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索引是一种用于快速查询和检查数据的数据结构其本质可以看成是一种排好序的数据结构。理解索引的作用就相当于书的目录可以根据目录快速定位到想要查看的位置。常见的索引结构B Tree、B Tree、Hash、红黑树。MyISAM 和 InnoDB 都使用 B Tree 作为索引结构。
索引的优缺点
优点 使用索引可以加快数据的检索速度大大减少检索的数据量这也是创建索引的最主要的原因。通过创建唯一性索引可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 缺点 创建索引和维护索引需要耗费许多时间。当对表中的数据进行增删改的时候如果数据有索引那么索引也需要动态的修改会降低 SQL 执行效率索引需要使用物理文件存储也会耗费一定空间。 问使用索引一定能提高查询性能吗 大多数情况下索引查询都是比全表扫描要快的。但是如果数据库的数据量不大那么使用索引也不一定能够带来很大提升。
索引的底层数据结构
Hash 表
哈希表是键值对的集合通过键 ( key ) 即可快速取出对应的值 ( value )因此哈希表可以快速检索数据 O(1)为何能够通过 key 快速取出 value 呢 原因在于哈希算法 ( 散列算法 )。通过哈希算法我们可以快速找到 key 对应的 index找到了 index 也就找到了对应的 value。 hash hashfunc(key)
index hash % array_sizeBut哈希算法有 Hash 冲突 问题也就是说多个不同的 key 最后得到的 index 相同。 通常情况下我们常用的解决办法是 链地址法。 链地址法就是将哈希冲突数据存放在链表中。JDK 1.8 之前用 HashMap 解决哈希冲突JDK 1.8 之后引入了红黑树 ( HashMap 为了解决链表过长的时候搜索时间过长 ) 为了减少 Hash 冲突的发生一个好的哈希函数应该 “均匀地” 将数据分布在整个可能得哈希值集合中。 既然 Hash 表这么快为什么 MySQL 没有使用其作为索引的数据结构呢 主要是因为 Hash 索引不支持顺序和范围查询并且每次 IO 只能取一个。
B Tree B Tree
B Tree 也称为 B- Tree全称为 多路平衡查找树B Tree 是 B Tree 的一种变体。 字母 B 是 Balanced “平衡” 的意思目前大部分数据库系统及文件系统都采用 B- Tree 或其变种 B Tree 作为索引结构。问B Tree B Tree 两者有何异同 B Tree 的所有节点既存放键 ( key ) 也存放数据 ( data )而 B Tree 只有叶子节点存放 key 和 data其它内节点只存放 key。B Tree 的叶子节点都是独立的B Tree 的叶子节点有一条引用链指向与它相邻的叶子节点。B Tree 的检索过程相当于对范围内的每个节点的关键字做二分查找可能还没有到达叶子节点检索就结束了B Tree 的检索效率就很稳定任何查找都是从根节点到叶子节点的过程叶子节点的顺序检索很明显。
索引类型
主键索引 ( Primary Key )
数据表的主键列使用的就是主键索引一张数据表有且仅有一个主键并且主键不能为 null不能重复在 MySQL 的InnoDB 的表中当没有显式的指定表的主键时InnoDB 会自动检查表中是否有唯一索引且不允许存在 null 值的字段如果有则选择该字段为默认的主键否则 InnoDB 将会自动创建一个 6 byte 的自增主键。 二级索引 ( 辅助索引 )
二级索引的叶子节点存储的数据是主键。也就是说通过二级索引可以定位主键的位置。以下都属于二级索引 唯一索引 ( Unique Key ) 唯一索引的属性列不能出现重复的数据但是允许数据为 null一张表允许创建多个唯一索引。目的 → 该属性列的唯一性而不是查询效率普通索引 ( Index ) Index 的唯一作用是为了快速查询数据一张表允许创建多个普通索引并允许数据重复和 null。前缀索引 ( Prefix ) 只适用于字符串类型的数据。前缀索引是对文本的前几个字符创建索引相比普通索引创建的数据更小因为只取前几个字符。全文索引 ( Full Text ) 主要是为了检索大文本数据中的关键字的信息是目前搜索引擎数据库使用的一种技术。MySQL 5.6 之后InnoDB 支持全文索引。
