MySQL索引的底层数据结构原理剖析(二叉树、 红黑树、Hash、B-Tree、B+Tree)

B+Tree标准索引结构，MySQL 5 .7 -8 .0通用。

B+Tree优势明显，比BTree更平衡，适合数据库。

哈希索引适合精确搜索，但不适合区间搜索。

B+Tree优化节点存储，降低树高。

聚集索引存储整行数据，非聚集索引存储主键。

主键建议使用自增整数，以方便范围查询。

非聚集索引存储主键值以节省空间。

覆盖索引避免了二次IO，性能较高。

InnoDB比MyISAM具有更高的索引效率。

BTree和Hash各有优缺点，具体取决于场景。

mysql中聚集索引、辅助索引、覆盖索引、联合索引怎么用

直接使用聚集索引可以提高查询效率，当数据量较大时效果更加明显。

辅助索引节省空间，查询某些字段速度更快，但需要回表。

覆盖索引中的所有索引，查询不返回表，速度快。

连接索引有序，左手匹配和排序速度快。

称一下体重。

mysql 数据库中索引原理分析说明

索引是存储行指针的 B+ 树结构。
2 02 0年，MySQL InnoDB的默认聚集索引是主键。
每个表只有 1 个聚集索引。
非聚集索引包含索引值和主键值。
索引越多越好。
对于1 00万行数据，不要有超过5 个不必要的索引。
查询时先搜索非聚集索引，再搜索聚集索引。
不要使用自增ID建立索引，使用业务ID建立索引。
业务场景选择索引：查询量大的选择单列索引，写入量大的选择覆盖索引。
监视执行计划并清除以查看索引是否被使用。
不要在频繁更新的列上建立索引。