头疼。
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其实不用那么慌张,我们只需要了解其结构和一些基本性质就行了。

为什么需要索引?

前面我们已经提到了,索引是一种数据结构,它能够帮助数据库快速查询数据,这就是它的主要作用。当没有索引的时候,我们在查询数据时,就像下面这幅图一样进行全表扫描,这样效率是非常低下的。
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通常来说,一般提到数据库的索引时,其数据结构都是B+树数据结构。下面这幅图是一个大概展示了索引查找数据的画面,并非真正的B+树。
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索引的优缺点

优势 劣势
提高数据检查的效率,降低数据库的IO成本 索引也是要占用空间的
通过索引列对数据进行排序,降低数据排序的成本,降低CPU的消耗 索引大大提高了查询效率,同时却也降低更新表的速度,如对表进行的 insert、update、delete时,效率降低。
  • 但是,现在的磁盘是很便宜的,所以索引占空间的问题就没有那么重要了。
  • 其实在一个正常的业务中,进行增删改的操作远小于查询操作。所以索引的第二个不足也影响不大。
  • 根据场景需求和业务需求选择是否使用索引。

索引结构

前面的博客已经提到过,索引是在存储引擎层实现的不同的存储引擎有着不同的结构,主要包括一下几种:
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默认索引都是B+树,面试的时候一般没有说明也是B+树索引结构
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索引的结构为什么不是二叉树和红黑树?

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索引的B+树结构

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上面都是数据结构中的B+数结构,而在Mysql中,是对其进行优化的。在原B+Tree的基础上,增加了一个指向相邻叶子结点的链表指针,就形成了带有顺序指针的B+Tree,提高区间访问性能
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索引的Hash结构

哈希表就是采用一定的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。如果两个或者多个键值,映射到一个相同的槽位上,他们就产生了hash冲突(也称为是hash碰撞),可以通过链表来解决这个问题。
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Hash结构索引的特点

  1. Hash索引只能用于对等比较( = , in),不支持范围查询(between,>,<,…)
  2. 无法利用索引完成排序操作。我们可以看到,数据在hash表中的存储是无序的。
  3. 查询效率高,通常只需要一次检索就可以了,效率通常要高于B+Tree索引。这里之所以说是通常而不是一定,是因为在可能会发生hash冲突

注意:在Mysql中,支持hash索引的是Memory引擎,而INnoDB中具有自适应的hash功能,hash索引是存储引擎根据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索引结构呢?

理由有以下几点:

  • 相对于二叉树,层级更少,搜索效率更高;
  • 对于B-树,无论是叶子结点还是非叶子节点,都会保存数据,这样导致了一页中存储的键值减少,指针跟着减少(键值key 的个数比指针数少1),要同样保存大量的数据,只能增加树的高度,导致性能的降低;
  • 相对于Hash索引,B+Tree支持范围匹配和排序操作的。而Hash索引不能。

总结撒花💞

   本篇文章旨在分享【Mysql系列】——详细剖析数据库“索引”【上篇】。希望大家通过阅读此文有所收获!😘如果我写的有什么不好之处,请在文章下方给出你宝贵的意见😊。如果觉得我写的好的话请点个赞赞和关注哦~😘😘😘

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