MySQL索引失效问题
索引结构
不同引擎有不同的索引结构。
| 索引结构 | 描述 |
|---|---|
| B+Tree索引 | 最常见的索引类型，大部分引擎都支持B+Tree索引 |
| Hash索引 | 底层数据结构是用哈希表实现的，只有精确匹配索引列的查询才有效，不支持范围查询 |
| R+Tree（空间索引） | 空间索引是MyISAM引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少 |
| Full-text（全文索引） | 是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式。类似于Lucene,Solr,ES |
- 二叉树
二叉树缺点：顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。
红黑树：大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。
解决层级深出现了B-Tree
- B-Tree（多路平衡查找树）
以一颗最大度数（max-degree）为5（5阶）的b-tree为例（每个节点最多存储4个key，5个指针）：
B-Tree结构形成演示网站
B-Tree Visualization
- B+Tree结构
与B树不同，所有的节点数据，在底层的节点数据中都能找到，上面的节点只是起到索引的作用
底层节点的数据会用指针形成一个链表
所有的数据都挂载子节点上面
- MySQL对B+树结构的优化
增加了一个相邻的指针，提高区间访问速度
B+Tree结构形成演示网站
B+ Tree Visualization
- 为什么InnoDB存储引擎选择使用B+Tree索引结构？
- 相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；
- 对于B-Tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低。