《MySQL索引背后的数据结构及算法原理》

目 录 1. 摘要 2. 数据结构及算法基础 1. 索引的本质 2. B-Tree和B+Tree 3. 为什么实用B-Tree（B+Tree） 3. MySQL索引实现 1. MyISAM索引实现 2. InnoDB索引实现 4. 索引使用策略及优化 1. 示例数据库 2. 最左前缀原理与相关优化 3. 索引选择性与前缀索引 4. InnoDB的主键选择与插入优化 5. 后记&参考文献 摘要 转自 张洋的博客 本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话 题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎 对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如 BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注 于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈 希索引和全文索引本文暂不讨论。 文章主要内容分为三个部分。 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数 理基础。 第二部分结合MySQL数据库中MyISAM和InnoDB数据存储引擎中索引 的架构实现讨论聚集索引、非聚集索引及覆盖索引等话题。 第三部分根据上面的理论基础，讨论MySQL中高性能使用索引的策 略。 数据结构及算法基础 1. 索引的本质 2. B-Tree和B+Tree 3. 为什么实用B-Tree（B+Tree） 索引的本质 MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数 据的数据结构。提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是数据结 构。 我们知道，数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数 据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度 进行优化。最基本的查询算法当然是 顺序查找 （linear search），这种 复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的，好在计算机科学的 发展提供了很多更优秀的查找算法，例如 二分查找 （binary search）、 二叉树查找 （binary tree search）等。如果稍微分析一下会发现，每种 查找算法都只能应用于特定的数据结构之上，例如二分查找要求被检索 数据有序，而二叉树查找只能应用于 二叉查找树 上，但是数据本身的 组织结构不可能完全满足各种数据结构（例如，理论上不可能同时将两 列都按顺序进行组织），所以，在数据之外，数据库系统还维护着满足 特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数 据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构， 就是索引。 看一个例子： 图1 图1展示了......