索引数据结构与算法 🚀

索引的本质 🚀

索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构。

索引数据结构：

• 二叉树
• 红黑树
• Hash表
• B-Tree

B-Tree 🚀

数据结构演示网站：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html

B-Tree演示：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BTree.html

B-Tree结构：

• 叶节点具有相同的深度，叶节点的指针为空
• 所有索引元素不重复
• 节点中的数据索引从左到右递增排列

B+Tree结构 🚀

B+Tree(B-Tree变种，MySQL索引支持)：

• 非叶子节点不存储data，只存储索引(冗余)，可以放更多的索引
• 叶子节点包含所有索引字段
• 叶子节点用指针连接，提高区间访问的性能

Hash结构 🚀

Hash（MySQL索引支持）:

• 对索引的key进行一次hash计算就可以定位出数据存储的位置
• 很多时候Hash索引要比B+ 树索引更高效
• 仅能满足 “=”，“IN”，不支持范围查询
• hash冲突问题

MyISAM存储引擎索引实现 🚀

MyISAM索引文件和数据文件是分离的(非聚集)

InnoDB存储引擎索引实现 🚀

InnoDB索引实现(聚集)：

• 表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构文件
• 聚集索引-叶节点包含了完整的数据记录
• 为什么建议InnoDB表必须建主键，并且推荐使用整型的自增主键？
• 为什么非主键索引结构叶子节点存储的是主键值？(一致性和节省存储空间)

索引最左前缀原理 🚀

联合索引的底层存储结构长什么样？