mysql索引底层数据结构

MySQL 索引的底层数据结构主要有 B-Tree 和 Hash 结构两大类。

### B-Tree

B-Tree 是一种自平衡的树形数据结构，主要用于数据库和其他需要快速查找、插入和删除操作的数据存储系统中。它有以下几个关键特征：

1. **节点层次**：每个节点可以有多个子节点，并允许包含多个键值对，使得数据可以在树的较高层存储，提高查询效率。
2. **最大值限制**：节点中包含的最大键的数量是由节点的最大度数（分支因子）决定的。这意味着在同一级的节点之间存在某种形式的均匀分布。
3. **排序**：所有键都按升序排列，同时其左右子节点分别存储比当前节点小和大的键值部分。
4. **平衡**：通过调整内部结点的高度，保持整棵树的平衡状态，确保所有的路径长度大致相等。

### Hash 结构

Hash 结构用于快速定位特定键对应的值。其核心在于利用哈希函数将键转换成一个哈希码，然后用这个哈希码作为索引来直接访问存储位置。

1. **哈希表**：基本的 hash 数据结构就是一个数组，每个元素对应着一个桶。当插入新元素时，使用哈希函数计算出该元素应该存放的位置，即哈希码对应的数组下标。
2. **冲突解决**：由于不同的键可能会得到相同的哈希码，因此需要策略处理这种冲突情况，常见的解决办法包括线性探测、链地址法和二次探查等。
3. **动态调整**：为了维持性能，哈希表通常会通过调整大小或重新哈希函数等方式来应对负载增加的情况。

### MySQL 中的索引应用

MySQL 使用 B-Tree 结构来构建其默认类型的索引（如BTREE），这使得索引具有高效搜索、插入和删除的特点。对于 Hash 索引，则在某些场景下提供更快的查找速度，尤其是在单个列上使用并且数据集不是非常庞大时。

了解索引的底层数据结构有助于优化查询性能，合理设计数据库结构和查询语句，以及更好地理解和管理数据库的运行状况。

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