資料庫索引數據結構

❶ mysql的索引用的什麼數據結構

談到索引，大家並不陌生。索引本身是一種數據結構，存在的目的主要是為了縮短數據檢索的時間，最大程度減少磁碟 IO。
任何有數據的場景幾乎都有索引，比如手機通訊錄、文件系統（ext4\xfs\ntfs)、資料庫系統（MySQL\Oracle）。資料庫系統和文件系統一般都採用 B+ 樹來存儲索引信息，B+ 樹兼顧寫和讀的性能，最極端時檢索復雜度為 O(logN)，其中 N 指的是節點數量，logN 表示對磁碟 IO 掃描的總次數。
MySQL 支持的索引結構有四種：B+ 樹，R 樹，HASH，FULLTEXT。

❷ 資料庫索引文件一般採用什麼數據結構

關於資料庫索引的數據結構，大多數資料庫都是採用B樹。

1、非主鍵索引需要在數據表本身的存儲空間外額外開銷存儲空間，所以在更新的時候可能不僅要更新數據表本身，還要更新非主鍵索引，更新內容更多了，所以導致速度降低。反過來，如果數據表中的數據按照主鍵索引的順序存儲，更新的時候就沒有額外的開銷。

2、非主鍵索引對提高查詢速度來講，主要的方面是：檢索的條件(where...)如果命中對應的非主鍵索引的話，就不需要對數據表做全表掃描，效率肯定是大大提高。（索引的創建和使用是資料庫設計和優化的重要部分，是一個資料庫程序員的必修課，不同資料庫系統的語法不同，但是原理基本相同）。

3、如果檢索結果的欄位包含在非主鍵索引中，即使對非主鍵索引做全掃描，也比對整表欄位做全掃描快，因為只有非主鍵索引本身的數據需要從存儲設備調入內存，節約了IO時間。

(2)資料庫索引數據結構擴展閱讀：

1、選擇唯一性索引 唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通過該索引來確定某條記錄。例如，學生表中學號是具有唯 一性的字 段。為該欄位建立唯一性索引可以很快的確定某個學生的信息。如果使用姓名的話，可能存 在同名現象， 從而降低查詢速度。

2、盡量使用數據量少的索引 如果索引的值很長，那麼查詢的速度會受到影響。例如，對一個CHAR(100)類型的欄位進行全文檢索 需要的時間肯定要比對CHAR(10)類型的欄位需要的時間要多。

3、盡量使用前綴來索引 如果索引欄位的值很長，最好使用值的前綴來索引。例如，TEXT和BLOG類型的欄位，進行全文檢 索會很浪費時 間。如果只檢索欄位的前面的若干個字元，這樣可以提高檢索速度。

❸ 資料庫中的索引是什麼意思

什麼是索引：
索引是資料庫存儲引擎用於快速查找到指定數據的一種數據結構。
可以用新華字典做類比：如果新華字典中對每個字的詳細解釋是資料庫中表的記錄，那麼按部首或拼音等排序的目錄就是索引，使用它可以讓我們快速查找的某一個字詳細解釋的位置。
在MySQL中，存儲引擎也是用了類似的方法，先在索引中找到對應的值，然後再根據匹配的索引值找到對應表中記錄的位置。
面試中為什麼問索引：
之所以在索引在面試中經常被問到，就是因為：索引是資料庫的良好性能表現的關鍵，也是對查詢能優化最有效的手段。索引能夠輕易地把查詢性能提高幾個數量級。
然而，糟糕的索引也同樣會影響查詢性能，當表中的數據量越來越多的時候，索引對性能的影響就越大。在數據量比較少並且負責比較低的時候，糟糕的索引對性能的影響可能不明顯，但是當數據量逐漸增多的時候，性能會急劇下降。
索引的類型：
不同類型的索引，可以為不同場景提供更好的性能。在MySQL中，索引是在存儲引擎層面實現的，而不是在伺服器層面實現的。正如大家所知道，MySQL支持多種類型的存儲引擎。所以，在不同存儲引擎中索引的實現方式並不是一樣的，也不是所有類型的索引都被所有存儲引擎支持的，即使多個存儲引擎支持同一種類型的索引，它底層的實現也有可能是不相同的。

❹ 資料庫索引的定義

資料庫索引是一種專用數據結構，允許我們快速定位信息。它的組織方式類似於二叉樹結構，左側值較小，右側值較大。索引可以比較樹狀結構中的行值，以更快地定位所需數據，而不是強制掃描整個表。
當我們在一個或多個列上創建索引時，我們將它們的值存儲在新結構中,還存儲指行的指針。這行為會重新組織並排序信息，但不會改變信息本身。可以將資料庫索引視為書後面的索引。雖然它存儲了一些實際信息，但它還包含指針，指針指向可以找到更多詳細信息的位置。
按照我們的搜索條件對數據進行排序後，查找所需的記錄會變得更加簡單。想像一下按字母順序排序的舊電話簿。知道某人的姓氏，名字和地址意味著您可以很快找到他們的電話號碼。但是如果你只知道別人的地址和名字怎麼辦？沒有姓氏，找到電話號碼將非常困難。您可以使用反向電話簿做得更好，該目錄列出了基於地址的電話號碼。
在資料庫中，更改搜索條件通常意味著為屬性組合創建新索引。如前所述，添加這些索引需要額外的磁碟空間。添加，刪除或更新值時，還會對索引進行更改。

❺ 索引數據結構都有哪些 分別有什麼區別呢 一般都採用什麼結構的呢

全文索引、聚集索引、哈希索引、b+樹索引等

B+樹的簡單定義：B+樹是為磁碟或其他存儲設備設計的一種平衡查找樹。B+樹中所有記錄都是按鍵值大小順序存放在葉子節點上，各葉子節點通過指針進行連接。

哈希索引(Hash indexes)採用哈希表來對鍵值進行查找，時間復雜度為O(1)。

使用哈希索引時對於鍵值的等值查詢是非常快的，但是其他類型的查詢如范圍查詢、模糊查詢、排序等是不能使用哈希索引的。這是哈希索引使用比較少的主要原因。

聚集索引（Clustered Index）又稱聚簇索引，其葉子節點存放記錄。

每個InnoDB 表有一個特定的索引叫做聚集索引,存儲行的數據。

如果你的表定義了主鍵那麼主鍵就是聚集索引，如果沒有定義主鍵,MySQL 會選擇第一個非空唯一索引列作為聚集索引，如果表中也沒有唯一索引,InnoDB會生成一個類似RowId的隱藏的聚集索引。

全文索引查找條件使用 MATCH AGAINST。

全文索引(Full-text search indexes)使用倒排索引(inverted index)實現。倒排索引會記錄文本中的每個關鍵字出現在文檔中的位置。

❻ 資料庫的索引是如何實現的，主鍵索引和聯合索引數據結構有什麼區別

主鍵是表中的一個或多個欄位，它的值用於惟一地標識表中的某一條記錄.且不能為空;
索引是對資料庫表中一列或多列的值進行排序的一種結構，只有當經常查詢索引列中的數據時，才需要在表上創建索引，使用索引可快速訪問資料庫表中的特定信息。
索引佔用磁碟空間，並且降低添加、刪除和更新行的速度。當然索引也有好處就是查詢速度快，它利還是大於弊的所以請慎重使用索引。
比如：一個學生表（t_stu
）有1000條數據，給它id列建個主鍵和索引，
你想查詢id=1000；的這條信息，如果沒有索引，它就一條一條的比對查找，系統運行1000次才找到，要是創建了索引，你查詢id=1000的這條信息，系統只運行一次就找到了。