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重磅資訊、干貨，第一時間送達 今日推薦：收藏了！7 個開源的 Spring Boot 前后端分離優質項目個人原創+1博客：點擊前往，查看更多 作者：浪人 鏈接：https://www.cnblogs.com/liqiangchn/p/9060521.html

看了很多關于索引的博客，講的大同小異。但是始終沒有讓我明白關于索引的一些概念，如B-Tree索引，Hash索引，唯一索引....或許有很多人和我一樣，沒搞清楚概念就開始研究B-Tree，B+Tree等結構，導致在面試的時候答非所問！本文中有關存儲引擎請查看MySQL存儲引擎-InnoDB和MyISAM

索引是什么?

索引是幫助MySQL高效獲取數據的數據結構。

索引能干什么?

提高數據查詢的效率。

索引：排好序的快速查找數據結構！索引會影響where后面的查找，和order by 后面的排序。

一、索引的分類

1??從存儲結構上來劃分：BTree索引（B-Tree或B+Tree索引），Hash索引，full-index全文索引，R-Tree索引。

2??從應用層次來分：普通索引，唯一索引，復合索引

3??根據中數據的物理順序與鍵值的邏輯（索引）順序關系：聚集索引，非聚集索引。

1??中所描述的是索引存儲時保存的形式，2??是索引使用過程中進行的分類，兩者是不同層次上的劃分。不過平時講的索引類型一般是指在應用層次的劃分。

就像手機分類：安卓手機，IOS手機 與 華為手機，蘋果手機，OPPO手機一樣。

普通索引：即一個索引只包含單個列，一個表可以有多個單列索引

唯一索引：索引列的值必須唯一，但允許有空值

復合索引：即一個索引包含多個列

**聚簇索引(聚集索引)：**并不是一種單獨的索引類型，而是一種數據存儲方式。具體細節取決于不同的實現，InnoDB的聚簇索引其實就是在同一個結構中保存了B-Tree索引(技術上來說是B+Tree)和數據行。

**非聚簇索引：**不是聚簇索引，就是非聚簇索引（認真臉）。

二、索引的底層實現

Copy

mysql默認存儲引擎innodb只顯式支持B-Tree( 從技術上來說是B+Tree)索引，對于頻繁訪問的表，innodb會透明建立自適應hash索引，即在B樹索引基礎上建立hash索引，可以顯著提高查找效率，對于客戶端是透明的，不可控制的，隱式的。

★

不談存儲引擎，只討論實現(抽象)

”

Hash索引

基于哈希表實現，只有精確匹配索引所有列的查詢才有效，對于每一行數據，存儲引擎都會對所有的索引列計算一個哈希碼（hash code），并且Hash索引將所有的哈希碼存儲在索引中，同時在索引表中保存指向每個數據行的指針。

B-Tree索引（MySQL使用B+Tree）

B-Tree能加快數據的訪問速度，因為存儲引擎不再需要進行全表掃描來獲取數據，數據分布在各個節點之中。

B+Tree索引

是B-Tree的改進版本，同時也是數據庫索引索引所采用的存儲結構。數據都在葉子節點上，并且增加了順序訪問指針，每個葉子節點都指向相鄰的葉子節點的地址。相比B-Tree來說，進行范圍查找時只需要查找兩個節點，進行遍歷即可。而B-Tree需要獲取所有節點，相比之下B+Tree效率更高。

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結合存儲引擎來討論（一般默認使用B+Tree）

”

案例：假設有一張學生表，id為主鍵

idnamebirthday

1	Tom	1996-01-01
2	Jann	1996-01-04
3	Ray	1996-01-08
4	Michael	1996-01-10
5	Jack	1996-01-13
6	Steven	1996-01-23
7	Lily	1996-01-25

在MyISAM引擎中的實現（二級索引也是這樣實現的）

在InnoDB中的實現

三、問題

問：為什么索引結構默認使用B-Tree，而不是hash，二叉樹，紅黑樹？

hash：雖然可以快速定位，但是沒有順序，IO復雜度高。

二叉樹：樹的高度不均勻，不能自平衡，查找效率跟數據有關（樹的高度），并且IO代價高。

紅黑樹：樹的高度隨著數據量增加而增加，IO代價高。

問：為什么官方建議使用自增長主鍵作為索引。

結合B+Tree的特點，自增主鍵是連續的，在插入過程中盡量減少頁分裂，即使要進行頁分裂，也只會分裂很少一部分。并且能減少數據的移動，每次插入都是插入到最后。總之就是減少分裂和移動的頻率。

插入連續的數據：

插入非連續的數據

總結

以上是生活随笔為你收集整理的图解MySQL索引：B-树（B+树）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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