掌握好MySQL索引数据结构，可以更好的学习MySQL，下面我重点详解MySQL索引数据结构@mikechen
MySQL索引简介
MySQL索引是一种用于提高数据库查询性能的数据结构，它允许快速访问数据库表中的数据。
MySQL索引中常见的数据结构有以下几种：
- Hash表
- 二叉树
- 红黑树
- B-Tree
- B Tree
下面我分别详解。
MySQL索引数据结构
B-Tree索引
B-Tree，全称是Balanced Tree，是一种自平衡的树结构，通常是多叉树。
如下图所示：
所具有的特点：
- 1 叶节点具有相同的深度，叶节点的指针为空；
- 2 所有索引元素不重复；
- 3 节点中的数据索引从左到右递增排列。
工作原理：
B-Tree索引通过将数据按键值顺序存储在树结构中来提高查询性能。
树的根节点始终指向最小值，而叶子节点包含数据行或指向数据行的指针,中间节点包含索引键值和子节点的引用。
这种结构允许在平均O(log n)时间内进行查找、插入和删除操作，其中n是索引中的数据行数。
B-Tree索引对于范围查询非常有效，因为它们具有有序性。
B Tree索引
B Tree是一种B-Tree的变种，更适合数据库索引。
如下图所示：
具有以下特点：
1.平衡性
B Tree是一种自平衡树结构，确保树的高度保持相对较低。
这意味着在树中执行查找、插入和删除操作的时间复杂度是O(log n)。
2.有序性
B Tree的叶子节点之间通过双向链表连接成一个有序链表，这个有序性使得范围查询变得非常高效，因为可以轻松地按顺序遍历叶子节点。
3.所有数据都在叶子节点
B Tree的所有数据行都存储在叶子节点中，而非叶子节点仅存储索引信息，这有助于节省内存，因为非叶子节点的数量相对较少。
4.非叶子节点包含索引键值
非叶子节点包含索引键值和指向子节点的引用，这些键值用于指导查询操作，以决定应该向左还是向右子树继续查找。
5.适用于范围查询和排序
由于B Tree的有序性，它非常适合处理范围查询和排序操作，范围查询的性能非常高，因为可以顺序遍历叶子节点。
6.适用于磁盘存储
B Tree的结构特点使其特别适用于磁盘存储，因为它可以减少磁盘I/O次数，B Tree的叶子节点通常在磁盘上是连续存储的，这有助于减少寻道时间。
哈希索引
哈希索引使用哈希函数将索引键映射到特定的位置，通常是一个哈希表。
如下图所示：
工作原理：
哈希索引非常适合精确匹配查询，通过索引的key进行一次hash计算，就可以快速获取磁盘文件指针，对于指定索引查找文件非常快。
但不适用于范围查询，有时候也会出现Hash冲突的情况。
二叉树
二叉树的特点：左边子节点的数据小于父节点数据，右边子节点的数据大于父节点数据。
如下图所示:
其特点包括以下几个方面：
1.节点结构
二叉树的每个节点最多有两个子节点，一个称为左子节点，另一个称为右子节点。
2.根节点
二叉树有一个根节点，它是树的顶部节点，没有父节点。
3.叶子节点
叶子节点是没有子节点的节点，即左子节点和右子节点都为空,它们位于树的末端。
4.父节点和子节点
除了根节点和叶子节点，每个节点都有一个父节点和零个、一个，两个子节点。
5.深度
一个节点的深度是指从根节点到该节点的路径的边数,根节点的深度为0，子节点的深度为其父节点深度加1。
6.高度
二叉树的高度是指树中任意节点的深度的最大值，它表示树的层数。
红黑树
红黑树（Red-Black Tree）是一种自平衡的二叉搜索树，如下图所示：
它具有以下特点：
1.节点着色
每个节点都有一个颜色，通常为红色或黑色。
2.根节点
根节点是黑色的。
3.叶子节点
所有叶子节点都是黑色的空节点（NIL节点），也称为外部节点或哨兵节点。它们不包含数据，只用于树的结构。
4.颜色规则
- 每个节点要么是红色，要么是黑色。
- 红色节点的子节点必须是黑色的。
- 从根节点到叶子节点的每条路径上，黑色节点的数量必须相同，这确保了树的高度相对平衡。
全文索引
全文索引用于全文搜索，通常基于特殊的数据结构，如倒排索引（Inverted Index）。
工作原理：
全文索引允许在文本字段中进行关键字搜索，而不仅仅是精确匹配。
它将文本数据分成单词或词组，并为每个词建立索引，以便快速查找相关文档。
mikechen
mikechen睿哥，10年+大厂架构经验，资深技术专家，就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。
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