在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种,我们来看下这两种索引数据结构的区别及其不同的应用建议。
备注:先说下, 在MySQL文档里,实际上是把B+树索引写成了BTREE ,例如像下面这样的写法:
CREATE TABLE t(
aid int unsigned not null auto_increment,
userid int unsigned not null default 0,
username varchar(20) not null default ‘’,
detail varchar(255) not null default ‘’,
primary key(aid),
unique key(uid) USING BTREE ,
key (username(12)) USING BTREE — 此处 uname 列只创建了最左12个字符长度的部分索引
)engine=InnoDB;
一个经典的 B+树索引数据结构 见下图:
(图片源自网络)
B+树是一个平衡的多叉树,从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1,而且同层级的节点间有指针相互链接。
在B+树上的常规检索,从根节点到叶子节点的搜索效率基本相当,不会出现大幅波动,而且基于索引的顺序扫描时,也可以利用双向指针快速左右移动,效率非常高。
因此,B+树索引被广泛应用于数据库、文件系统等场景。顺便说一下,xfs文件系统比ext3/ext4效率高很多的原因之一就是,它的文件及目录索引结构全部采用B+树索引,而ext3/ext4的文件目录结构则采用Linked list, hashed B-tree、Extents/Bitmap等索引数据结构,因此在高I/O压力下,其IOPS能力不如xfs。
详细可参见:
https://en.wikipedia.org/wiki/Ext4https://en.wikipedia.org/wiki/XFS
而 哈希索引的示意图 则是这样的:
(图片源自网络)
简单地说, 哈希索引就是采用一定的哈希算法 ,把键值换算成新的哈希值,检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找,只需一次哈希算法即可立刻定位到相应的位置,速度非常快。
从上面的图来看,B+树索引和哈希索引的明显区别是:
在MySQL中,只有HEAP/MEMORY引擎表才能显式支持哈希索引(NDB也支持,但这个不常用),InnoDB引擎的自适应哈希索引(adaptive hash index)不在此列,因为这不是创建索引时可指定的。
还需要注意到:HEAP/MEMORY引擎表在mysql实例重启后,数据会丢失。
通常,B+树索引结构适用于绝大多数场景,像下面这种场景用哈希索引才更有优势:
在HEAP表中,如果存储的数据重复度很低(也就是说基数很大),对该列数据以等值查询为主,没有范围查询、没有排序的时候,特别适合采用哈希索引
例如这种SQL:SELECT … FROM t WHERE C1 = ?; — 仅等值查询
在大多数场景下,都会有范围查询、排序、分组等查询特征,用B+树索引就可以了。