在MySQL数据库中，索引是一种重要的数据结构，用于加快数据库查询速度。本文将详细介绍MySQL中的索引数据结构，以及聚集索引、聚簇索引、稀疏索引的区别和原理。同时，我们将讨论自增主键的重要性，最左前缀优化原则，联合索引原理及底层数据结构，以及在千万级别大表上如何进行索引优化。

一、索引数据结构

MySQL使用B树（B-Tree）作为基本的索引数据结构。B树是一种平衡的多路搜索树，能够有效地支持查找、插入和删除操作。MySQL支持的索引类型还包括哈希索引和位图索引等。

  • 索引数据结构
    • 二叉树：单边增长的倾斜问题，变相为链表，查找效率低，与全表扫描差别不
    • 红黑树：大数据量情况下，高度不可控
    • B-Tree ：非叶子节点存储数据，IO磁盘检索的时候交互多，效率变低
    • Hash表：不支持范围查询，只能精准匹配

1.1.RBTree-红黑树

普通的二叉查找树在极端情况下可退化成链表，此时的增删查效率都会比较低下。

1.2.RBTree-红黑树

普通的二叉查找树在极端情况下可退化成链表，此时的增删查效率都会比较低下。

1.3.B-tree的特征

  • 叶节点具有相同的深度，叶节点的指针为空
  • 所有索引元素不重复
  • 节点中的数据索引从左到右递增排序

1.4.B+树 (mysql最终选用的B+树思路：二叉树[退化链表]->红黑树[高度不受控]->B树[非叶子节点存储数据]->B+树)

  • 非叶子节点不存储data.只冗余存储索引，目的为了存储更多的索引
  • 叶子节点存储所有索引字段(二级索引只存储索引字段，主键索引存储所有字段数据)
  • 叶子节点除了父子节点连接，还有兄弟节点直接指针连接，提高区间访问的性能

    为什么MySQL选择B+树做索引？

    1. 树的高度，影响索引查找效率（1.load页节点数据前的磁盘IO的次数；2. 内存查找数据比较快）
    2. B+树将data放到叶子节点，而非叶子节点只存储索引，存放同样数量的索引，其高度更小，查找效率更高
    3. B+树叶子节点之间多了双向指针，方便区间范围查找

    hash结构特征

  • 对索引的字段值进行hash九三定位数据存储的地址位置
  • 一般情况hash索引比B+树索引更加高效
  • 但不支持范围查询，只满足准确查询，如：“=”，“in”
  • 哈希冲突问题

二、聚集索引、聚簇索引与稀疏索引

  1. 聚集索引（Clustered Index）： 聚集索引以表的数据行（数据页）为依据创建的索引，是最基本的索引类型。数据行按照主键的顺序存储在数据页上，因此通过聚集索引可以快速定位到数据行。
  2. 非聚簇索引（Non-Clustered Index）： 聚簇索引是基于表的其他列创建的索引，不是基于数据行的物理存储顺序。在查询时，需要先通过聚簇索引定位到数据行的位置，然后再通过该行的其他列定位到具体的记录。
  3. 稀疏索引（Sparse Index）： 稀疏索引并不是在所有情况下都有效。当一个列的数据集中存在大量NULL值时，该列对应的索引可能只对非NULL值有效。稀疏索引在存储和检索NULL值时需要额外的空间和时间。

区别：
- 聚集索引也叫聚簇索引
- 叶节点包含完整的数据记录
- 非聚簇索引
- 索引文件和数据文件是分离的
- 稀疏索引
- 非聚簇索引的一种，减少索引节点的数量，减少存储空间，提高检索速度，但无法满足准确的查询要求

三、自增主键的重要性

自增主键是一种特殊的主键类型，其值自动递增。使用自增主键可以提高插入操作的效率，减少数据库的负担。同时，自增主键也方便了联合索引的创建和维护。

四、最左前缀优化原则

在创建联合索引时，需要注意最左前缀优化原则。即索引通常只对联合索引的最左侧列有效。这是因为MySQL在处理联合索引时，会首先使用最左侧的列进行排序，然后再使用其他列进行过滤。因此，只有最左侧的列对应的索引才能有效地加速查询。

五、联合索引原理及底层数据结构

联合索引是由多个列组成的索引，其底层数据结构仍然是B树。在查询时，MySQL会根据索引的顺序优先使用最左侧的列进行过滤，然后再使用其他列进行排序和筛选。联合索引的效率取决于每个列对应的索引类型和稀疏程度等因素。

六、千万级别大表如何进行索引优化

对于千万级别的大表，合理地使用索引非常重要。以下是一些建议：

  1. 仔细选择需要索引的列：不是所有的列都需要被索引，应该选择那些经常用于查询和排序的列。
  2. 避免在复合条件查询中使用多个非唯一索引：复合条件查询通常会导致全表扫描，而多个非唯一索引只会加速其中一个条件的部分查询。
  3. 使用覆盖索引（Covering Index）：覆盖索引是由一个或多个非唯一索引组成的查询优化机制，能够直接从索引中获取所需的数据，而不需要访问数据行。
  4. 定期审查和调整索引：随着数据的增加和查询的变化，可能需要定期审查和调整已有的索引，以确保其有效性。

总结：MySQL中的索引数据结构、聚集索引、聚簇索引、稀疏索引的区别和原理、自增主键的重要性、最左前缀优化原则以及联合索引原理及底层数据结构是数据库优化中不可或缺的一部分。通过合理地使用这些知识和技巧，可以提高MySQL数据库的性能和可靠性。揭秘MySQL索引：数据结构与算法》

在MySQL数据库中，索引是一种重要的数据结构，用于加快数据库查询速度。本文将详细介绍MySQL中的索引数据结构，以及聚集索引、聚簇索引、稀疏索引的区别和原理。同时，我们将讨论自增主键的重要性，最左前缀优化原则，联合索引原理及底层数据结构，以及在千万级别大表上如何进行索引优化。