《深入探究MySQL索引常用的数据结构》
一、B - Tree（B树）
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1、结构特点
- B - Tree是一种平衡的多叉树，在MySQL中，特别是InnoDB存储引擎使用的B+Tree是B - Tree的一种变体，B - Tree的每个节点包含多个键值对，并且节点之间保持一定的顺序关系，节点中的键值是有序排列的，这使得在查找数据时可以通过比较键值快速定位到目标数据所在的节点。
- 以3阶B - Tree为例，每个节点最多有3个孩子节点，根节点至少有2个孩子节点，非根非叶子节点至少有ceil(m/2)个孩子节点（m为阶数），叶子节点都在同一层，这保证了树的平衡，避免了查找操作陷入深度过大的子树。
2、索引查找过程
- 当在基于B - Tree的索引中查找一个值时，从根节点开始，比较要查找的值与根节点中的键值，如果要查找的值小于根节点的最小键值，就沿着根节点的最左孩子节点继续查找；如果要查找的值大于根节点的最大键值，就沿着根节点的最右孩子节点查找；如果要查找的值在根节点的某个键值区间内，则沿着对应的中间孩子节点继续查找，这个过程不断重复，直到找到目标值或者到达叶子节点确定目标值不存在。
3、在MySQL中的应用
- InnoDB存储引擎的主键索引采用的是B+Tree结构，它将数据存储在叶子节点上，非叶子节点只存储索引键值和指向孩子节点的指针，这种结构非常适合磁盘I/O操作，因为它可以通过较少的磁盘I/O次数就定位到数据所在的页，对于一个有大量数据行的表，通过B+Tree索引，可以快速定位到包含目标数据的磁盘页，提高查询效率。
二、Hash（哈希）
1、结构特点
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- Hash索引是基于哈希表实现的，它通过一个哈希函数将索引键值转换为一个哈希值，然后将哈希值与对应的数据行的存储位置建立映射关系，哈希函数的特点是计算速度快，对于给定的键值，能够迅速计算出对应的哈希值。
- 在理想情况下，哈希索引的查找时间复杂度为O(1)，也就是说，无论哈希表中有多少数据，查找一个键值对应的记录的时间几乎是固定的。
2、索引查找过程
- 当查找一个键值时，首先对键值应用哈希函数计算出哈希值，然后直接根据这个哈希值定位到哈希表中的相应位置，如果该位置存在对应的键值，则找到了目标记录；如果该位置为空或者键值不匹配，则表示目标记录不存在。
3、在MySQL中的应用
- Memory存储引擎支持哈希索引，哈希索引也有一些局限性，它只适用于精确匹配查找，不支持范围查找，如果要查找某个范围内的键值对应的记录，哈希索引就无法有效地满足需求，哈希函数可能会产生哈希冲突，即不同的键值可能计算出相同的哈希值，在这种情况下，需要额外的处理来区分不同的键值对应的记录。
三、Full - Text（全文）索引
1、结构特点
- 全文索引是一种特殊的索引结构，用于对文本内容进行索引，它会对文本中的单词进行分析、提取和存储，在MySQL中，全文索引会建立一个倒排索引结构，倒排索引将文档中的每个单词与包含该单词的文档列表建立关联。
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- 对于一个包含多篇文章的数据库表，全文索引会将每篇文章中的单词进行索引，记录每个单词出现在哪些文章中，它还会考虑单词的权重等因素，比如单词在文档中的出现频率、位置等，以确定文档与查询的相关性。
2、索引查找过程
- 当执行全文搜索查询时，首先对查询语句中的单词进行分析，类似于对文档中的单词进行的分析过程，然后根据倒排索引，找到包含这些单词的文档列表，根据单词的权重等因素对文档进行排序，将相关性最高的文档排在前面。
3、在MySQL中的应用
- MyISAM存储引擎支持全文索引，InnoDB存储引擎在MySQL 5.6及以后版本也开始支持全文索引，全文索引在处理文本搜索相关的应用场景中非常有用，如搜索引擎、内容管理系统中的文章搜索等，它可以大大提高文本搜索的效率，相比于在整个文本数据中进行暴力搜索，全文索引能够快速定位到相关的文档。
MySQL索引常用的数据结构各有其特点和适用场景，B - Tree及其变体B+Tree适用于大多数的数据库查询场景，尤其是需要支持范围查询和排序的情况；Hash索引在精确匹配查询时有非常高的效率，但不适合范围查询；全文索引则专门用于文本内容的搜索，能够提供高效的文本查询功能，在实际的数据库设计和优化中，需要根据具体的业务需求和数据特点选择合适的索引数据结构。
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