关于这个专题

想写MySQL的索引专题是源竽暌冠之前本身在进修MySQL索引时苦楚的经历，你在网上搜刮关于MySQL的索引的文┞仿，大年夜多是支瑰异碎，没有体系性的对常识点的列举堆砌，文┞仿中会解释你要若何若何做，然则很少涉及去讲为什么要这么做，哪些不克不及做，很难对MySQL有一个体系性的认知，进修如不雅没有体系性的话，就很难在实际的项目中灵活应用，出于此目标，本身驹萃Ｃ鸫一个关于MySQL索引的专题系列，算是本身一个进修的总结，如不雅同时能帮到你那再好不过了。下面进入正题，我们先来懂得一下什么是索引以及索引的类型。

熟悉索引

熟悉索引是什么器械异常关键，一个异常恰当的比方就是书的目次页与书的┞俘文内容之间的关系，为了便利查找书中的内容，经由过程对内容建立索引形成目次。是以，起首你要明白的一点就是，索引它也是一个文件，它是要占据物理空间的。

比如对于MyISAM存储引擎来说:

这篇文┞仿先说到这里，目标主如果对MySQL的索引有个概念上的熟悉，以及懂得索引的类型，索引和存储引擎之间的关系，本专题会持续更新，持续对MySQL索引常识逐渐展开，如不雅你感兴趣的话可以存眷该专栏，以及趁便动着手指存眷一下我(^_^),欲望本文对你有所赞助。

.frm后缀的文件存储的是表构造。

.myd后缀的文件存储的是表数据。

如下图所示:

对于InnoDB 存储引擎来说:

.frm后缀的文件存储的是表构造。

.ibd后缀的文件存放索引文件和数据(须要开启innodb_file_per_table 参数)

如下图所示:

下图展示了B-Tree索引是若何存储被索引的数据的:

 

是以，当你对一张表建立索引时，索引文件的大年夜小也会改变，当你数据表中的数据因为增删改变更时，索引文件也会变更的，只不过MySQL会主动保护索引，这个过程不须要你介入，这也是为什么不恰当的索引会影响MySQL机能的原因。

总结:

1. 索引是按照特定的数据构造把数据表中的数据放在索引文件中，以便于快速查找;

2. 索引存在于磁盘中，会占据物理空间。

索引的类型

膳绫擎说到，索引文件时按照不合的数据构造来存储的，数据构造的不合也产生了不合的索引类型，常见的索引类型包含:

1. B-Tree索引
2. 哈希索引
3. 空间数据索引(R-Tree)
4. 全文索引

下面做一一介绍:

1. B-Tree索引

B-Tree索引是最常用的一种索引，如不雅没有指定特定的类型，那么多半就是B-Tree索引，事实上，很多搜刮引擎应用的是它的变种B+Tree，这是对B-Tree的一个优化，如不雅须要具体懂得，可以参考数据构造方面的书本，这里不做具体商量。以下统称为B-Tree索引。

绝大年夜多半的存储引擎，比如MyISAM和InnoDB都支撑这种索引，是以说它是应用最广泛，最常用的一种索引方法，然则不合的存储引擎在具体实现时会稍有不合，比如MyISAM会应用前缀紧缩的方法对索引进行紧缩，InnoDB则不会。

解释:

左图是一个包含三列的数据表，右图则展示了数据是若何被索引的。

可以看出B-Tree是对索引列是按照次序存储的，每个叶子节点指向被索引的数据，这也是B-Tree索引支撑范围查找数据的原因。

2. 哈希索引

比拟于B-Tree索引，哈希索引的实现就比较简单了，它是基于哈希表来实现的，对于要索引的列，存储引擎管帐算出一一对应的哈希码，然后把哈希码存放在哈希表中作为key，value值是指向该行数据的指针。

.myi后缀的文件存储的就是索引文件。

解释:

1. 左边紫色图表示一个二列的数据表。
2. 中心表示对fname列进行哈希索引，计算出哈希值。
3. 右边绿色图表示把生成的哈希值存放于哈希表中。

当我们履行以下萌芽时:

select * from testTable where fname = "mary"; 

MySQL会起首计算萌芽前提mary的哈希值，然后到哈希表中去找该哈希值，如不雅找到了根据对应的指针也就找到了须要寻找的数据行。

哈希表的优势与限制:

优势:

1. 只需比对哈希值，是以速度异常快，机能优势明显;

限制:

1. 不支撑任何范围萌芽，比如where price > 150，因为是基于哈希计算，支撑等值比较。
2. 哈希表是无序存储的，是以索引数据无法用于排序。
3. 主流存储引擎不支撑该类型，比如MyISAM和InnoDB。哈希索引只有Memory, NDB两种引擎支撑。

总结:

是以，哈希索引固然速度快，但其实应用很受限，只实用于某些特别的场合。

3. 空间数据索引(R-Tree)

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本文标题：MySQL索引专题一 认识索引

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