mysql索引底层存储结构

MySQL索引底层的存储结构主要有两种：B树索引和哈希索引。B树索引是最常用的一种索引结构，而哈希索引在大多数情况下并不常用。

B树索引是一种平衡的多路搜索树，它在索引的每个节点上都会存储键值和对应的指针，这样可以快速地定位到目标数据。B树索引适用于范围查询和排序操作，其在磁盘上的存储结构使得查询效率较高。

相比之下，哈希索引使用哈希函数将键值映射为存储地址，因此可以快速地定位到目标数据。哈希索引对于等值查询非常高效，但不支持范围查询和排序操作。此外，哈希索引对于索引键的大小和数据的分布有严格要求，因此在实际应用中使用较少。

综上所述，在绝大多数情况下，MySQL使用的是B树索引作为底层的存储结构，因为它可以满足大部分查询需求，并且具有较好的存储和查询性能。哈希索引在特定场景下可能会有一定的优势，但是由于其限制较多，因此使用较少。

相关问题

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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mysql索引底层实现

MySQL索引的底层实现主要依赖于B+树数据结构。B+树是一种自平衡的树状数据结构，它能够高效地支持范围查询和排序操作。

在MySQL中，每个索引都对应一个B+树。B+树的节点分为内部节点和叶子节点。内部节点存储索引的键值和子节点的引用，叶子节点存储索引的键值和对应的数据记录的引用。

当执行插入、更新或删除操作时，MySQL会根据需要在B+树上进行相应的操作。插入操作会在适当的位置上插入新的键值和数据记录引用，更新操作会修改对应的键值或数据记录引用，删除操作会将键值和数据记录引用从B+树中删除。

当执行查询操作时，MySQL会根据查询条件在B+树上进行搜索。如果是等值查询，MySQL会从根节点开始按照键值逐层查找，直到找到匹配的键值或者到达叶子节点。如果是范围查询或排序操作，MySQL可以利用B+树的有序性，在根节点上进行范围搜索或排序。

为了提高查询性能，MySQL还支持多列索引、前缀索引和全文索引等特殊类型的索引。这些索引底层的实现方式可能会有所不同，但仍然基于B+树或其他相关的数据结构。

总的来说，MySQL索引底层实现主要依赖于B+树，通过B+树的自平衡和有序性，实现了高效的数据存取和查询操作。