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索引的数据结构(b树,hash)
待办的
#IAJKZA
陌生人
拥有者
创建于
2024-08-13 10:10
<p><span style="color: rgb(77, 77, 77); font-family: 微软雅黑;">索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关,在MySQL中使用较多的索引有 Hash索引,B+树索引等,而我们经常使用的InnoDB存储引擎的默认索引实现为:B+树索引。对于哈希索引来说,底层的数据结构就是哈希表,因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候,可以选择哈希索引,查询性能最快;其余大部分场景,建议选择BTree索引。 </span></p><p><span style="color: rgb(225, 60, 57); font-family: 微软雅黑;"><strong>B树索引 </strong></span></p><p><span style="color: rgb(77, 77, 77); font-family: 微软雅黑;">mysql通过存储引擎取数据,基本上90%的人用的就是InnoDB了,按照实现方式分,InnoDB的索引类型目前只有两种:BTREE(B树)索引和HASH索引。B树索引是Mysql数据库中使用最频繁的索引类型,基本所有存储引擎都支持BTree索引。通常我们说的索引不出意外指的就是(B树)索引(实际是用B+树实现的,因为在查看表索引时,mysql一律打印BTREE,所以简称为B树索引) </span></p><p><img src="https://jsd.onmicrosoft.cn/gh/iGaoWei/codercdn@master/question/20240627/2024062710384196434.png" alt="https://jsd.onmicrosoft.cn/gh/iGaoWei/codercdn@master/question/20240627/2024062710384196434.png" data-href="" style=""/></p><p><span style="color: rgb(77, 77, 77); font-family: 微软雅黑;">查询方式: </span></p><p><span style="color: rgb(77, 77, 77); font-family: 微软雅黑;">主键索引区:PI(关联保存的时数据的地址)按主键查询,普通索引区:si(关联的id的地址,然后再到达上面的地址)。所以按主键查询,速度最快 </span></p><p><span style="color: rgb(77, 77, 77); font-family: 微软雅黑;">B+tree性质: </span></p><p><span style="color: rgb(77, 77, 77); font-family: 微软雅黑;">n棵子tree的节点包含n个关键字,不用来保存数据而是保存数据的索引。 </span></p><p><span style="color: rgb(77, 77, 77); font-family: 微软雅黑;">所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息,及指向含这些关键字记录的指针,且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。 </span></p><p><span style="color: rgb(77, 77, 77); font-family: 微软雅黑;">所有的非终端结点可以看成是索引部分,结点中仅含其子树中的最大(或最小)关键字。 </span></p><p><span style="color: rgb(77, 77, 77); font-family: 微软雅黑;">B+ 树中,数据对象的插入和删除仅在叶节点上进行。 </span></p><p><span style="color: rgb(77, 77, 77); font-family: 微软雅黑;">B+树有2个头指针,一个是树的根节点,一个是最小关键码的叶节点。 </span></p><p><span style="color: rgb(225, 60, 57); font-family: 微软雅黑;"><strong>哈希索引 </strong></span></p><p><span style="color: rgb(77, 77, 77); font-family: 微软雅黑;">简要说下,类似于数据结构中简单实现的HASH表(散列表)一样,当我们在mysql中用哈希索引时,主要就是通过Hash算法(常见的Hash算法有直接定址法、平方取中法、折叠法、除数取余法、随机数法),将数据库字段数据转换成定长的Hash值,与这条数据的行指针一并存入Hash表的对应位置;如果发生Hash碰撞(两个不同关键字的Hash值相同),则在对应Hash键下以链表形式存储。当然这只是简略模拟图。 </span></p><p><img src="https://jsd.onmicrosoft.cn/gh/iGaoWei/codercdn@master/question/20240627/2024062710385338447.png" alt="https://jsd.onmicrosoft.cn/gh/iGaoWei/codercdn@master/question/20240627/2024062710385338447.png" data-href="" style=""/></p><p><br></p>
<p><span style="color: rgb(77, 77, 77); font-family: 微软雅黑;">索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关,在MySQL中使用较多的索引有 Hash索引,B+树索引等,而我们经常使用的InnoDB存储引擎的默认索引实现为:B+树索引。对于哈希索引来说,底层的数据结构就是哈希表,因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候,可以选择哈希索引,查询性能最快;其余大部分场景,建议选择BTree索引。 </span></p><p><span style="color: rgb(225, 60, 57); font-family: 微软雅黑;"><strong>B树索引 </strong></span></p><p><span style="color: rgb(77, 77, 77); font-family: 微软雅黑;">mysql通过存储引擎取数据,基本上90%的人用的就是InnoDB了,按照实现方式分,InnoDB的索引类型目前只有两种:BTREE(B树)索引和HASH索引。B树索引是Mysql数据库中使用最频繁的索引类型,基本所有存储引擎都支持BTree索引。通常我们说的索引不出意外指的就是(B树)索引(实际是用B+树实现的,因为在查看表索引时,mysql一律打印BTREE,所以简称为B树索引) </span></p><p><img src="https://jsd.onmicrosoft.cn/gh/iGaoWei/codercdn@master/question/20240627/2024062710384196434.png" alt="https://jsd.onmicrosoft.cn/gh/iGaoWei/codercdn@master/question/20240627/2024062710384196434.png" data-href="" style=""/></p><p><span style="color: rgb(77, 77, 77); font-family: 微软雅黑;">查询方式: </span></p><p><span style="color: rgb(77, 77, 77); font-family: 微软雅黑;">主键索引区:PI(关联保存的时数据的地址)按主键查询,普通索引区:si(关联的id的地址,然后再到达上面的地址)。所以按主键查询,速度最快 </span></p><p><span style="color: rgb(77, 77, 77); font-family: 微软雅黑;">B+tree性质: </span></p><p><span style="color: rgb(77, 77, 77); font-family: 微软雅黑;">n棵子tree的节点包含n个关键字,不用来保存数据而是保存数据的索引。 </span></p><p><span style="color: rgb(77, 77, 77); font-family: 微软雅黑;">所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息,及指向含这些关键字记录的指针,且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。 </span></p><p><span style="color: rgb(77, 77, 77); font-family: 微软雅黑;">所有的非终端结点可以看成是索引部分,结点中仅含其子树中的最大(或最小)关键字。 </span></p><p><span style="color: rgb(77, 77, 77); font-family: 微软雅黑;">B+ 树中,数据对象的插入和删除仅在叶节点上进行。 </span></p><p><span style="color: rgb(77, 77, 77); font-family: 微软雅黑;">B+树有2个头指针,一个是树的根节点,一个是最小关键码的叶节点。 </span></p><p><span style="color: rgb(225, 60, 57); font-family: 微软雅黑;"><strong>哈希索引 </strong></span></p><p><span style="color: rgb(77, 77, 77); font-family: 微软雅黑;">简要说下,类似于数据结构中简单实现的HASH表(散列表)一样,当我们在mysql中用哈希索引时,主要就是通过Hash算法(常见的Hash算法有直接定址法、平方取中法、折叠法、除数取余法、随机数法),将数据库字段数据转换成定长的Hash值,与这条数据的行指针一并存入Hash表的对应位置;如果发生Hash碰撞(两个不同关键字的Hash值相同),则在对应Hash键下以链表形式存储。当然这只是简略模拟图。 </span></p><p><img src="https://jsd.onmicrosoft.cn/gh/iGaoWei/codercdn@master/question/20240627/2024062710385338447.png" alt="https://jsd.onmicrosoft.cn/gh/iGaoWei/codercdn@master/question/20240627/2024062710385338447.png" data-href="" style=""/></p><p><br></p>
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