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
Irissgwe13 小时前
redis之常见数据类型
数据库·redis·缓存
2301_7735536213 小时前
CSS如何对用户访问过的链接进行降级颜色处理_使用-visited伪类改变颜色
jvm·数据库·python
2301_8152795213 小时前
Golang怎么理解Go的sync.Pool底层_Golang如何理解Pool的本地缓存和GC清理机制【详解】
jvm·数据库·python
2301_7641505613 小时前
MySQL迁移过程如何避免数据不一致_利用强一致性备份方案
jvm·数据库·python
m0_7164300713 小时前
Redis如何处理预热失效引起的开局雪崩
jvm·数据库·python
m0_3776182313 小时前
c++文件锁使用方法 c++如何实现多进程文件同步
jvm·数据库·python
gmaajt14 小时前
mysql多字段搜索如何设计组合索引_mysql索引查询加速
jvm·数据库·python
2301_7775993714 小时前
MySQL如何快速排查慢查询安全隐患_分析slow_query_log进行优化
jvm·数据库·python
m0_7478545214 小时前
如何检测受保护链接(如 Twitter)的可访问性
jvm·数据库·python
baidu_3409988214 小时前
宝塔面板如何设置网站访问密码_配置Nginx认证保护目录
jvm·数据库·python