mysql-索引(B+ Tree结构、Hash结构)

1、索引数据结构：

• Hash结构：底层是哈希表，哈希表是一种key-value存储数据，多个数据在存储关系上完全没有顺序关系。对于区间查询是无法通过索引查询，就需要全表扫描。所以哈希索引只适用等值查询场景。

• B+ Tree结构

  ---

  Hash结构局限性：

  • Hash索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询，无法被用来避免数据的排序操作。
    因为经过相应的Hash算法处理之后的Hash值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样；

  • Hash索引不能利用部分索引键查询。

    对于组合索引，Hash索引在计算Hash值的时候是组合索引键合并后再一起计算Hash值，而不是单独计算Hash值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash索引也无法被利用；

  • Hash索引在任何时候都不能避免全表扫描。

    由于不同索引键存在相同Hash值，所以即使取满足某个Hash键值的数据的记录条数，也无法从Hash索引中直接完成查询，还是要回表查询数据.

  • Hash索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B+树索引高。

  ---

  B+ Tree索引和Hash索引区别？

1、哈希索引适合等值查询，但是无法进行范围查询 。
2、哈希索引没办法利用索引完成排序 。
3、哈希索引不支持多列联合索引的最左匹配规则 。
4、如果有大量重复键值的情况下，哈希索引的效率会很低，因为存在哈希碰撞问题。

2、索引种类：

• 聚簇索引：在 InnoDB 里，索引B+ Tree的叶子节点存储了整行数据的是主键索引。

• 非聚簇索引：而索引B+ Tree的叶子节点存储了主键的值的是非主键索引。

• 覆盖索引：减少回表次数，降低IO。

  ---

  聚簇与非聚簇索引区别？

  • 主键索引树的叶子节点直接就是我们要查询的整行数据。

  • 非主键索引的叶子节点是主键的值，查到主键的值以后，还需要再通过主键的值再进行一次回表查询。

    非主键索引检索过程不全都是上面的描述：

    ​ 覆盖索引：一个查询语句的执行只用从索引中就能够取得，不必从数据表中读取。也可以称之为实现了索引覆盖。

    eg：

    covering_index_sample中有一个普通索引 idx_key1_key2(key1,key2)。

    当我们通过SQL语句：select key2 from covering_index_sample where key1 = 'keytest';的时候，就可以通过覆盖索引查询，无需回表。

  组合索引

          MySQL索引查询会遵循最左前缀匹配的原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配。所以当我们创建一个联合索引的时候。
          eg：如(key1,key2,key3)，等价于创建了:

• (key1)
• (key1,key2)
• (key1,key2,key3)三个索引，这就是最左匹配原则。