Ch05-MySQL 之 索引

March 31, 2018

InnoDB 索引选择B+树作为其内存数据结构，选择聚簇索引作为数据存储方式。

1. 索引数据组织形式 #

常见的索引数据组织形式有聚簇索引和非聚簇索引。

InnoDB 使用的是聚簇索引（clustered index），将主键组织到一棵 B+树中，而行数据就储存在叶子节点上，若使用”where id = 14”这样的条件查找主键，则按照 B+树的检索算法即可查找到对应的叶节点，之后获得行数据。若对 Name 列进行条件搜索，则需要两个步骤：第一步在辅助索引 B+树中检索 Name，到达其叶子节点获取对应的主键。第二步使用主键在主索引 B+树种再执行一次 B+树检索操作，最终到达叶子节点即可获取整行数据。

MyISM 使用的是非聚簇索引（secondary index），非聚簇索引的两棵 B+树看上去没什么不同，节点的结构完全一致只是存储的内容不同而已，主键索引 B+树的节点存储了主键，辅助键索引 B+树存储了辅助键。表数据存储在独立的地方，这两颗 B+树的叶子节点都使用一个地址指向真正的表数据，对于表数据来说，这两个键没有任何差别。由于索引树是独立的，通过辅助键检索无需访问主键的索引树。

下图左是聚簇索引的示例，右是非聚簇索引的示例。

2. 索引数据结构 #

MySQL 中一个 B+ 树节点是以 Segment 为单位加载进来的，而非 Page。叶子节点根据其功能从逻辑上可以划分为主索引树非叶节点，主索引树叶子节点，辅助索引树非叶节点，辅助索引树叶子节点。它们的关系如下图所示。

3. 索引分类 #

3.1 按照字段特性 #

3.2 按索引字段个数 #