1次搞懂MySQL索引B+树和B-树

本文主要给大家介绍MySQL索引B+树和B-树，文章内容都是笔者用心摘选和编辑的，具有一定的针对性，对大家的参考意义还是比较大的，下面跟笔者一起了解下MySQL索引B+树和B-树吧。

一、索引的分类

1.从存储结构上来划分：BTree索引（B-Tree或B+Tree索引），Hash索引，full-index全文索引，R-Tree索引。

2.从应用层次来分：普通索引，唯一索引，复合索引。

3.根据中数据的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序关系：聚集索引，非聚集索引。

1）中所描述的是索引存储时保存的形式，

2）是索引使用过程中进行的分类，两者是不同层次上的划分。不过平时讲的索引类型一般是指在应用层次的划分。

就像手机分类，安卓手机，IOS手机 与 华为手机，苹果手机，OPPO手机一样。

• 普通索引：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引

• 唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值

• 复合索引：即一个索引包含多个列

• 聚簇索引(聚集索引)：并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。具体细节取决于不同的实现，InnoDB的聚簇索引其实就是在同一个结构中保存了B-Tree索引(技术上来说是B+Tree)和数据行。

• 非聚簇索引：不是聚簇索引，就是非聚簇索引（认真脸）。

二、索引的底层实现

mysql默认存储引擎innodb只显式支持B-Tree( 从技术上来说是B+Tree)索引，对于频繁访问的表，innodb会透明建立自适应hash索引，即在B树索引基础上建立hash索引，可以显著提高查找效率，对于客户端是透明的，不可控制的，隐式的。

不谈存储引擎，只讨论实现(抽象)

Hash索引

基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效，对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码（hash code），并且Hash索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在索引表中保存指向每个数据行的指针。

B-Tree能加快数据的访问速度，因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取数据，数据分布在各个节点之中。

是B-Tree的改进版本，同时也是数据库索引索引所采用的存储结构。数据都在叶子节点上，并且增加了顺序访问指针，每个叶子节点都指向相邻的叶子节点的地址。相比B-Tree来说，进行范围查找时只需要查找两个节点，进行遍历即可。而B-Tree需要获取所有节点，相比之下B+Tree效率更高。

案例：假设有一张学生表，id为主键

在MyISAM引擎中的实现（二级索引也是这样实现的）

在InnoDB中的实现

三、问题

问：为什么索引结构默认使用B-Tree，而不是hash，二叉树，红黑树？

hash：虽然可以快速定位，但是没有顺序，IO复杂度高。

二叉树：树的高度不均匀，不能自平衡，查找效率跟数据有关（树的高度），并且IO代价高。

红黑树：树的高度随着数据量增加而增加，IO代价高。

问：为什么官方建议使用自增长主键作为索引。

结合B+Tree的特点，自增主键是连续的，在插入过程中尽量减少页分裂，即使要进行页分裂，也只会分裂很少一部分。并且能减少数据的移动，每次插入都是插入到最后。总之就是减少分裂和移动的频率。

插入连续的数据：

插入非连续的数据

看完以上关于MySQL索引B+树和B-树，很多读者朋友肯定多少有一定的了解，如需获取更多的行业知识信息 ，可以持续关注我们的行业资讯栏目的。