深入解析MySQL索引数据结构

MySQL索引是优化查询效率的重要一环，本文将深入解析MySQL索引数据结构，帮助读者理解MySQL索引原理，并通过两个示例说明不同类型的索引在实际应用中的效果。

索引数据结构

MySQL支持两种类型的索引数据结构：B-Tree索引和Hash索引。

B-Tree索引

B-Tree索引是MySQL常用的索引类型，用于优化WHERE、ORDER BY等语句的查询效率。B-Tree索引的特点是平衡树结构，每个节点最多有k个子节点，所有叶子节点都在同一层。B-Tree索引可以支持范围查找，例如：WHERE a >= 1 AND a <= 10。

MySQL的InnoDB存储引擎默认使用B-Tree索引，可以根据需求创建普通索引、唯一索引、全文索引等。

Hash索引

Hash索引是一种高效的索引类型，适用于等值查询场景，例如：WHERE a = 1。Hash索引的特点是将索引值作为Key进行Hash计算，最终得到一个Hash值并将索引记录存储在对应的Hash槽中。

Hash索引有两个重要的限制：不支持排序和范围查找，同时，Hash索引也不支持部分索引列查询。MySQL中的Memory存储引擎默认使用Hash索引。

示例说明

示例1：B-Tree索引和Hash索引效果比较

假设我们有一张包含100万行数据的用户表，其中字段id为主键，email为普通索引，并且email字段中可能会包含重复值。

现在我们需要查询email为[e-mail]的用户信息，我们将比较B-Tree索引和Hash索引在这个查询场景下的效果。

首先，我们使用B-Tree索引执行查询语句：

SELECT * FROM user WHERE email = '[e-mail]';

该查询语句执行计划中将使用email索引。由于email字段可能包含重复值，B-Tree会在索引值相同时根据主键id进行二次排序，最终查询结果将以id为顺序返回。这个查询过程的效率很高，一般查询时间只需要几毫秒。

然后，我们使用Hash索引执行同样的查询语句：

SELECT * FROM user USE INDEX(email) WHERE email = '[e-mail]';

该查询语句将使用email索引，并且使用USE INDEX强制使用Hash索引。由于Hash索引不支持重复值，因此该查询将返回第一个匹配的结果，也就是说查询结果未必是最新添加的记录。同时，Hash索引还不支持范围查找和排序，因此不能应用于复杂的查询场景。

从以上示例中可以看出，B-Tree索引适合用于复杂查询场景，而Hash索引适合用于等值查询场景。

示例2：联合索引效果比较

我们有一张包含100万行数据的订单表，其中字段orderId为主键，同时包含userId、orderDate字段。

现在我们需要查询userId为1且orderDate在2019年5月1日至2019年5月31日之间的订单信息，我们将比较联合索引和非联合索引在这个查询场景下的效果。

首先，我们创建非联合索引：

CREATE INDEX idx_user_id ON order(userId);

该非联合索引只包含userId字段，因此在查询orderDate字段时需要进行全表扫描，导致查询效率较低。

然后，我们创建联合索引：

CREATE INDEX idx_userdate ON order(userId, orderDate);

该联合索引包含userId、orderDate两个字段，可以显著提高查询效率。我们执行如下查询语句：

SELECT * FROM order WHERE userId = 1 AND orderDate BETWEEN '2019-05-01' AND '2019-05-31';

该查询语句会利用联合索引查询userId与orderDate字段，只需要扫描满足条件的索引，效率比非联合索引提高数倍。

从以上示例中可以看出，联合索引适合用于多个字段的组合查询场景。在创建联合索引时，需要根据查询场景将经常一起查询的字段放在联合索引的前面，以保证查询效率。