目录概述索引数据结构 二叉树 红黑树 B-Tree B+Tree Hash 索引 InnoDB 索引实现(聚集) 索引文件和数据文件是分离的(非聚集) 聚集索引和非聚集索引 联合/复
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。
二叉树(binary tree)是指树中节点的度不大于 2 的有序树,它是一种最简单且最重要的树。二叉树的递归定义为:二叉树是一棵空树,或者是一棵由一个根节点和两棵互不相交的,分别称作根的左子树和右子树组成的非空树;左子树和右子树又同样都是二叉树
特点:
二叉树.png
红黑树是一种特定类型的二叉树,它是在计算机科学中用来组织数据比如数字的块的一种结构。若一棵二叉查找树是红黑树,则它的任一子树必为红黑树。
红黑树是一种平衡二叉查找树的变体,它的左右子树高差有可能大于 1,所以红黑树不是严格意义上的平衡二叉树(AVL),但对之进行平衡的代价较低, 其平均统计性能要强于 AVL 。
由于每一棵红黑树都是一棵二叉排序树,因此,在对红黑树进行查找时,可以采用运用于普通二叉排序树上的查找算法,在查找过程中不需要颜色信息。
红黑树数据结构如下图:
红黑树数据结构.png
特点:
B树数据结构.png
B+树数据结构.png
特点关键字:节点内有序,叶子结点指针链接,非叶子结点存储索引(冗余)
查询Mysql 索引的数据页的大小:
mysql> show global status like 'Innodb_page_size';
+------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+------------------+-------+
| Innodb_page_size | 16384 |
+------------------+-------+
为什么设置 16kb 呢?
Hash 数据结构.png
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-叶子节点包含了完整的数据记录
为什么 InnoDb 表必须有主键,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的存储的是主键值?
主键索引示意图:
InnoDB 索引实现.png
非主键索引示意图图片
如果查询的是通过 name = Alice 去查询的时候:
两个数据文件:
.frm 主要是存储表结构信息
.ibd 主要是存储索引和数据
MyISAM 索引文件(非聚集)
MyISAM 存储引擎索引.png
三个数据文件:
.frm 数据结构文件
.myd 文件主要是存储数据
.myi 文件主要是存储索引信息
特征:
聚集/非聚集主要是索引文件是否和数据文件在一起。
查询效率上来说聚集索引不会跨文件查询效率会更加快。
多个字段组织成一个共同的索引
组合索引.png
最左前缀原理为什么这样来使用?
索引的数据是被排序的,如果跳过字段的话是无法被使用的。
示例:
where name = 'Jeff' and age = 22 -- 命中索引
where age = 30 and postatin='manager' -- 不命中索引
where postation = 'dev' -- 不命中索引
百度百科
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本文标题: 深入解析MySQL索引数据结构
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