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顺序表是在 内存 空间中连续存储 所以支持随机访问访问任意地址上的数据速度都是极快的这是因为内存的硬件结构所支持的。 虽然快 但是索引是存储在硬盘上的。 二叉搜索树为什么不适合做索引 二叉搜索树 查找时间复杂度为 ON最坏情况 - 单分支树 那么就不让二叉搜索树变成单分支树
AVL树平衡二叉搜索树要求任意节点左右子树的高度差不超过 1红黑树要求比 AVL 树更宽松一点的平衡二叉树 它们都不太适合做索引 二叉树最大的问题就是当元素多了 高度就高了 高度就对应着比较次数对于数据库来说每次比较意味着磁盘 IO 。 为什么哈希表也不适合存储索引
虽然哈希表查找速度很快时间复杂度为 O1但是哈希表只能针对 “相等” 进行判定不能对于 “大于”、 “小于” 以及范围查找进行判定也不能进行模糊匹配因为哈希表是根据 key 值找到 value 的。 堆更不适合 是二叉树堆只能找到最大值 / 最小值 最适合做索引的还得是树形结构, 只不过不是二叉树。 使用多叉搜索树高度自然就下降了。 数据库中使用的这个多叉搜索树 是很特殊的树称为 B 树。 B-树 不读作 B 减 树 这个 - 是连字符 它就是 B 树 B 树: 每个节点上都存储 N 个 key 值 N 个 key 值分成 N1 个区间每个区间对应一个子树可以简单理解为下图这个例子 查找过程 和二叉搜索树类似 先从根出发 根据待比较元素 确定一个区间。 在确定区间时不是也需要比较多次嘛 和二叉搜索树相比有什么优势
二叉搜索树每个节点上面只有一个值 只比较一次比较次数和高度相关。 但是 B-树 高度降低了 只不过每个节点比较了多次 但是相比于比较次数来说IO 次数才是关键的 磁盘是以节点为单位进行 IO 的每次 IO 加载一个节点 但是 B-树每个节点中好几个值 B-树高度低很多 IO 次数更少 效率更高。 B树 这个确实就读作 B加 树 B 树: 也是一棵 N 叉搜索树每个节点上包含多个 key 值 每个节点若有 N 个 key, 分成 N 个区间 而不是 N1 个关键点 父节点的值都会在子节点中体现。非叶子节点中的每个值最终都会在叶子节点中体现出来。父节点中的值会作为子节点中的最大值/最小值 上图以最小值为例。最下面的叶子节点用链表进行按顺序连接。非叶子节点只存储 key 值本身即可叶子节点是完整的数据集合 只在叶子节点存储数据表的每一行数据。 B 树就是为了数据库索引量身打造的 使用 B 树进行查找时整体的 IO 次数比较少。所有查询最终都会落到叶子节点 每次查询的 IO 次数都差不多 查询次数稳定效率就比较稳定。叶子节点用链表相连 非常适合范围查找例如查找 30 x 85 的值。所有的数据存储载荷都是放到叶子节点 非叶子节点中只保存 key 即可因此非叶子节点整体占用的空间较小 甚至可以缓存到内存中一旦能放到内存中了磁盘 IO 几乎就没有了。 聚簇索引与非聚簇索引 聚簇索引 将索引与数据放到一块了指叶子节点找到索引也就找到数据了。 所以一个表中只能有一个聚簇索引。因为只有一份数据。聚簇索引将索引值相同的数据放一块。使用二级索引时 先通过二级索引找到主键索引再通过主键索引中找数据。这个过程称为 “回表” 比如使用 id 建一个索引 再使用 name 建一个索引 那么 name 这个索引中叶子节点最终存储的是 id, 然后再通过 id 找到对应的 数据。 为什么辅助索引不直接存储数据的位置 因为这样就算数据的位置变了二级索引也不用变。因为对应的主键索引并没有变。聚簇索引中 数据的物理存放顺序与索引的顺序完全相同索引相邻那么对应的数据在磁盘上的位置一定也相邻。所以数据地址都是挨着的。 意味着如果说 你插入的这条数据对应的索引不是递增的 那么这个索引就要插入到中间位置也就是说对应的数据也要插入中间位置 也就是说需要挪动数据才能将这条数据及其索引插入进去。更改了索引结构大大降低了 更新/插入数据的效率。 所以说一般以自增主键作为聚簇索引这样每次插入数据都是添加到末尾 不用挪动数据。 非聚簇索引 叶子节点中存储的时数据的位置 而不是数据本身。通过主键索引和二级索引都能直接找到数据 两者几乎没有区别 只是一个存储主键 另一个存储辅助键。数据存放的地址是凌乱的。所以更新/插入数据的速度一般比聚簇索引快因为只要开辟一块空间把数据放进去就行了然后让索引中记录位置就行了不用考虑数据存放的位置。 两者最重要的区别就是 聚簇索引的数据与索引放到一起。指叶子节点。聚簇索引中数据存放的物理顺序与索引的排序完全相同。 好啦 以上就是对 MySQL 索引的讲解 希望能帮到你 评论区欢迎指正