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索引(INDEX)基本概念
索引结构分类
B+Tree树索引结构
Hash索引结构
Full-Text索引
R-Tree索引
索引(INDEX)基本概念
什么是索引
索引是帮助MySQL高效获取数据的有序数据结构
为数据库表中的某些列创建索引，就是对数据库表中某些列的值通过不同的数据结构进行排序
为列建立索引之后，数据库除了维护数据之外，还会维护满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式指向数据，这样就可以在这些数据结构上实现快速查询，这种数据结构就是索引
索引的作用
通过索引可以将无序的数据变为有序的数据，能够实现快速访问数据库表中的特定信息
优缺点
优点
提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本
通过索引对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗
缺点
索引会占用空间
索引提高了表的查询效率，但是却降低了更新表的速度（Insert、Update、Delete）
索引只是一个提高效率的因素，如果MySQL有大数据量的表，就需要花时间研究最优秀的索引（即需要研究为哪些字段建立索引能够使得效率提升到最大化，因为一条查询语句只会引用到一种索引，并且一般建议一个表建立的索引数量不要超过5个）
索引结构分类
索引结构主要分为四大类
B+Tree索引-（B+树）
最常见的索引类型，大部分的存储引擎都支持此索引
Hash索引-（Hash表）
底层的数据结构是用哈希表实现的，只有精确匹配索引列的查询才有效，不支持范围查询
Full-Text索引-（倒排索引）
又名全文索引，是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式
R-Tree索引（R-Tree树）
又名空间索引，是MyISAM引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理位置数据，使用较少
存储引擎对不同索引的支持情况（默认B+Tree索引）
在MySQL数据库中，支持Hash索引的是Memory引擎；而InnoDB中具有自适应Hash的功能，根据B+tree索引在指定条件下自动构建的
B+Tree树索引结构
B+Tree树是由二叉树 → 红黑树（自平衡二叉树） → B-Tree树烟花而来的，我们在介绍B+Tree树之前先介绍这三种数据结构
二叉树
二叉树的每个节点最多有两个子节点（两颗子树）；并且两个子节点是有序的
以单个节点为例：左边子节点是比自身小的，右边子节点是比自身大的
缺点
- 大数据量的情况下，层级较深，检索速度慢
- 容易形成倾斜树（左倾斜或右倾斜）
二叉树的工作原理
二叉树的数据插入（依次插入30、40、20、19、21、39、35）
二叉树的数据遍历
二叉树的数据查找（查找39 、21、25）
二叉树的数据删除（依次删除19、39、30）
红黑树（自平衡二叉树）
红黑树时二叉树的变种，可以解决二叉树插入数值时产生斜树的问题
任何一个节点都有颜色(红色或黑色)，通过颜色来确保树在插入和删除时的平衡
根节点一定是黑色的；Null节点被认为是黑色的；每个红色节点的两个叶子节点都是黑色
每个叶子节点到根的路径上不能出现连续的红色节点
任何一个节点到达叶子节点所经过的黑节点个数必须相等
当在红黑树中进行插入和删除操作时，会通过左旋、右旋、重新着色来修复树结构，保持树的平衡
缺点
- 在进行大量插入和删除操作的情况下，可能会造成频繁的树重构，影响性能
- 红黑树的实现比较复杂，需要维护节点的颜色和平衡
- 红黑树本质也是二叉树，在大数据量的情况下，层级较深，检索速度会下降
红黑树的工作原理
红黑树的数据插入（依次插入30、40、20、19、21、39、35） 使用到了右旋
红黑树的数据遍历
红黑树的数据查找（查找39 、21、25）
红黑树的数据删除（依次删除19、39、30）
B-Tree树（多路平衡查找树）
二叉树一个Node节点只能够存储一个Key和一个Value，并且只有两个子节点；而多路树相比较而言一个Node节点能够存储更多的Key和Value，能够携带更多的子节点，建树高度会比二叉树要低
B-Tree树的一个节点能够存储多少Key和Value，可以有多少个子节点通过最大度数（MAX-Degree 也称为阶数）决定
一个m阶的B-Tree树
树中的每个节点最多有m个子节点，m-1个Key和Value（两个子树的指针夹着一个Key和Value）
树的根节点至少有一个Key和Value，至少两个子节点
缺点
B树的叶子节点和非叶子节点都会保存数据，使得非叶子节点保存的指针量变小
如果存储大量的数据，需要增加树的高度，导致IO操作变多，查询性能变低
B-Tree树的工作原理
B-Tree树的数据插入Max-Degree为3（依次插入30、40、20、19、21、39、35）
B-Tree树的数据遍历
B-Tree树的数据查找（查找39 、21、25）
B-Tree树的数据删除（依次删除19、39、30）
B+Tree树
B+Tree树是B-Tree树的变种，也是一种多路搜索树，定义基本与B-Tree相同
B+Tree只有叶子节点存储数据，并且所有的元素都会出现在叶子节点中，所有叶子节点形成了一个单向链表；叶子节点将数据按照大小排列，并且相邻叶子节点之间按照大小排列
非叶子节点不存储数据，只存储Key，只是起到索引的作用，在相同的数据量下，B+Tree树更加矮壮
B+Tree树的工作原理
B+Tree树的数据插入Max-Degree为3（依次插入30、40、20、19、21、39、35）
B+Tree树的数据遍历
B+Tree树的数据查找（查找39 、21、25）
B+Tree树的数据删除（依次删除19、39、30）
MySQL的B+Tree索引结构
MySQL的索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化，在原B+Tree的基础上，增加了一个指向相邻叶子节点的链表指针，所有叶子节点形成了一个双向链表，提高了遍历速度
MySQL在查询是根据查询条件查询对应的键值（Key），然后将键值对应数据（Value）提取出来
Hash索引结构
哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的Hash值，将哈希值映射到一个桶中，桶中存储了所有哈希值相同的数据行的指针，然后存储在Hash表中；
当查询时，MySQL会先通过哈希函数计算出查询条件的哈希值，在Hash表中查找对应的桶，然后在对应的桶中查找相应的数据行
哈希冲突
如果两个或多个键值，映射到同一个相同的槽位（桶），则他们就产生了hash冲突，通过链表解决
特点
- Hash索引只能够用于对等比较（=，in等），不支持范围查询（between，>，<等）
- 无法利用Hash索引完成排序操作；因为Hash索引中存放的是经过Hash计算后的Hash值，此值的大小并不一定和Hash运算之前的键值完全一样
- Hash索引无法避免表扫描，即每次都要全表扫描；因为Hash索引是将键值通过Hash运算之后，将其结果和对应的行指针信息存放在一个Hash表中，由于不同的索引键可能存在相同的Hash值，也就是哈希冲突，所以满足某个Hash键值的数据的记录跳数，无法直接从Hash索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行比较，并得到相应的结果
- 对于联合索引，Hash不能使用部分索引键查询（要么全部使用，要么全部不使用）
- Hash只需要做一次运算，就可以找到该数据所在的桶；不像树结构那样从根、叶子节点的顺序来查找；所以Hash索引的查询效率理论上是要高于B+Tree的；不过对于存在大量Hash值相同的情况下，性能不一定比B+Tree高
Full-Text索引
通过建立倒排索引（Inverted Index）构建Full-Text索引，提高数据的检索效率
倒排索引是一种将文档中的单词/汉字映射到其出现位置的数据结构，主要用来解决判断字段的值中 是否包含 某字符/汉字的问题
我们对于简单业务或者数据量小的业务，可以通过Like()关键字来判断；但是对于大数据量业务，使用Like效率会大大降低
不同存储索引对Full-Text索引的支持
在MySQL5.6版本之前，只有MYISAM存储引擎支持全文索引
在MySQL5.6版本之后，InnoDB能够支持全文索引；不过只支持对英文的全文索引，不支持中文的全文索引；后续通过内置分词器（ngram）来支持中文索引
配置ngram的最小长度
在MySQL的配置文件中添加以下字段
ft_min_word_len = 2 #此最小长度就是分词的最小长度，默认为2
即：对于一段语句，可以分为多个汉字组，每个汉字组最少都有2个汉字
我想学习数据库 可以分词为： 我想 学习 数据库 三个组
一般不会将ngram设置的很小，如果很小的话会占用大量的空间，因此我们一般都不修改此最小长度，就默认为2
全文索引的流程
用户输入要查找的内容 → SQL执行引擎 → ngram对查找的内容进行分词 → 把分词后的词依次的去倒排索引中去查找 → 将相应的记录返回
分词器ngram在建立索引时会对字段中的值进行分词；在进行查询时也会对要查找的内容分词
R-Tree索引
构建空间索引有多种数据结构，例如四叉树、R-Tree树
在MySQL中是通过R-Tree树来构建空间索引的，是一种加快空间数据查询速度的技术
R-tree将空间数据分割成一系列矩形区域，每个节点可以表示一个矩形区域，同时可以包含其他节点或数据项。这种层级结构允许MySQL在空间查询中更快地定位所需的数据，减少搜索范围，从而提高查询性能
例如：
一个表中的某字段存储着一个地方餐馆的经纬度位置信息，现在我们需要根据我们的位置，找附近1公里的餐馆
我们可以通过计算我们的位置，找到附近1公里范围内的经纬度范围，然后查询表中的满足此经纬度的值；为了加快检索效率，我们就可以对存储经纬度位置信息的字段建立空间索引
R-Tree的构建过程——R树是把B树的思想扩展到了多维空间
1、数据划分
所有的数据项也成为对象（点、线或面）都被视为一个单独的矩形
2、构建叶子节点（叶子节点是R树的底层节点）
将划分好的矩形进行分组，并构建叶子节点；每个叶子节点包含多个对象及其对应的矩形
3、合并叶子节点
当叶子节点的数目超过了R-Tree规定的最大容量，此时R树会尝试合并相邻的叶子节点来减少树的高度和提高查询效率
4、构建非叶子节点
将合并后叶子构建为新的非叶子节点；非叶子节点也是一个矩形，包含了其所有子节点的矩形范围
5、递归构建
重复上述的操作，知道构建出整个R树的根节点（R树的最顶层节点，将包含所有的数据范围）
具体R树的构建方式可以参考以下文章文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-633273.html
从B树、B+树、B*树谈到R 树_v_JULY_v的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6530142文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-633273.html
到了这里，关于MySQL索引1——索引基本概念与索引结构（B树、R树、Hash等）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
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