你是不是对于 MySQL 索引的知识点一直都像大杂烩，好像什么都知道，如果进行深究的话可能一个也答不上来。

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假如你去面试，面试官让你聊一下对索引的理解，然而你对索引的理解仅限于，检索数据就是快，是一种数据结构这个层面，那你就只能回家等通知了。

为了避免这种尴尬的事情发生，咔咔用时两天将索引的内容在自己理解的范围内进行了整理，如有整理不全面的地方可以在评论区进行补充和提建议。

MySQL 索引到底是什么

相信大多数伙伴都买过技术类的书籍，看完没看完不知道，但是目录肯定看的次数最多。

看目录有没有自己目前的痛点，如果有就会根据目录对应的页码用最快的速度翻阅到相应内容位置。

那么在 MySQL 中同样也是这样的一个道理，MySQL 的索引就是存储引擎为了快速找到数据的一种数据结构。

同样在 MySQL 索引中又分了几种类型，分别为：

• B-tree 索引
• 哈希索引
• 空间索引
• 全文索引

下文所有内容均在 InnoDB 的基础上讨论。

为什么要使用索引

①索引可以加快数据检索速度，这也是使用的索引的最主要原因。

②索引本身具有顺序性，在进行范围查询时，获取的数据已经排好了序，从而避免服务器再次排序和建立临时表的问题。

③索引的底层实现本身具有顺序性，通过磁盘预读使得在磁盘上对数据的访问大致呈顺序的寻址，也就是将随机的 I/O 变为顺序 I/O。

这几点不理解就暂时先放着，继续看下文即可，会给你一个满意的解释。

任何事物都存在双面性，既然能提供性能的提升，自然在其他方面也会付出额外的代价：

• 索引是跟数据共存，因此会占用额外的存储空间。
• 索引创建和维护需要时间成本，这个成本随着数据量的增大而增大。
• 索引创建会降低数据的增、删、改的性能，因为在修改数据的同时还需要修改索引数据。

InnoDB 为什么使用 B+Tree 而不使用 BTree

聊到这个问题那就必须得分清楚 BTree、B+tree 的区别，首先来看一下 BTree。

Btree 解析

先来看一下 BTree 的数据结构是怎么样的，这里咔咔给提供一个网站地址，可以看到关于数据结构的一些实现过程：

https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html

先来看 BTree 的数据结构，下图是咔咔已经将数据填充进去的：

这里有一个陌生区关于 Max. Degree，这个你可以理解为阶，也可以理解为度。

例如现在这个值设置的是 4，那么在一个节点中最多就可以存储 3 条数据，设置为 5那就可以最多放 4 条记录。

现在可以看到目前只插入了 3 条数据：

那么再加一条数据，节点就会进行分裂，这个也就验证了当阶设置为 n 时，一个节点可存 n-1 条数据。

那接着再来插入几条数据看看：

想要达到快速检索数据，那就需要满足俩个特性，一个是有序，另一个就是平衡。

从下图中可以看到 BTree 是有一定的顺序性的，平衡性更满足，可以看上文中生成的第一张图。

那么在 BTree 中找一个值是怎么找呢?例如现在要找一个值 9，看一下寻找过程。

首先看到的数据是 4，9 是大于 4 的，所以会往 4 的右节点寻找。继续找到范围在 6 到 8 的节点，9 又大于 8，所以还需要往右节点寻找。

最有一步就找到了数据 9，这个过程就是 BTree 数据结构查找数据的执行过程。

了解到了 BTree 的数据结构后，我们在来看看在 MySQL 中关于 BTree 是如何存储的。

在下图中 P 代表的是指针，指向的是下一个磁盘块。在第一个节点中的 16、24 就是代表我们的 key 值是什么。date 就是这个 key 值对应的这一行记录是什么。

那么此时想要寻找 key 为 33 的这条记录应该怎么找。33 在 16 和 34 中间，所以会去磁盘 3 进行寻找。

在磁盘 3 中进行判断，指针指向磁盘 8。在磁盘 8 中即可获取到数据 33，然后将 data 返回。

那么在这个过程中到底读取了多少条数据呢?在计算之前需要先了解一些知识点。

从 MySQL 5.7 开始，存储引擎默认为 innodb，并且 innodb 存储引擎用于管理数据的最小磁盘单位就是页。

这个页的类型也分为好几种，分别为数据页，Undo 页，系统页，事物数据页。

一般说到的页都是数据页。默认的页面大小为16kb，每个页中至少存储2条或以上的行记录。

那么根据 BTree 数据查找的过程中可以得知一共读取了三个磁盘，那么每个磁盘的大小就是 16kb。

而目前的给的案例寻找了三层，那么三层存储的数据就是：16kb*16kb*16kb=4096kb。

如果按照一条记录所需内存 1kb，那么这三层的 BTree 就可以存储 4096 条记录。

各位数据库的数据少则几百万，多则几千万数据，那么 BTree 的层级就会越来越深，相对的查询效率也会越来越慢。

这个时候是不是应该思考一个问题，那就是为什么在 Btree 中 48kb 的内存怎么就只能存储 4000 多条记录?

问题就出现在 data 上，要知道在计算数据大小时指针地址和 key 的内存都是没有计算在内的，单单就计算了 data 的内存。

因为在 BTree 结构中，节点中不仅存储的有 key、指针地址还有对应的数据，所以就会造成单个磁盘存储的数据相对很少的原因。

为了解决单个节点存储数据量小的问题，于是就演变出另一种结构，也就是下文提到了 B+Tree。

B+Tree 解析

依然如初看一下 B+Tree 的数据结构。为了方便对比，将 BTree 和 B+Tree 的数据结构放到了一起。

那么可以看到在 B+Tree 中叶子节点是存放了全量的数据，而非叶子节点只存储了 key 值。

咦!这不是就很好的解决了 BTree 带来的问题吗?可以让每个节点存储更多的数据。每个节点存储的数据越多，那么相对的就是树的深度就不会过深。

了解到了 B+Tree 的数据结构后，我们在来看看在 MySQL 中关于 B+Tree 是如何存储的。

从上图很明显就可以看到两点不同：

• 第一点：B+Tree 所有的数据都存储在叶子节点上。
• 第二点：B+Tree 所有的叶子节点之间是一种链式环结构。

那么在这个过程中到底读取了多少条数据呢?

如果说 B+Tree 读取数据的深度跟 B-Tree 的深度一样，都是三层，那么同样的道理每个磁盘的大小为 16kb。

那在 B+Tree 中非叶子节点可以存储多少数据呢!一般来说我们每个表都会存在一个主键。

根据三层来计算，第一层跟第二层存储的是 key 值，也就是主键值。

都知道 int 类型所占的内存时 4Byte(字节)，指针的存储就给个 6Byte，一共就是 10Tybe，那么第一层节点就可以存储 16*1000/10=1600。

同理第二层每个节点也是可以存储 1600 个 key。

第三层是叶子节点，每个磁盘存储大小同样安装 BTree 的计算一样，每条数据占 1kb。

那么在 B+Tree 中三层可以存储的数据就是 1600*1600*16=40960000。

从这点来看 B+Tree 存储的数据跟 BTree 存储的数据根本就不是一个级别。

所以可以得出结论：

• B+Tree 能保证检索的数据量相对 BTree 是最多的，而且存储的数据量也是最多的。
• B+Tree 选择索引时尽量选择所占内存空间小的类型，比如 int 类型。
• key 所占内存越小，在节点中存储的范围就越多。

Hash 索引

先来创建一个 hash 索引：

altertableuseraddindexhash_genderusinghash(gender);

存储引擎使用的是 innodb：

会发现 name 的索引类型还是为 Btree，在 innodb 上创建哈希索引，被称之为伪哈希索引，和真正的哈希索引不是一回事的，这点一定要明白。

在 Innodb 存储引擎中有一个特殊的功能叫做，自适应哈希索引，当索引值被使用的非常频繁时，它会在内存中基于 BTree 索引之上再创建一个哈希索引，那么就拥有了哈希索引的一些特点，比如快速查找。

哈希索引就是基于哈希表实现的，假设对 name 建立了哈希索引，则查找过程如下图所示，哈希表是根据键值对进行访问的数据结构，它让检索的数据经过哈希函数映射到散列表的对应位置，查找效率非常高。

哈希索引存储的是哈希值和行指针，没有存储 key 值、字段值，但哈希索引多数是在内存完成的，检索数据是非常快的，所以对性能影响不大：

• 哈希索引不是按照索引值排序的，所以也就无法排序。
• 哈希索引只支持等值操作，不支持范围查找，在 MySQL 中只能只用 =、in 、<>。
• 哈希索引在任何时候都不能避免表扫描。
• 哈希索引在遇到大量哈希冲突时，存储引擎必须遍历链表的所有行指针，逐行比较。

B+Tree 跟 BTree 区别

经过了特别漫长的计算、画图现在基本对俩者的区别有一定认识了吧!

咔咔在这里进行总结一下：

• B+Tree 叶子节点上存储的是全量数据(key+data)，而非叶子节点只存储 key。
• B+Tree 在同样的深度下存储的数据是远远大于 BTree 的。
• B+Tree 每个叶子节点都有指向下一个叶子节点的链接。这样的好处在于，我们可以从任意一个叶子节点开始遍历，获取接下来所有的数据。

B+Tree 适合做索引的原因

B+Tree 树非叶子节点只存储 key 值，因此相对于 BTree 节点可以存储更多的数据，每次读入内存的 key 值就更多，相对来说 I/O 就降低。

B+Tree 树查询效率稳定，任何数据的查找都是必须从叶子节点到非叶子节点，所以说每个数据查找的效率几乎都是相同的。

B+Tree 树的叶子节点存储的是全量数据，并且是有序的，所以说只需要遍历叶子节点就可以对所有的 key 进行扫描，在范围查找时效率更高。