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MySQL主要使用的幾種索引算法小結(jié)

 更新時(shí)間:2025年02月07日 09:05:15   作者:阿離83  
本文主要介紹了MySQL主要使用的幾種索引算法小結(jié),包括B+Tree索引、Hash索引、Full-Text索引、R-Tree索引和Bitmap索引,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的可以了解一下

在 MySQL 中,索引是一種提高查詢速度的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。不同的索引算法適用于不同的查詢場(chǎng)景,本文將詳細(xì)介紹 MySQL 的幾種主要索引算法。

1. B+Tree 索引(默認(rèn)索引)

1.1 存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)

B+Tree(B+ 樹(shù))是一種平衡多路搜索樹(shù),其特點(diǎn)是:

  • 所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在葉子節(jié)點(diǎn),內(nèi)部節(jié)點(diǎn)僅存儲(chǔ)索引值。
  • 葉子節(jié)點(diǎn)之間通過(guò)雙向鏈表相連,便于范圍查詢。
  • 所有葉子節(jié)點(diǎn)在同一層,保持查詢效率穩(wěn)定。

1.2 適用存儲(chǔ)引擎

  • InnoDB(默認(rèn))
  • MyISAM

1.3 優(yōu)勢(shì)

? 適用于 范圍查詢(BETWEEN、>、< 等)? 適用于 ORDER BY 排序查詢? 葉子節(jié)點(diǎn)形成鏈表,支持 高效的順序遍歷

1.4 局限性

? 不適用于全文搜索(需要使用 Full-Text 索引)
? 插入/刪除頻繁時(shí)可能導(dǎo)致索引 分 裂

2. Hash 索引(適用于等值查詢)

2.1 存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)

  • 通過(guò) 哈希函數(shù) 計(jì)算鍵值映射到哈希桶,快速定位數(shù)據(jù)。
  • 適用于 鍵值對(duì)查詢(key-value)。

2.2 適用存儲(chǔ)引擎

  • Memory(Heap)引擎
  • InnoDB(Adaptive Hash Index,自動(dòng)優(yōu)化的哈希索引)

2.3 優(yōu)勢(shì)

? 適用于 等值查詢(=),查詢速度快(O(1) 時(shí)間復(fù)雜度)
? 哈希表查詢不會(huì)隨數(shù)據(jù)量增加而變慢

2.4 局限性

? 不支持范圍查詢(>、<、BETWEEN)? 不支持 ORDER BY 排序? 容易哈希沖突,影響查詢效率

3. Full-Text(全文索引)

3.1 存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)

  • 倒排索引(Inverted Index),存儲(chǔ)單詞 -> 文檔 ID 的映射。
  • 適用于 全文搜索(如文章、評(píng)論、日志)。

3.2 適用存儲(chǔ)引擎

  • InnoDB
  • MyISAM

3.3 優(yōu)勢(shì)

? 適用于 全文搜索(MATCH() AGAINST())? 比 LIKE '%xx%' 查詢快得多

3.4 局限性

? 不適用于小數(shù)據(jù)量(索引維護(hù)開(kāi)銷大)? 不能完全替代搜索引擎(如 Elasticsearch)

4. R-Tree(空間索引)

4.1 存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)

  • R-Tree(多維索引結(jié)構(gòu)),適用于存儲(chǔ)和查詢 地理坐標(biāo)(點(diǎn)、矩形、多邊形)。

4.2 適用存儲(chǔ)引擎

  • MyISAM
  • InnoDB(MySQL 8.0 之后支持 SPATIAL 索引)

4.3 優(yōu)勢(shì)

? 適用于 地理信息查詢(如“某點(diǎn)附近的餐館”)? 適用于 空間范圍查詢(如“某個(gè)區(qū)域內(nèi)的所有數(shù)據(jù)”)

4.4 局限性

? 僅 MyISAM 支持,InnoDB 僅在 MySQL 8.0+ 支持
? 適用場(chǎng)景較窄,一般用于 GIS 應(yīng)用

5. Bitmap 索引(適用于低基數(shù)列)

5.1 存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)

  • 位圖(Bitmap),用 0/1 位 記錄某個(gè)值在不同數(shù)據(jù)行中的出現(xiàn)情況。

5.2 適用存儲(chǔ)引擎

  • MySQL 不直接支持(Oracle、PostgreSQL 支持)

5.3 優(yōu)勢(shì)

? 適用于 低基數(shù)列(如性別、狀態(tài)、布爾值)? 節(jié)省存儲(chǔ)空間,查詢時(shí)可用位運(yùn)算加速

5.4 局限性

? 不適用于高基數(shù)列(如手機(jī)號(hào)、用戶名)? 不支持動(dòng)態(tài)更新(更新代價(jià)大)

6. 索引算法對(duì)比總結(jié)

索引類型適用存儲(chǔ)引擎適用查詢場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)局限性
B+Tree(默認(rèn))InnoDB、MyISAM范圍查詢、排序查詢、主鍵/外鍵適用于大多數(shù)場(chǎng)景插入/刪除頻繁時(shí)可能導(dǎo)致索引分裂
Hash 索引Memory、InnoDB(自適應(yīng))精確匹配(=)查詢速度快(O(1))不支持范圍查詢、排序、模糊查詢
Full-Text 索引InnoDB、MyISAM全文搜索適用于大文本字段(如文章搜索)不能完全替代搜索引擎
R-Tree(空間索引)MyISAM、InnoDB(8.0+)GIS 地理查詢適用于空間數(shù)據(jù)僅適用于 MyISAM(8.0+ InnoDB 支持)
Bitmap 索引MySQL 不支持低基數(shù)列(如性別)高效存儲(chǔ)和查詢更新代價(jià)高,不適用于高基數(shù)列

7. 結(jié)論

  • 默認(rèn)使用 B+Tree 索引(適用大部分情況)。
  • 等值查詢用 Hash 索引,但 InnoDB 默認(rèn)不支持(Adaptive Hash Index 除外)。
  • 全文搜索用 Full-Text 索引,比 LIKE '%xx%' 查詢更快。
  • GIS 查詢用 R-Tree 索引(SPATIAL 索引)。
  • 低基數(shù)字段(如性別)可以考慮 Bitmap 索引,但 MySQL 不支持。

選擇合適的索引結(jié)構(gòu),可以極大提升 MySQL 查詢性能!

到此這篇關(guān)于MySQL主要使用的幾種索引算法小結(jié)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MySQL 幾種索引算法內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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