看了很多關於索引的部落格，講的大同小異。但是始終沒有讓我明白關於索引的一些概念，如b-tree索引，hash索引，唯一索引....或許有很多人和我一樣，沒搞清楚概念就開始研究b-tree，b+tree等結構，導致在面試的時候答非所問！本文中有關儲存引擎請檢視mysql儲存引擎-innodb和myisam
索引是什麼?
索引是幫助mysql高效獲取資料的資料結構。
索引能幹什麼?
提高資料查詢的效率。
索引：排好序的快速查詢資料結構！索引會影響where後面的查詢，和order by 後面的排序。
一、索引的分類#
1️⃣從儲存結構上來劃分：btree索引(b-tree或b+tree索引)，hash索引，full-index全文索引，r-tree索引。
2️⃣從應用層次來分：普通索引，唯一索引，復合索引
3️⃣根據中資料的物理順序與鍵值的邏輯(索引)順序關係：聚集索引，非聚集索引。
1️⃣中所描述的是索引儲存時儲存的形式，2️⃣是索引使用過程中進行的分類，兩者是不同層次上的劃分。不過平時講的索引型別一般是指在應用層次的劃分。
就像手機分類：安卓手機，ios手機 與 華為手機，蘋果手機，oppo手機一樣。
普通索引：即乙個索引只包含單個列，乙個表可以有多個單列索引
唯一索引：索引列的值必須唯一，但允許有空值
復合索引：即乙個索引包含多個列
聚簇索引(聚集索引)：並不是一種單獨的索引型別，而是一種資料儲存方式。具體細節取決於不同的實現，innodb的聚簇索引其實就是在同乙個結構中儲存了b-tree索引(技術上來說是b+tree)和資料行。
非聚簇索引：不是聚簇索引，就是非聚簇索引(認真臉)。
二、索引的底層實現#
mysql預設儲存引擎innodb只顯式支援b-tree( 從技術上來說是b+tree)索引，對於頻繁訪問的表，innodb會透明建立自適應hash索引，即在b樹索引基礎上建立hash索引，可以顯著提高查詢效率，對於客戶端是透明的，不可控制的，隱式的。不談儲存引擎，只討論實現(抽象)
hash索引
基於雜湊表實現，只有精確匹配索引所有列的查詢才有效，對於每一行資料，儲存引擎都會對所有的索引列計算乙個雜湊碼(hash code)，並且hash索引將所有的雜湊碼儲存在索引中，同時在索引表中儲存指向每個資料行的指標。
b-tree索引(mysql使用b+tree)
b-tree能加快資料的訪問速度，因為儲存引擎不再需要進行全表掃瞄來獲取資料，資料分布在各個節點之中。
b+tree索引
是b-tree的改進版本，同時也是資料庫索引索引所採用的儲存結構。資料都在葉子節點上，並且增加了順序訪問指標，每個葉子節點都指向相鄰的葉子節點的位址。相比b-tree來說，進行範圍查詢時只需要查詢兩個節點，進行遍歷即可。而b-tree需要獲取所有節點，相比之下b+tree效率更高。
結合儲存引擎來討論(一般預設使用b+tree)
案例：假設有一張學生表，id為主鍵idnamebirthday
在myisam引擎中的實現(二級索引也是這樣實現的)
在innodb中的實現
三、問題#
問：為什麼索引結構預設使用b-tree，而不是hash，二叉樹，紅黑樹？
hash：雖然可以快速定位，但是沒有順序，io複雜度高。
二叉樹：樹的高度不均勻，不能自平衡，查詢效率跟資料有關(樹的高度)，並且io代價高。
紅黑樹：樹的高度隨著資料量增加而增加，io代價高。
問：為什麼官方建議使用自增長主鍵作為索引。
結合b+tree的特點，自增主鍵是連續的，在插入過程中儘量減少頁**，即使要進行頁**，也只會**很少一部分。並且能減少資料的移動，每次插入都是插入到最後。總之就是減少**和移動的頻率。
插入連續的資料：
插入非連續的資料
mysql 雜湊索引 MySQL索引之雜湊索引
雜湊索引 hash index 建立在雜湊表的基礎上，它只對使用了索引中的每一列的精確查詢有用。對於每一行，儲存引擎計算出了被索引的雜湊碼 hash code 它是乙個較小的值，並且有可能和其他行的雜湊碼不同。它把雜湊碼儲存在索引中，並且儲存了乙個指向雜湊表中的每一行的指標。在mysql中，只有me...
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