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MySQL數(shù)據(jù)庫索引及底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)詳解

 更新時間：2025年08月09日 09:11:16   作者：驚駭世俗王某人  
MySQL默認使用B+樹索引和InnoDB引擎,索引通過有序結(jié)構(gòu)加速數(shù)據(jù)檢索,但增加存儲與維護成本,B+樹優(yōu)化了磁盤讀寫與范圍查詢效率,成為主流選擇,本文介紹MySQL數(shù)據(jù)庫索引及底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的相關(guān)知識,感興趣的朋友一起看看吧

MySQL默認使用的索引底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是B+樹，默認存儲引擎是InnoDB引擎。

這是MySQL文檔，有需要的自己瀏覽。

https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/

接下來我們步入今天的正題：

1. 什么是索引

  • 索引(index)是幫助MySQL高效獲取數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(有序)。可以快速定位數(shù)據(jù)位置而不必掃描整個表。
  • 在數(shù)據(jù)之外，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)還維護著滿足特定査找算法的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(B+樹)，這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以某種方式引用(指向)數(shù)據(jù)，這樣就可以在這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上實現(xiàn)高級查找算法這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是索引。

索引的優(yōu)缺點：

優(yōu)點

  • 提高查詢速度：索引可以大大加快數(shù)據(jù)檢索速度，特別是對于大型表
  • 加速排序和分組操作：ORDER BY和GROUP BY操作在有索引時會更快
  • 優(yōu)化連接操作：表連接時如果有適當?shù)乃饕龝@著提高性能
  • 保證數(shù)據(jù)唯一性：唯一索引可以確保列中數(shù)據(jù)的唯一性
  • 減少服務(wù)器掃描的數(shù)據(jù)量：MySQL可以使用索引直接定位到所需數(shù)據(jù)，而不必掃描整個表

缺點

  • 占用額外存儲空間：索引需要額外的磁盤空間
  • 降低寫入性能：
    • INSERT操作需要同時更新索引
    • UPDATE操作如果修改了索引列需要更新索引
    • DELETE操作也需要更新索引
  • 維護成本：索引需要定期維護，特別是在數(shù)據(jù)頻繁變更的情況下
  • 優(yōu)化器可能不使用索引：在某些情況下，MySQL優(yōu)化器可能決定不使用索引
  • 索引選擇過多可能導(dǎo)致性能下降：過多的索引會增加優(yōu)化器選擇執(zhí)行計劃的時間

索引的數(shù)據(jù)類型：

MySQL支持多種索引類型，每種類型適用于不同的場景和需求。

1. 普通索引 (INDEX / KEY)

  • 最基本的索引類型，沒有特殊限制
  • 語法：CREATE INDEX index_name ON table_name(column_name)
  • 適用于大多數(shù)查詢場景

2. 唯一索引 (UNIQUE INDEX)

  • 確保索引列的值唯一，但允許NULL值
  • 語法：CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name(column_name)
  • 常用于主鍵或需要唯一約束的列

3. 主鍵索引 (PRIMARY KEY)

  • 特殊的唯一索引，不允許NULL值
  • 每個表只能有一個主鍵
  • 語法：ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY (column_name)

4. 全文索引 (FULLTEXT INDEX)

  • 專門用于全文搜索，僅適用于MyISAM和InnoDB(MySQL 5.6+)引擎
  • 語法：CREATE FULLTEXT INDEX index_name ON table_name(column_name)
  • 支持MATCH AGAINST操作

5. 組合索引 (復(fù)合索引)

  • 在多個列上創(chuàng)建的索引
  • 語法：CREATE INDEX index_name ON table_name(col1, col2, col3)
  • 遵循最左前綴原則

6. 空間索引 (SPATIAL INDEX)

  • 用于地理空間數(shù)據(jù)類型(GEOMETRY, POINT, LINESTRING, POLYGON等)
  • 僅MyISAM表支持
  • 語法：CREATE SPATIAL INDEX index_name ON table_name(column_name)

7. 前綴索引

  • 對列值的前N個字符建立索引
  • 語法：CREATE INDEX index_name ON table_name(column_name(N))
  • 適用于長字符串列

8. 哈希索引

  • Memory存儲引擎默認使用哈希索引
  • InnoDB有自適應(yīng)哈希索引功能(自動管理)
  • 僅支持等值查詢(=, IN)，不支持范圍查詢

9. 覆蓋索引

  • 不是一種單獨的索引類型，而是一種使用方式
  • 當查詢的所有列都包含在索引中時，MySQL可以直接從索引獲取數(shù)據(jù)而無需回表

注意一點：聚簇索引(Clustered Index)和非聚簇索引(Non-clustered Index)雖然也稱之為索引，但和這些分類有很大的區(qū)別。

核心原因還是因為：分類維度不同

  • MySQL官方按功能分類（開發(fā)者視角）
    • 這些主鍵索引、唯一索引、普通索引、全文索引等，主要關(guān)注索引的邏輯功能和約束條件
  • 聚簇/非聚簇是存儲實現(xiàn)分類（引擎內(nèi)部視角）
    • 描述數(shù)據(jù)與索引的物理存儲關(guān)系，屬于底層實現(xiàn)機制而非用戶可配置選項。

未單獨列為類型的其他原因：

  • 引擎相關(guān)性：
    • 是否聚簇取決于存儲引擎實現(xiàn)，比如：InnoDB有聚簇索引，MyISAM則沒有。
  • 用戶不可選擇性：
    • 開發(fā)者不能直接選擇創(chuàng)建聚簇/非聚簇索引，而是由主鍵定義和引擎特性自動決定。
  • 透明性考慮：
    • 對大多數(shù)應(yīng)用開發(fā)是底層實現(xiàn)細節(jié)，功能分類對開發(fā)者更實用。
  • 歷史兼容性：
    • 不同引擎行為差異大，統(tǒng)一分類會引發(fā)混淆。

2. 索引的底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

MySQL索引使用多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)，不同的存儲引擎采用不同的索引結(jié)構(gòu)來優(yōu)化查詢性能。

常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有：

  • B樹（B-Tree）
  • B+樹（B+Tree）（InnoDB實際采用）
  • Hash
  • R-Tree（空間索引）

MySQL主要就是使用B+樹。

在了解B樹和B+樹之前，我們先來了解一下二叉樹：

二叉樹（二叉搜索樹）

  • 二叉搜索樹(Binary Search Tree, BST)是一種特殊的二叉樹：
    • 左子樹所有節(jié)點值 < 根節(jié)點值
    • 右子樹所有節(jié)點值 > 根節(jié)點值
    • 左右子樹也分別是BST

優(yōu)點：

  1. 邏輯簡單：易于理解和實現(xiàn)
  2. 有序性：中序遍歷可得有序序列
  3. 二分查找：理想情況下查詢效率高

缺點：

  • 不平衡風險：可能退化成鏈表(復(fù)雜度→O(n))
  • 不適合磁盤存儲：節(jié)點隨機分布導(dǎo)致大量磁盤I/O

下面就是最壞情況下的二叉樹，直接演化為了一個鏈表形式。

B樹（B-Tree）

B-Tree，B樹是一種自平衡的樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，相對于二叉樹，B樹每個節(jié)點可以有多個分支，即多叉。它保持數(shù)據(jù)有序，并允許進行高效的搜索、順序訪問、插入和刪除操作。

以一顆最大度數(shù)(max-degree)為5(5階)的b-tree為例，那這個B樹每個節(jié)點最多存儲4個key

B樹的主要特性：

  • 多路平衡搜索樹：每個節(jié)點可以有多個子節(jié)點。
  • 自平衡：樹始終保持平衡狀態(tài)。
  • 有序存儲：節(jié)點中的鍵(key)按順序排列。
  • 適合外存：設(shè)計用于減少磁盤訪問次數(shù)。

B+樹（B+Tree）

B+Tree是在BTree基礎(chǔ)上的一種優(yōu)化，具有比B樹更適合外部存儲的特性，InnoDB存儲引擎就是用B+Tree實現(xiàn)其索引結(jié)構(gòu)。

B+樹的主要特點：

  • 多路平衡：每個節(jié)點可以有多個子節(jié)點，保持樹的平衡
  • 分層存儲：數(shù)據(jù)只存儲在葉子節(jié)點，內(nèi)部節(jié)點只存儲鍵值（索引）
  • 順序訪問：所有葉子節(jié)點通過指針連接成一個有序鏈表

B+樹與B樹的比較

特性B樹B+樹
數(shù)據(jù)存儲所有節(jié)點都可存儲數(shù)據(jù)僅葉子節(jié)點存儲數(shù)據(jù)
查找性能可能提前終止（非葉子節(jié)點找到）必須到達葉子節(jié)點
范圍查詢需要中序遍歷通過葉子鏈表高效掃描
空間利用率內(nèi)部節(jié)點存儲數(shù)據(jù)占用更多空間內(nèi)部節(jié)點更緊湊
穩(wěn)定性查詢路徑長度不一致所有查詢路徑長度相同
實現(xiàn)復(fù)雜度相對簡單相對復(fù)雜（需維護葉子鏈表）

總的來說，由于B+樹獨特的數(shù)據(jù)存儲方式：

  • B+樹的磁盤讀寫代價更低。
  • B+樹的查詢效率更加穩(wěn)定。
  • B+樹更便于掃庫和區(qū)間查詢。

3.總結(jié)

3.1 什么是索引？

  • 索引(index)是幫助MySQL高效獲取數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(有序)。
  • 提高數(shù)據(jù)檢索的效率，降低數(shù)據(jù)庫的IO成本(不需要全表掃描)。
  • 通過索引列對數(shù)據(jù)進行排序，降低數(shù)據(jù)排序的成本，降低了CPU的消耗。

3.2 索引的底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)？

MySQL的InnoDB引擎采用的B+樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲索引

  • 階數(shù)更多，路徑更短。
  • 磁盤讀寫代價B+樹更低，非葉子節(jié)點只存儲指針，葉子階段存儲數(shù)據(jù)。
  • B+樹便于掃庫和區(qū)間查詢，葉子節(jié)點是一個雙向鏈表。

3.3 為什么 B+Tree 是主流？

  • 磁盤友好：減少 I/O 次數(shù)（矮胖的樹形結(jié)構(gòu)）。
  • 范圍查詢高效：葉子節(jié)點鏈表避免回溯。
  • 緩存利用率高：非葉子節(jié)點僅存鍵值，可緩存更多索引。

到此這篇關(guān)于MySQL數(shù)據(jù)庫索引及底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)mysql索引底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)內(nèi)容請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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