MySQL数据库索引的数据结构

数据库索引的功能就是让查找更加的高效,所以索引的数据结构应该是能够加速查找的数据结构。

MySQL的innoDB存储引擎的索引的数据结构就是多叉搜索树中的b+树,这可以说是为索引量身定做的一个数据结构。

首先,索引可以通过主键,unique修饰,也可以直接使用sql语句创建。当用主键给修饰id列,创建出索引,b+树是如何存储每个节点并提高查找效率的呢?

b+树相比普通多叉搜索树的特点:

(1)b+树是棵平衡树,树的深度都是差不多的,查找的次数不会相差很大。

(2)b+树的叶子节点包含了整个树所有的数据。

就这两个特点,让b+树成为了和索引完美适配的搜索树。

(1)因为b+树的叶子节点中包含了所有的数据,所以只需要在叶子节点中存储一条完整的数据,非叶子节点只存储用来做索引的那一列的值,大大减小的存储空间。

(2)因为数据库都是在磁盘上存储的,每次比较都要从磁盘上读取数据,b+树是多叉树,每次io读取一个节点可以获取多个数据来比较,减少了io次数,加快了比较效率。

(3)因为只有叶子节点才有完整数据,所以每次查询都会查到叶子节点,并且b+树是平衡树,所以深度都差不多,所以不管查询什么数据,最后的io次数都是差不多的,保证了查询的稳定。

当一个表中除了主键之外,还有其他的索引的时候,其他的索引的叶子结点就不是存储的整条数据了,而是存储的主键索引的叶子节点的位置。

所以其他索引查找时最终都会回到主键索引去获得整条数据。这也进一步节省了索引的空间消耗。这个操作叫做回表。

相关推荐
乌鸦乌鸦你的小虎牙16 分钟前
qt 5.12.8 配置报错(交叉编译环境)
开发语言·数据库·qt
一只大袋鼠1 小时前
Redis 安装+基于短信验证码登录功能的完整实现
java·开发语言·数据库·redis·缓存·学习笔记
Anastasiozzzz1 小时前
深入研究Redis的ZSet底层数据结构:从 Ziplist 的级联更新到 Listpack 的完美救场
数据结构·数据库·redis
菠萝蚊鸭1 小时前
x86 平台使用 buildx 基于源码构建 MySQL Wsrep 5.7.44 镜像
数据库·mysql·galera·wsrep
程序员酥皮蛋1 小时前
hot 100 第四十题 40.二叉树的层序遍历
数据结构·算法·leetcode
※DX3906※2 小时前
Java排序算法--全面详解面试中涉及的排序
java·开发语言·数据结构·面试·排序算法
沙漏无语3 小时前
(二)TIDB搭建正式集群
linux·数据库·tidb
姚不倒3 小时前
三节点 TiDB 集群部署与负载均衡搭建实战
运维·数据库·分布式·负载均衡·tidb
隔壁小邓3 小时前
批量更新方式与对比
数据库
数据知道3 小时前
MongoDB复制集架构原理:Primary、Secondary 与 Arbiter 的角色分工
数据库·mongodb·架构