xx的索引·二

前言

在《xx的索引·一》中我们简单看到了索引的创建和作用，这篇，我想集中总结下索引的类型，基本原理。 *有时候想想，怎么能够设计一套存储系统，把乱七八糟的数据快速的搜索，修改，删除等，这样想来就觉得数据库是个了不起的东西。也就更想看看数据库背后设计逻辑到底是怎么样的。

推荐一个超棒的基础讲解视频，要翻墙：阿三老师讲 B-Tree。

mysql 数据库中的存储引擎分为 myISAM InnoDB。 但截至这篇文章，mysql 最新的版本8 已经逐渐弃用 myISAM，准确的说，留给 myISAM 引擎优势不多了。只剩：

• 数据大小比未压缩过的 InnoDB 小
• count(*)速度比较快

这两点怎么说呢…也并不算是很突出的我需要用到 myISAM 的地方吧。8中你要显式设置 engine=MYISAM。

索引类型

• B-Tree 索引
• Hash 索引
• Fulltext 索引
• R-Tree 索引

MyISAM

用的大名鼎鼎的 b-tree 改进版本，b+tree。 MyISAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。 我觉得MyISAM 的优势已经渐行渐远，所以不打算展开讲 MyISAM 的索引结构。 不过我们可以详细看下 InnoDB 的索引。

InnoDB

每个 InnoDB 表都有两种索引，分别是：

• 聚簇索引（聚集索引，Clustered Index）
• 二级索引（辅助索引，Secondary Index）

一般来讲，聚簇索引就是表的主键。为了加速每张表的查询、插入等数据库操作，我们通常都会定义主键，这个主键就会被当做索引，就算没有主键，我们也最好定义一个自增字段。如果没有主键，innodb 会去找一个非空的 unique 字段，把它当做聚簇索引依据来使用。

如果主键和 unique都没有，那 innodb 也很无奈，只能自己创建一个隐藏索引叫做 GEN_CLUST_INDEX。

聚簇索引

区区一个多出来的字段，这玩意怎么能加速的查询呢？

让我们再下沉一下，看一下 mysql 存储数据的结构（不是索引结构）。 我们在官方文档找到了这个-File Space Management 文件空间管理。

我们所看到的表啊，其实是一个逻辑显示，每个表空间是由·页·（pages）组成的，每个页默认16kb（这个数字是可变的，只要你在编译的时候改就行了，但是范围在8KB to 64KB之间，还能设置参数 innodb_page_size）， 64页一组=》也就是1mb。 英语单位描述 extents（不知道如何翻译比较准确）。 找到一张不错的图，可以看下：

可以看到我们的数据其实是分散存储在不同的 pages 上的， 所以，如果是搜索一个数据，有索引的条件下，你会通过索引直接指向数据所在的 page，也正是因为这个原因，加速了数据查询。

可以看到叶子节点存放了完整的数据记录，这种索引是聚簇索引。

参考

• https://www.percona.com/blog/2016/10/11/mysql-8-0-end-myisam/
• https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-index-types.html