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这篇文章主要讲解了“MySQL数据库索引的详细介绍”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“MySQL数据库索引的详细介绍”吧！
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看了很多关于索引的博客，讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念，如B-Tree索引，Hash索引，唯一索引....
或许有很多人和我一样，没搞清楚概念就开始研究B-Tree，B+Tree等结构，导致在面试的时候答非所问！
索引是什么?
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
索引能干什么?
提高数据查询的效率。
索引：排好序的快速查找数据结构！索引会影响where后面的查找，和order by 后面的排序。
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从存储结构上来划分：BTree索引（B-Tree或B+Tree索引），Hash索引，full-index全文索引，R-Tree索引。
从应用层次来分：普通索引，唯一索引，复合索引
根据中数据的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序关系：聚集索引，非聚集索引。
***点描述的是索引存储时保存的形式，第二点是索引使用过程中进行的分类，两者是不同层次上的划分。不过平时讲的索引类型一般是指在应用层次的划分。
就像手机分类：安卓手机，IOS手机 与 华为手机，苹果手机，OPPO手机一样。
普通索引：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引
唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值
复合索引：即一个索引包含多个列
聚簇索引(聚集索引)：并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。具体细节取决于不同的实现，InnoDB的聚簇索引其实就是在同一个结构中保存了B-Tree索引(技术上来说是B+Tree)和数据行。
非聚簇索引：不是聚簇索引，就是非聚簇索引（认真脸）。
mysql默认存储引擎innodb只显式支持B-Tree( 从技术上来说是B+Tree)索引，对于频繁访问的表，innodb会透明建立自适应hash索引，即在B树索引基础上建立hash索引，可以显著提高查找效率，对于客户端是透明的，不可控制的，隐式的。不谈存储引擎，只讨论实现(抽象)
Hash索引
基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效。
对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码（hash code），并且Hash索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在索引表中保存指向每个数据行的指针。
B-Tree索引（MySQL使用B+Tree）
B-Tree能加快数据的访问速度，因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取数据，数据分布在各个节点之中。
B+Tree索引
是B-Tree的改进版本，同时也是数据库索引所采用的存储结构。
数据都在叶子节点上，并且增加了顺序访问指针，每个叶子节点都指向相邻的叶子节点的地址。
相比B-Tree来说，进行范围查找时只需要查找两个节点，进行遍历即可。而B-Tree需要获取所有节点，相比之下B+Tree效率更高。
结合存储引擎来讨论（一般默认使用B+Tree）
案例：假设有一张学生表，id为主键
| id | name | birthday |
| 001 | Tom | 1996-01-01 |
| 002 | Jann | 1996-01-04 |
| 003 | Ray | 1996-01-08 |
| 004 | Michael | 1996-01-10 |
| 005 | Jack | 1996-01-13 |
| 006 | Steven | 1996-01-23 |
| 007 | Lily | 1996-01-25 |
在MyISAM引擎中的实现（二级索引也是这样实现的）
在InnoDB中的实现
问：为什么索引结构默认使用B-Tree，而不是hash，二叉树，红黑树？
hash：虽然可以快速定位，但是没有顺序，IO复杂度高。
二叉树：树的高度不均匀，不能自平衡，查找效率跟数据有关（树的高度），并且IO代价高。
红黑树：树的高度随着数据量增加而增加，IO代价高。
问：为什么官方建议使用自增长主键作为索引。
结合B+Tree的特点，自增主键是连续的，在插入过程中尽量减少页分裂，即使要进行页分裂，也只会分裂很少一部分。
并且能减少数据的移动，每次插入都是插入到***。总之就是减少分裂和移动的频率。
插入连续的数据：
插入非连续的数据
感谢各位的阅读，以上就是“MySQL数据库索引的详细介绍”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对MySQL数据库索引的详细介绍这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
