一文搞懂mysql索引底层逻辑，干货满满！

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在MySQL中，索引是一种特殊的数据库结构，通过它我们可以快速查询数据表中具有特定值的记录。索引相当于书的目录页，通过它我们只需查看目录即可快速定位到所需信息，无需从头开始逐页查找。在执行查询语句时，如果没有索引，MySQL需要逐行读取数据，这在数据量大时会显著降低效率。通过在特定列上创建索引，MySQL在查询时只需遍历索引即可找到所需数据，而无需读取整个数据集。

索引的使用原因在于提高查询效率。假设有一个查询语句为：`SELECT * FROM table WHERE Col2 = 85`。如果表中没有索引，MySQL将从第一行开始逐行查找，直到找到满足条件的记录。如果数据量大，这种查询方式将变得非常低效。但是，如果为`Col2`列创建了索引，查询效率将显著提高。通过使用二叉树接口，MySQL首先查找到35，由于85大于35，因此查找右子节点，最终定位到满足条件的记录。索引的使用使得数据获取和查询变得高效且快速。

在讨论索引的数据结构时，我们首先了解了二叉树。二叉树是一种特殊的树结构，其中每个节点最多有两个子节点。二叉树不适用于作为索引的主要原因是其在最坏情况下的时间复杂度可能为O(N)，这发生在输入序列已经排序时。此时，二叉树的结构将变为单链表，效率极低。

平衡二叉树如AVL树是一种自平衡的二叉树，它在插入和删除操作后通过旋转操作保持树的平衡，从而保持良好的查询性能。然而，AVL树在删除操作时效率较低，因为它需要对从被删除节点到根节点的路径进行旋转操作，这在某些场景下可能不如红黑树高效。

红黑树是一种自平衡的二叉查找树，它通过节点颜色的标记来保持树的平衡。虽然红黑树在插入和删除操作时效率较高，但在极端情况下，如数据量特别大时，树的高度可能会非常高，导致查找效率下降。

B-树是一种多路搜索树，它在数据库系统中广泛应用。B-树的特性包括关键字的有序分布、每个节点可以有多个子节点、叶子节点存储实际数据、以及自动层次控制。这些特性使得B-树在数据查找、插入和删除操作时具有高效的表现，且避免了B树平衡的复杂性。

B+树是B树的一种变体，特别适用于数据库和文件系统。在B+树中，非叶子节点不存储数据，只存储索引，这使得B+树在磁盘读写操作中表现更优，同时支持高效的区间查询。B+树的叶子节点形成一个有序的链表，进一步提升了区间查询的性能。

在MySQL中，不同的存储引擎实现索引方式也有所差异。MyISAM引擎基于B+树索引，将索引数据存储在内存中，并将索引和数据文件分开存储，以实现快速查询。而InnoDB引擎使用的是聚集索引，其表数据文件本身就是按B+树组织的一个索引结构文件，数据和索引紧密相关，这使得InnoDB在事务处理、数据安全性方面具有优势。

联合索引则允许在多个字段上创建索引，MySQL会遵循最左前缀的原则，即优先使用索引列的最左侧字段进行查询。这有助于优化查询性能，避免回表查询，提高查询效率。覆盖索引则允许从索引中直接获取所有查询列的数据，从而避免了额外的回表操作，进一步提升了查询效率。