MySQL--索引

是一种用于 快速查询和检索数据 的 数据结构 。常见的索引结构有 : B 树， B+ 树和 Hash 索引 。

优点：

使用索引可以大大加快数据的检索速度。 通过唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。

缺点：

创建索引和维护索引需要耗费很多时间，当对表中的数据进行增删改的时候，如果数据有索引，那么索引也需要动态的修改，会降低 SQL 执行效率。 索引需要物理文件存储，也会耗费一定的空间。

2. MySQL 索引底层的实现原理？

　常见的索引结构有 Hash 索引、 B- Tree 索引和 B+ Tree 索引。 MySQL 索引底层采用的数据结构是 B+ Tree 。 为什么不使用 Hash 索引和 B- Tree 索引呢？

 首先我们我们看一 Hash 索引：

　　哈希 索引是基于哈希表实现的，哈希表 是键值对的集合，通过键 (key) 即可快速取出对应的值 (value) ，因此哈希表可以快速检索数据（接近 O （ 1 ） ）。   为何能够通过 key 快速取出 value 呢？原因在于   哈希算法（也叫散列算法）。通过哈希算法，我们可以快速找到 value 对应的 index ，找到了 index 也就找到了对应的 value 。 哈希算法有个   Hash 冲突   问题，也就是说多个不同的 key 最后得到的 index 相同。通常情况下，我们常用的解决办法是   链地址法 。链地址法就是将哈希冲突数据存放在链表中。 JDK1.8 之前 HashMap 就是通过链地址法来解决哈希冲突的。不过， JDK1.8 以后 HashMap 为了减少链表过长的时候搜索时间过长引入了红黑树。

既然哈希表能够进行快速索引，为什么 MySQL 没有把它当做数据结构呢？主要有以下两个原因：

哈希冲突问题 ； 哈希索引不支持顺序和范围查询

 未完待续...

MySQL--索引

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