「这是我参与2022首次更文挑战的第4天，活动详情查看：2022首次更文挑战」

索引

B+树

二叉树、平衡二叉树、AVL树、哈夫曼树、红黑树、B-树、B+树

讲索引必讲B+树，讲B+树就必得将整个树形结构回顾一遍

	二叉树	平衡二叉树（AVL树）	满二叉树 与完全二叉树	红黑树	B-树（B树）	B+树	哈夫曼树
特点：	每个节点最多有两个子节点	每个子树左右子树高度差不超过1	满：每层都是满的 完全：将满的从右到左 、从下到上删除一部分节点	1. 叶子节点不存储数据 2. 根节点黑色，叶子节点黑色 3. 从一个节点到该节点的所有子孙节点都包含同样的黑节点数	一个节点可以有多个元素	在B-树的基础上所有叶子节点都是使用指针相互连接的	两个孩子节点的值之和是根节点的值

B树：相对于其他树结构，B树每个节点可以存储多个元素

B+树：相对于B树，B+树叶子节点之间使用指针相互关联

页

我们使用的操作系统从磁盘中获取数据是按照页（4kb）获取的，mysql从磁盘中获取的页是16kb

页的构成：

1、用户数据区域：也就是真实进行数据存储的数据区，使用链表结构存储

2、页目录：类似于书本的目录系统，简化查询操作提高查询销量

3、页头：其中有前后指针，也就是导致我们可以有双向的指针来获取前后的范围数据页

页是一种数据结构，使用这种数据结构有以下特点

1、有前后指针方便进行上下页的获取

2、有页目录，提升用户数据区域的查询速率

索引结构

下面就相当于是一个主键索引(聚簇索引)

总结:

B+树的非叶子结点就是所有页数据构成的一个树结构

B+树的叶子结点,存储的就是各个页的数据信息,页与页之间使用双向链表相互连接

所以这里的查询操作就变成了

1. 首先去页构成的目录中使用二分查找到需要获取的页
2. 从磁盘中取出页
3. 在页目录中找到数据区域分配的组信息
4. 在数据区域找到对应的数据

聚簇索引和非聚簇索引

聚簇索引一般是我们的主键索引，也就是主键id构成的一个索引结构。这个索引结构根节点的页就是对应的那条记录所在的页的数据区域（1 小黄 男 22,2 小红 女 23）

非聚簇索引：就是后续我们建立的索引，这种索引结构的叶子节点其实是其对应的主键id（22 1,23 2）。再使用获取到的这个主键id去回表来获取整个记录数据

哈希索引

也就是使用hash算法,使用链表的方式解决hash冲突,来定位到需要查询的结果信息

支持hash的引擎有MEMORY(这里需要谷歌)，其他的引擎都通过各自的方式去支持hash方法。如InnoDB有一套自适应hash算法，内部实现还是采用了BT的方式，可以理解为BT索引的索引

设置hash索引是否生效:set global innodb_adaptive_hash_index=off/on

hash索引虽然使用hash算法的查询销量较高,但是有很多弊端,所以一般不建议随意使用

• 不支持范围查找
• 不支持查询排序
• 不支持模糊查找