二级索引怎么设置 二级索引存储数据结构

文章目录

• 前言
• 二叉查找树
• 红黑树
• 跳跃表
• B树
• B+树

前言

Mysql数据库的InnoDB存储引擎通过B+树索引和自适应Hash索引来完成对数据的查询检索，而为什么要选择B+树这种数据结构作为索引的实现，也是接下来要谈论的重点。

在Mysql数据库中，数据库中存储的数据和索引是在物理磁盘中存放的，也就是说每一次的数据检索都会造成一次或多次的磁盘IO，所以减少磁盘IO也是索引需要考虑的要点。

二叉查找树

二叉查找树是二叉树的一种，它每个根节点最多有两个子节点，通过中序遍历可以实现对二叉树进行有序查找。接下来我们考虑为什么没有使用二叉树作为索引数据结构。

1. 因为二叉树的性质，如果数据库中数据量很大，会造成二叉树的高度增加，如果使用二叉查找树作为索引会导致查询数据时的多次磁盘IO，极大的降低了查询的性能。
2. 二叉树并不维持自平衡，在极端情况下可能会退化为单链表的情况。
3. 在数据库的应用中，有序查询或者范围查询的场景是十分普遍的，而二叉树对于范围查询的支持并不友好。

红黑树

1. 虽然红黑树解决了极端情况下退化为链表的情况，但是数据量增大也会导致红黑树的树高增加，造成多次磁盘IO的情况。
2. 红黑树因为需要维持自身的平衡（插入和删除都需要额外进行调整），所以需要额外的去处理红黑树自平衡的问题。
3. 在数据库的应用中，有序查询或者范围查询的场景是十分普遍的，而红黑树对于范围查询的支持并不友好

跳跃表

跳跃表的数据结构是在redis的底层数据结构中有所体现，但是为什么没有在Mysql中进行使用呢。

1. 跳跃表是通过空间换时间的方式进行实现的，他相比于红黑树，支持了范围查询，但是如果数据量过大是，会导致跳跃表中的层级过高，造成多次的磁盘IO。

B树

B树可以说是和B+树最为相似的数据结构。

1. B树的每个节点既存储导航值也存储数据，导致检索数据时不能查询更多的索引，会造成更多的磁盘IO，空间利用率较B+树较差。
2. B树对于范围查询支持一样不是很友好。

B+树

B+树是Mysql选择作为索引的数据结构，相比于其他数据结构，B+树具备以下优点。

1. B+树的叶子节点存储数据，非叶子节点存储导航值，这样数据库将每个节点加载到内存中时可以查询更多的索引。
2. B+树叶子节点存储数据，并且叶子节点之前增加了前后指针，实现了有序的双向链表数据结构，使得B+树对于范围查询的支持较好。