关于MySQL B+树索引与哈希索引详解

MySQL B+树索引与哈希索引详解

什么是索引

索引是为了提高数据库查询效率而创建的一种数据结构。它是通过建立一种快速、可排序并且占据空间较小的数据结构，对数据库表中的某一列或多列进行排序的一种方式。通过索引可以快速查找表中的数据，从而提高查询效率。

B+树索引

B+树索引是MySQL中使用最广泛的一种索引结构。它是一种多路平衡查找树，能够支持在非常大的数据集合上进行高效的查找、插入和删除操作。

B+树索引的结构

B+树索引的结构如下所示：

                +---+
                | B |
                +---+
                 / \
                /   \
               /     \
            +---+   +---+
            | A |   | C |
            +---+   +---+
            / | \   / | \
           /  |  \ /  |  \
        +---+ +---+ +---+ +---+
        | a | | b | | c | | d |
        +---+ +---+ +---+ +---+

其中，每个节点分别保存了一个关键字，节点下面的子树包含关键字和子关键字。

B+树索引的叶子节点是按照关键字的大小顺序进行排列的，每个叶子节点都包含一个指向下一个叶子节点的指针。这样一来，可以很快地遍历整个叶子节点序列，从而高效地进行范围查询。

B+树索引的优点

B+树索引的优点如下：

• 高效的范围查询：B+树索引的叶子节点是按照关键字的大小顺序进行排列的，因此可以很快地遍历整个叶子节点序列，从而高效地进行范围查询。
• 顺序存储：B+树索引的叶子节点是按照关键字的大小顺序进行排列的，因此可以很快地进行顺序查询。
• 支持快速插入和删除：B+树索引通过平衡树的方式来保持平均深度很小，能够支持快速插入和删除。

B+树索引的示例说明

假设我们有一个表，其中包含了一列整型数据：

CREATE TABLE `test` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;

我们可以在id列上创建B+树索引：

CREATE INDEX `idx_id` ON `test` (`id`);

这样一来，当我们执行下面的语句时，MySQL就可以高效地使用索引进行查询：

SELECT * FROM `test` WHERE `id` > 100 AND `id` < 200;

哈希索引

除了B+树索引，MySQL还支持哈希索引。哈希索引是一种基于哈希表的索引结构，它能够高效地支持等值查询，但是不支持范围查询。

哈希索引的结构

哈希索引的结构如下所示：

             +---+
             | H |
             +---+
            /   |   \
           /    |    \
        +---+ +---+ +---+
        | a | | b | | c |
        +---+ +---+ +---+

其中，每个节点包含一个哈希值，这个哈希值会根据哈希函数进行计算得出。哈希函数能够将关键字映射为一个非常小的数字，这样一来可以很快地进行等值查询。

哈希索引的优点

哈希索引的优点如下：

• 高效的等值查询：哈希索引能够高效地支持等值查询，因为它能够根据哈希函数将关键字映射为一个非常小的数字，并且根据这个数字快速查找到对应的记录。
• 空间占用较小：哈希索引能够对数据进行非常高效的压缩，因为它不需要维护关键字的排序。

哈希索引的示例说明

假设我们有一个表，其中包含了一列整型数据：

CREATE TABLE `test` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;

我们可以在id列上创建哈希索引：

CREATE INDEX `idx_id` ON `test` (`id`) USING HASH;

这样一来，当我们执行下面的语句时，MySQL就可以高效地使用索引进行查询：

SELECT * FROM `test` WHERE `id` = 100;

但是当我们执行下面的语句时，MySQL无法使用哈希索引进行查询：

SELECT * FROM `test` WHERE `id` > 100 AND `id` < 200;

总结

B+树索引和哈希索引各有优劣，需要根据具体的需求进行选择。通常情况下，B+树索引被广泛应用在范围查询比较多的场景中，而哈希索引则常用于需要高效支持等值查询的场景中。