Mysql(一) 索引底层数据结构

先了解一下索引常用的数据结构

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二叉搜索树

优点：能够快速插入二分查找，时间复杂度是 O(logn)

缺点：没有平衡能力，最差情况下可能会成单只树，这时候查找的时间复杂度是 O(n)

红黑树

特点：是二叉平衡搜索树。红黑树能够以O(log2 n)的时间复杂度进行搜索、插入、删除操作

B树

特点：查找树，每个节点节点可以有多个子树，中间节点和叶子节点的数据不会重复

B+树

特点：查找树，每个节点节点可以有多个子树，叶子节点存储了全部数据，和中间节点的数据会有重复

索引

了解下数据结构之后，我们再来思考以下问题

• 什么是索引？
• mysql为什么需要索引？它的数据是怎么存储的？
• 为什么采用B+树作为索引的数据结构？

简单来说，索引就是一种能够帮我们快速查找数据的数据结构，既然要快速查找，数据肯定要有序的存储和维护。

现在有一张表，如果没有索引的情况下，我想查找id为6的数据，就需要遍历整张表才能拿到，但是如果对id建立索引，将每行数据作为一个节点存储在以上的数据结构中，那么使用二分查找就很快能找到对应的数据。

mysql的数据是存储在磁盘上的，如果我们要去查找数据，就需要用到磁盘IO，如果树的深度很大的话，每次IO消耗的时间是比较难受的，所以二叉树不适合作为索引的数据结构。

innoDB存储引擎中数据是按照页存储的，页的大小默认是16kb，可以把一页作为树的一个节点。

B树会在中间节点存储一行的全部数据，如果行的数据过多，就会导致每页存储的索引数据就会变少，树的深度也会响应增加，导致多余的磁盘IO

b+树的优点：B+树的每个节点可以表示的信息更多，充分利用数据页存储索引数据，可以减少磁盘 IO 的次数，从而提升查找速度，行数据全部存放在叶子节点中，而叶子节点中有一个指针指向一下个叶子节点（双向指针）。这样可以提高区间访问的性能（范围查询）。

聚簇索引和非聚簇索引

聚簇索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树，同时叶子节点中存放的就是整张表的行记录数据，也将聚集索引的叶子节点称为数据页。Innodb通过主键聚集数据，如果没有定义主键，innodb会选择非空的唯一索引代替。如果没有这样的索引，innodb会隐式的定义一个主键来作为聚簇索引。

非聚簇索引就是相对聚簇索引而言的，这种索引的树叶子节点不存储数据存储的是数据行地址，也就是说我们根据索引查找到数据行的位置再取磁盘查找数据，这个就有点类型一本树的目录，比如我们要找第三章第一节，那我们先再这个目录里面找，找到对于的页码后再去对应的页码 。

最左前缀原则

树的目录，比如我们要找第三章第一节，那我们先再这个目录里面找，找到对于的页码后再去对应的页码 。

最左前缀原则

因为索引是排好序的，当我们创建联合索引，或者使用 like的‘…%.’的时候，可以进行从左往右匹配。特别注意的是，当我们创建联合索引，a,b,c 三个字段。如果只使用b，c是不能走索引的，因为左边的值是模糊的，是不能进行匹配