脚本宝典收集整理的这篇文章主要介绍了MySQL索引的底层数据结构,脚本宝典觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
MyISam和InnoDB的B+树索引实现方式的区别(聚簇索引和非聚簇索引)?
首先需要了解聚簇索引和非聚簇索引。
在聚簇索引中,叶子页包含了行的全部数据,节点页值包含索引列。InnoDB通过主键聚集数据,如果没有定义主键则选择一个唯一的非空索引列代替;如果没有这样的索引,InnoDB会隐式定义一个主键来作为聚簇索引。
在聚簇索引中,除了主键索引,还有二级索引。二级索引中的叶子节点存储的不是“行指针”,而是主键值,并以此作为指向行的“指针”。这意味着通过二级索引查找行,存储引擎需要找到二级索引的叶子节点获得对应的主键值,然后根据这个值去聚簇索引中查找对应的行,也称为“回表”。当然,可以通过覆盖索引避免回表或者InnoDB的自适应索引能够减少这样的重复工作。
PS:聚簇索引中每一个叶子节点不止包含完整的数据行,还包括事务ID、用于事务和MVCC的回滚指针。
非聚簇索引的主键索引和二级索引在结构上没有什么不同,都在叶子节点上存储指向数据的物理地址的“行指针”。
聚簇索引的优缺点
优点
缺点
哈希索引基于哈希表实现,只有精确匹配索引所有列的查询才有效,这意味着,哈希索引适用于等值查询。
具体实现:对于每一行数据,存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码,哈希索引将所有的哈希码存储在索引中,同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。
在MySQL中,只有Memory引擎显式支持哈希索引,当然Memory引擎也支持B树索引。
PS:Memory引擎支持非唯一哈希索引,解决冲突的方式是以链表的形式存放多个哈希值相同的记录指针。
InnoDB注意到某些索引值被使用得非常频繁时,会在内存中基于B+树索引之上再创建一个哈希索引,这样就让B+树索引也具有哈希索引的一些优点,比如快速的哈希查找
链接:https://juejin.cn/post/7037403074008203278
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