# MySQL 索引的底层实现：探秘 InnoDB
MySQL 是一个广泛使用的开源数据库管理系统，而 InnoDB 是 MySQL 的默认存储引擎之一。索引在数据库中扮演着至关重要的角色，它们能显著提升数据的检索速度。本文将深入探讨 MySQL 中 InnoDB 索引的底层实现，并通过代码示例、ER 图和甘特图帮助你更好地理解相关概念。
## 什么是索引？
在数据库中，索引是一种数据结构，
MySQL索引实现 注：在读本文之前建议先研读我的前一篇博客，不然一方面本文读起来费力，另一方面只知表象，不明内里。 在MySQL中，索引属于存储引擎级别的概念，不同存储引擎对索引的实现方式是不同的，本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。MyISAM索引实现 &nbs
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2023-10-26 14:16:52
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文章目录MySQL之索引使用规则1.验证索引使用效率2.最左前缀法则3.范围查询4.索引列运算5.字符串不加引号6.模糊查询7.or连接条件8.数据分布影响9.is null 、is not null10.演示(最左前缀法则)11.演示(范围查询)12.演示(索引列运算)13.演示(字符串不加引号)14.演示(模糊查询)15.演示(or连接条件)16.演示(数据分布影响)17.演示( is nu
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2024-03-21 23:34:52
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0、索引结构1）、MyISAM与InnoDB索引结构比较，如下： 2）、MyISAM的索引结构主键索引和二级索引结构很像，叶子存储的都是索引以及数据存储的物理地址，其他节点存储的仅仅是索引信息。其数据物理地址相连。 3）、InnoDB的索引结构主键索引的每一个叶子存储的都是一行数据，而二级索引的每一个叶子存储的是二级索引以及主键索引，其他节点存储的仅仅是索引信息。&
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2023-10-17 15:11:54
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存储引擎很多文章都是直接开始介绍有哪些存储引擎，并没有去介绍存储引擎本身。那么究竟什么是存储引擎？不知道大家有没有想过，MySQL是如何存储我们丢进去的数据的？其实存储引擎也很简单，我认为就是一种存储解决方案，实现了新增数据、更新数据和建立索引等等功能。有哪些已有的存储引擎可以让我们选择呢？InnoDB、MyISAM、Memory、CSV、Archive、Blackhole、Merge、Feder
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2023-08-23 19:51:40
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mysql底层用的是B+树，为什么不用红黑树或者二叉树或者hash？ 二叉树：不能作为递增列表的索引结构，比如表的主键ID,7条递增数据，查找第6条，需要6次I/O 红黑树：底层是二叉树，就是平衡二叉树，会比二叉树查找次数减少一半，7条递增数据，查找第6条，需要三次I/O。但是如果数据太大，树的高太深了，树的深度和数据量成正比。100万条数据，会有50万层，查询
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2023-08-04 19:02:00
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索引概述索引太多可能会降低运行性能，太少就会影响查询性能。最开始就要在需要的地方添加索引。常见的索引：B+树索引全文索引哈希索引B+树索引B+树所有的叶子节点存放完整的数据，非叶子节点就是索引节点，只存放索引信息。1. 插入操作插入操作需要考虑节点是否被占满了，如果满了，就需要生成新节点。叶节点和非叶节点都没满：直接插入到叶子节点。叶节点满了，非叶节点没满：根据大小拆分叶子节点变成两个，再将中间节
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2023-07-27 21:23:10
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文章目录一、前言二、数据结构及算法理论2.1 B+树2.2 二叉查找树2.3 AVL树2.4 B+树的特性三、聚集索引、非聚集索引3.1 聚集索引3.2 非聚集索引 一、前言本文主要是阐述MySQL索引机制，主要是说明存储引擎Innodb。 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础。 第二部分结合MySQL数据库中InnoDB数据存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引
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2023-12-20 09:10:52
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说起mysql的索引的数据结构，大家一定会想起B+树，但是在谈论索引数据结构之前，有个重要前提必须要清楚。就是：索引的数据结构取决于采用何种存储引擎。数据库的存储引擎有哪些？MyISAM:索引结构是B+索引但是采用的是稀疏索引 InnoDB：索引结构也是B+索引，但是采用的是密集索引，详细看MERGE： ARCHIVE： MEMORY：支持hash索引页支持B+索引什么是hash索引hash索引是
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2024-04-10 09:48:01
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MySQL引擎：MySQL索引是基于引擎级别，引擎分为InnoDB和MyISAM两种。虽然二者索引的底层都是由B+树实现。但在使用形式上又有所不同！MySQL索引：MySQL的索引分为很多种：主键索引、普通索引、联合索引等……这里主要讲主键、普通以及联合索引在InnoDB存储引擎上的实现原理InnoDB1、主键索引：（PRIMARY KEY）又叫聚簇索引，在Innodb存储级别上，每个数据表都要有
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2023-08-11 13:14:48
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# 理解 MySQL InnoDB 底层实现
## 一、概述
如果你是刚入行的小白，想要深入理解 MySQL 中 InnoDB 存储引擎的底层实现，这篇文章将向你详细介绍整个流程以及需要掌握的代码实现。
## 二、流程概述
我们可以将学习 MySQL InnoDB 的整个过程划分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-30 04:27:39
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MySQL-DB的优化技术InnoDB索引原理查找过程什么样的表才是符合3NF（范式）添加适当的索引2.1 sql语句本身的优化2.2优化问题1.主键索引2.全文索引3. 唯一索引3.复合索引2.3索引的代价2.4在哪些列上适合添加索引2.5使用索引的注意事项2.6 SQL语句的小技巧2.7如何选择mysql的存储引擎2.8 PHP定时完成数据库的备份3.分表技术1.水平分割2.垂直分割4.
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2024-03-18 12:01:57
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一文了解MySQL中InnoDB引擎底层的主键的生成策略、行存储格式、页存储格式
原创
2022-02-21 10:10:36
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在平常的开发过程中，对于千万级的数据库中，不添加索引的查询是非常慢的，使用主键进行查询时，可以看出非常快，其实这就是使用了主键索引。那么，索引的底层到底是怎么实现的，在这里做一个记录。一、索引是什么一般情况我们，我们都将索引形容成是一本书的目录，其实这是在说通过索引可以快速的查找到我们想要的数据，索引底层的具体实现其实不是这么简单的。 首先我们明确索引是帮助Mysql（数据库）高效获取数据的排好序
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2023-08-21 01:54:57
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InnoDB 是按照索引来存储数据的；用户数据都存储在聚簇索引中；每个索引有自己的数据空间，一个索引会有两个独立的空间（段 segment），一个段用来存储非叶子节点索引数据，一个段用来存储叶子节点数据；段又会细分为64个块（extend - 1MB），每个块是由256个页（page - 16KB）组成，页编号在表空间中独立存储的，4个字节（32位），所以一个表空间大致可以存储64TB
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2023-09-24 18:12:47
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一、索引的本质MySQL官方对索引的定义为：索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是数据结构。我们知道，数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。最基本的查询算法当然是顺序查找(linear search)，这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕
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2024-01-31 00:14:40
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InnoDB存储引擎索引概述数据结构与算法二分查找法B+树索引聚集索引辅助索引B+树索引的决裂+树索引的管理索引管理Fast Index CreationOnline DDL InnoDB存储引擎索引概述InnoDB存储引擎支持以下几种常见的索引B+树索引全文索引自适应哈希索引前面MySQL(八)提到过，InnoDB支持哈希索引（只不过使用哈希表去进行存储数据而已，不像B+树索引使用B+树去存储
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2024-03-26 12:35:27
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MySQL innoDB底层基础原理前言：由于正在准备之后的实习面试，故总结了一部分MYSQL innoDB基础的问题，回答全为自己组织的语言，若有错各位大佬可及时指出，大家共同进步，谢谢。1.innoDB索引实现原理innoDB存储引擎主要支持B+Tree索引、哈希索引、全文索引，其中最常用最有效的则是利用B+Tree结构实现的B+Tree索引，而为何要采用B+Tree作为索引结构呢，则是因为在
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2023-07-13 15:57:10
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索引类型innodb存储引擎结构sql的IO执行二叉树btree结构mysql索引类型主键索引
唯一索引
单列索引（普通索引）
组合索引（普通索引）
全文索引
覆盖索引（索引效率最好的索引）索引可以提升检索速度，但也会减低更新速度，斟酌考虑alter table article add index idx_name(name);innodb如何存储我们的数据呢？在新增时间与修改时间的执行有无影响i
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2023-06-27 23:38:56
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什么是降序索引大家可能对索引比较熟悉，而对降序索引比较陌生，事实上降序索引是索引的子集。我们通常使用下面的语句来创建一个索引：create index idx_t1_bcd on t1(b,c,d);上面sql的意思是在t1表中，针对b,c,d三个字段创建一个联合索引。但是大家不知道的是，上面这个sql实际上和下面的这个sql是等价的：create index idx_t1_bcd on t1(b
原创
2021-01-29 21:30:59
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