mysql索引总结(一)

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1、索引的定义

是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引；

2、索引的作用：高效获取数据，也就是快速查询到需要的数据；

3、索引的本质就是一种数据结构；

4、案例分析，索引为什么会大幅提高查询效率？

假如我们要执行的SQL语句为 ：

select * from user where age = 45;

1）age字段没有索引的情况：在没有索引的情况下，就需要从第一行开始扫描对比age等不等于45，一直扫描对比到最后一行，即使中途发现了有age=45的也不会停止扫描，应为age=45的可能不止一条，所以要一直扫描到最后一行；这种情况我们称之为全表扫描，如果数据量很大的话，性能和效率是非常低的；

2）age字段有索引的情况：假设我们使用二叉树数据结构给age字段添加索引

添加二叉树索引后，我们检索的过程是36->48->45，应为45比36大所以走右边，应为45比48小所以走左边，我们发现这个时候正好是45，所以只要检索三次就可以了；

备注： 这里我们只是假设索引的结构是二叉树，介绍一下索引的大概原理，只是一个示意图，并不是索引的真实结构，索引的真实结构，后面会详细介绍。

通过以上分析我们可以知道，没有索引的时候就会走全表扫描，对表里面的每行数据进行扫描，效率是很低的；如果有索引的话，那么会减少扫描的次数，所以会大幅提高查询的性能；

5、索引的特点

这里我们对劣势进行分析下：

5.1、索引列也是要占用空间的：这一点我们其实可以忽略的，应该现在的电脑磁盘都是足够大的

5.2、索引会降低更新表的速度：就是我们在对数据进行增删改的时候，也需要对索引进行增删改的操作；对索引进行更新的操作也是需要消耗CPU的，也是需要消耗一定时间；索引并不是越多性能越好，如果对一张表创建的索引过多，这时候删除表中的一行数据，那么需要同时更新多个索引，会影响整体的性能；

6、索引结构

MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的索引结构，主要包含以下几种：

上述是MySQL中所支持的所有的索引结构，接下来，我们再来看看不同的存储引擎对于索引结构的支持情况。

注意： 我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指B+树结构组织的索引。

7、二叉树和红黑树作为索引结构的优缺点

假如说MySQL的索引结构采用二叉树的数据结构，比较理想的结构如下：

如果主键是顺序插入的，则会形成一个单向链表，结构如下：

所以，如果选择二叉树作为索引结构，会存在以下缺点：

• 顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。
• 大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。

此时大家可能会想到，我们可以选择红黑树，红黑树是一颗自平衡二叉树，那这样即使是顺序插入数据，最终形成的数据结构也是一颗平衡的二叉树,结构如下:

但是，即使如此，由于红黑树也是一颗二叉树，所以也会存在一个缺点：大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。

好了，这里我们再次做个总结MySQL为什么不使用红黑树和二叉树作为索引的结构

• 二叉树在顺序插入的时候，会形成一个单向链表的结构，而不是一个二叉树的结构，单向链表的的结构会导致检索的次数增加，还会会出现全表扫描的情况；
• 二叉树和红黑树存在共同的问题就是，在数据量大的时候会导致层级特别的多，从而增加检索的次数，造成性能慢的问题；

好了今天的文章就先到这里，接下来我们在介绍其它数据结构作为索引的优缺点；