mysql的索引数据结构有哪些组成部分（分享会上狂吹MySQL的4大索引结构，没想到大家的鉴赏能力如此的~~~~）

时间2025-09-19 13:30:50分类IT科技浏览5837

导读：索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构...

索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序) 。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。

优缺点：

优点：

提高数据检索效率，降低数据库的IO成本通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗

缺点：

索引列也是要占用空间的索引大大提高了查询效率，但降低了更新的速度，比如 INSERT 、UPDATE 、DELETE

索引结构

索引结构描述 B+Tree 最常见的索引类型，大部分引擎都支持B+树索引 Hash 底层数据结构是用哈希表实现，只有精确匹配索引列的查询才有效，不支持范围查询 R-Tree(空间索引) 空间索引是 MyISAM 引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少 Full-Text(全文索引) 是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式，类似于 Lucene, Solr, ES 上述是MySQL中所支持的所有的索引结构，接下来，我们再来看看不同的存储引擎对于索引结构的支持情况。索引 InnoDB MyISAM Memory B+Tree索引支持支持支持 Hash索引不支持不支持支持 R-Tree索引不支持支持不支持 Full-text 5.6版本之后支持支持不支持

注意：我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指B+树结构组织的索引。

二叉树

假如说MySQL的索引结构采用二叉树的数据结构，比较理想的结构如下：

如果主键是顺序插入的，则会形成一个单向链表，结构如下：

所以，如果选择二叉树作为索引结构，会存在以下缺点：

顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。

此时大家可能会想到，我们可以选择红黑树，红黑树是一颗自平衡二叉树，那这样即使是顺序插入数据，最终形成的数据结构也是一颗平衡的二叉树,结构如下:

但是，即使如此，由于红黑树也是一颗二叉树，所以也会存在一个缺点：

大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。

所以，在MySQL的索引结构中，并没有选择二叉树或者红黑树，而选择的是B+Tree ，那么什么是B+Tree呢？在详解B+Tree之前，先来介绍一个B-Tree 。

B-Tree

B-Tree ，B树是一种多路衡查找树，相对于二叉树，B树每个节点可以有多个分支，即多叉。以一颗最大度数（max-degree）为5(5阶)的b-tree为例，那这个B树每个节点最多存储4个key ，5个指针：

树的度数指的是一个节点的子节点个数。

我们可以通过一个数据结构可视化的网站来简单演示一下。B-Tree Visualization (usfca.edu)(opens new window)

插入一组数据： 100 65 169 368 900 556 780 35 215 1200 234 888 158 90 1000 88 120 268 250 。然后观察一些数据插入过程中，节点的变化情况。

特点：

5阶的B树，每一个节点最多存储4个key ，对应5个指针。一旦节点存储的key数量到达5 ，就会裂变，中间元素向上分裂。在B树中，非叶子节点和叶子节点都会存放数据。

B+Tree

B+Tree是B-Tree的变种，我们以一颗最大度数（max-degree）为4（4阶）的b+tree为例，来看一下其结构示意图：

我们可以看到，两部分：

绿色框框起来的部分，是索引部分，仅仅起到索引数据的作用，不存储数据。红色框框起来的部分，是数据存储部分，在其叶子节点中要存储具体的数据。

我们可以通过一个数据结构可视化的网站来简单演示一下。B+ Tree Visualization (usfca.edu)(opens new window)

插入一组数据： 100 65 169 368 900 556 780 35 215 1200 234 888 158 90 1000 88 120 268 250 。然后观察一些数据插入过程中，节点的变化情况。

最终我们看到，B+Tree 与 B-Tree相比，主要有以下三点区别：

所有的数据都会出现在叶子节点 。 叶子节点形成一个单向链表 。 非叶子节点仅仅起到索引数据作用 ，具体的数据都是在叶子节点存放的。

上述我们所看到的结构是标准的B+Tree的数据结构，接下来，我们再来看看MySQL中优化之后的B+Tree 。

MySQL索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree ，提高区间访问的性能，利于排序。

Hash

MySQL中除了支持B+Tree索引，还支持一种索引类型---Hash索引。

结构

哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中。

如果两个(或多个)键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了hash冲突（也称为hash碰撞），可以通过链表来解决。

特点 Hash索引只能用于对等比较(= ，in) ，不支持范围查询（between ，> ，< ，...）无法利用索引完成排序操作查询效率高，通常(不存在hash冲突的情况)只需要一次检索就可以了，效率通常要高于B+tree索引存储引擎支持

在MySQL中，支持hash索引的是Memory存储引擎。而InnoDB中具有自适应hash功能，hash索引是 InnoDB存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。

思考题： 为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构?

相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；对于B-tree ，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的键值减少 ，指针跟着减少，要同样保存大量数据 ，只能增加树的高度 ，导致性能降低；相对Hash索引，B+tree支持范围匹配及排序操作；

索引的分类

在MySQL数据库，将索引的具体类型主要分为以下几类：主键索引、唯一索引、常规索引、全文索引。

分类含义特点关键字主键索引针对于表中主键创建的索引默认自动创建，只能有一个 PRIMARY 唯一索引避免同一个表中某数据列中的值重复可以有多个 UNIQUE 常规索引快速定位特定数据可以有多个全文索引全文索引查找的是文本中的关键词，而不是比较索引中的值可以有多个 FULLTEXT

在 InnoDB 存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：

分类含义特点聚集索引(Clustered Index) 将数据存储与索引放一块，索引结构的叶子节点保存了行数据 必须有，而且只有一个 二级索引(Secondary Index) 将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点关联的是对应的主键可以存在多个

聚集索引选取规则:

如果存在主键，主键索引就是聚集索引如果不存在主键，将使用第一个唯一（UNIQUE）索引作为聚集索引。如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。

聚集索引和二级索引的具体结构如下：

演示图：

聚集索引的叶子节点下挂的是这一行的数据。二级索引的叶子节点下挂的是该字段值对应的主键值。

接下来，我们来分析一下，当我们执行如下的SQL语句时，具体的查找过程是什么样子的。

具体过程如下:

由于是根据name字段进行查询，所以先根据name=Arm到name字段的二级索引中进行匹配查找。但是在二级索引中只能查找到 Arm 对应的主键值 10 。由于查询返回的数据是* ，所以此时，还需要根据主键值10 ，到聚集索引中查找10对应的记录，最终找到10对应的行row 。最终拿到这一行的数据，直接返回即可。

回表查询：这种先到二级索引中查找数据，找到主键值，然后再到聚集索引中根据主键值，获取数据的方式，就称之为回表查询。

思考题：

以下两条SQL语句，那个执行效率高? 为什么?

A. select * from user where id = 10 ;

B. select * from user where name = Arm ;

备注: id为主键，name字段创建的有索引；

解答：

A 语句的执行性能要高于B 语句。因为A语句直接走聚集索引，直接返回数据。而B语句需要先查询name字段的二级索引，然后再查询聚集索引，也就是需要进行回表查询。

思考题：

InnoDB主键索引的B+tree高度为多高呢?

答：假设一行数据大小为1k ，一页中可以存储16行这样的数据。InnoDB 的指针占用6个字节的空间，主键假设为bigint ，占用字节数为8. 可得公式：n * 8 + (n + 1) * 6 = 16 * 1024 ，其中 8 表示 bigint 占用的字节数，n 表示当前节点存储的key的数量，(n + 1) 表示指针数量（比key多一个）。算出n约为1170 。

如果树的高度为2 ，那么他能存储的数据量大概为：1171 * 16 = 18736；如果树的高度为3 ，那么他能存储的数据量大概为：1171 * 1171 * 16 = 21939856 。

另外，如果有成千上万的数据，那么就要考虑分表，涉及运维篇知识

本文由传智教育博学谷教研团队发布。

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