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详解MySQL索引的底层实现原理

转载2021-04-27 09:31:530541

MySQL索引的底层实现原理

    • 一、前言
    • 二、索引类型
      • 1、Hash索引
      • 2、BTree索引和B+Tree索引
        • (1)BTree索引
        • (2)B+Tree索引
        • (3)B+Tree对比BTree优点:
      • 3、全文索引

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一、前言

MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各有不同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,B+Tree索引,Hash索引,全文索引等等。

二、索引类型

1、Hash索引

只有memory(内存)存储引擎支持Hash索引,Hash索引引用索引列的值计算该值的hashCode,然后在hashCode相应的位置存储该值所在行数据的物理位置,因为使用散列算法,因此访问速度非常快,但是一个值只能对应一个hashCode,而且是散列的分布式,因此Hash索引不支持范围查找和排序的功能。

2、BTree索引和B+Tree索引

(1)BTree索引

BTree索引是平衡搜索多叉树木,如果设树的深度为2d(d > 1),高度为h,那么BTree要满足以下条件:
①每个叶子结点的高度要一样,等于h;
②每个叶子节点由n-1个key和n个指针point组成,其中d <= n <= 2d,key和point相互间隔,结点两端一定是key;
③叶子结点指针都为null;
④非叶子结点的key都是[key, data]二元组,其中key表示作为索引的键,data为键值所在行的数据。

(2)B+Tree索引

B+Tree是BTree的一个变种,如果设d为树的度,h为数的高度,B+Tree和BTree的不同主要在于:
①B+Tree中的非叶子结点不存储数据,只存储键值;
②B+Tree的叶子结点没有指针,所有键值都会出现在叶子结点上,且key存储的键值对应data数据的物理地址;
③B+Tree的每个非叶子结点由n个键值key和n个指针point组成。

(3)B+Tree对比BTree优点:

①磁盘读写代价更低;
②查询速度更稳定。

3、全文索引

FullText(全文)索引,仅可用于MyISAM和InnoDB,针对较大的数据,生成全文索引非常的消耗时间和空间。
在生成FullText索引时,会为文本生成一份单词的清单,在索引时会根据这个单词的清单进行索引。

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