数据库索引数据结构

❶ mysql的索引用的什么数据结构

谈到索引，大家并不陌生。索引本身是一种数据结构，存在的目的主要是为了缩短数据检索的时间，最大程度减少磁盘 IO。
任何有数据的场景几乎都有索引，比如手机通讯录、文件系统（ext4\xfs\ntfs)、数据库系统（MySQL\Oracle）。数据库系统和文件系统一般都采用 B+ 树来存储索引信息，B+ 树兼顾写和读的性能，最极端时检索复杂度为 O(logN)，其中 N 指的是节点数量，logN 表示对磁盘 IO 扫描的总次数。
MySQL 支持的索引结构有四种：B+ 树，R 树，HASH，FULLTEXT。

❷ 数据库索引文件一般采用什么数据结构

关于数据库索引的数据结构，大多数数据库都是采用B树。

1、非主键索引需要在数据表本身的存储空间外额外开销存储空间，所以在更新的时候可能不仅要更新数据表本身，还要更新非主键索引，更新内容更多了，所以导致速度降低。反过来，如果数据表中的数据按照主键索引的顺序存储，更新的时候就没有额外的开销。

2、非主键索引对提高查询速度来讲，主要的方面是：检索的条件(where...)如果命中对应的非主键索引的话，就不需要对数据表做全表扫描，效率肯定是大大提高。（索引的创建和使用是数据库设计和优化的重要部分，是一个数据库程序员的必修课，不同数据库系统的语法不同，但是原理基本相同）。

3、如果检索结果的字段包含在非主键索引中，即使对非主键索引做全扫描，也比对整表字段做全扫描快，因为只有非主键索引本身的数据需要从存储设备调入内存，节约了IO时间。

(2)数据库索引数据结构扩展阅读：

1、选择唯一性索引 唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通过该索引来确定某条记录。例如，学生表中学号是具有唯 一性的字 段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。如果使用姓名的话，可能存 在同名现象， 从而降低查询速度。

2、尽量使用数据量少的索引 如果索引的值很长，那么查询的速度会受到影响。例如，对一个CHAR(100)类型的字段进行全文检索 需要的时间肯定要比对CHAR(10)类型的字段需要的时间要多。

3、尽量使用前缀来索引 如果索引字段的值很长，最好使用值的前缀来索引。例如，TEXT和BLOG类型的字段，进行全文检 索会很浪费时 间。如果只检索字段的前面的若干个字符，这样可以提高检索速度。

❸ 数据库中的索引是什么意思

什么是索引：
索引是数据库存储引擎用于快速查找到指定数据的一种数据结构。
可以用新华字典做类比：如果新华字典中对每个字的详细解释是数据库中表的记录，那么按部首或拼音等排序的目录就是索引，使用它可以让我们快速查找的某一个字详细解释的位置。
在MySQL中，存储引擎也是用了类似的方法，先在索引中找到对应的值，然后再根据匹配的索引值找到对应表中记录的位置。
面试中为什么问索引：
之所以在索引在面试中经常被问到，就是因为：索引是数据库的良好性能表现的关键，也是对查询能优化最有效的手段。索引能够轻易地把查询性能提高几个数量级。
然而，糟糕的索引也同样会影响查询性能，当表中的数据量越来越多的时候，索引对性能的影响就越大。在数据量比较少并且负责比较低的时候，糟糕的索引对性能的影响可能不明显，但是当数据量逐渐增多的时候，性能会急剧下降。
索引的类型：
不同类型的索引，可以为不同场景提供更好的性能。在MySQL中，索引是在存储引擎层面实现的，而不是在服务器层面实现的。正如大家所知道，MySQL支持多种类型的存储引擎。所以，在不同存储引擎中索引的实现方式并不是一样的，也不是所有类型的索引都被所有存储引擎支持的，即使多个存储引擎支持同一种类型的索引，它底层的实现也有可能是不相同的。

❹ 数据库索引的定义

数据库索引是一种专用数据结构，允许我们快速定位信息。它的组织方式类似于二叉树结构，左侧值较小，右侧值较大。索引可以比较树状结构中的行值，以更快地定位所需数据，而不是强制扫描整个表。
当我们在一个或多个列上创建索引时，我们将它们的值存储在新结构中,还存储指行的指针。这行为会重新组织并排序信息，但不会改变信息本身。可以将数据库索引视为书后面的索引。虽然它存储了一些实际信息，但它还包含指针，指针指向可以找到更多详细信息的位置。
按照我们的搜索条件对数据进行排序后，查找所需的记录会变得更加简单。想象一下按字母顺序排序的旧电话簿。知道某人的姓氏，名字和地址意味着您可以很快找到他们的电话号码。但是如果你只知道别人的地址和名字怎么办？没有姓氏，找到电话号码将非常困难。您可以使用反向电话簿做得更好，该目录列出了基于地址的电话号码。
在数据库中，更改搜索条件通常意味着为属性组合创建新索引。如前所述，添加这些索引需要额外的磁盘空间。添加，删除或更新值时，还会对索引进行更改。

❺ 索引数据结构都有哪些 分别有什么区别呢 一般都采用什么结构的呢

全文索引、聚集索引、哈希索引、b+树索引等

B+树的简单定义：B+树是为磁盘或其他存储设备设计的一种平衡查找树。B+树中所有记录都是按键值大小顺序存放在叶子节点上，各叶子节点通过指针进行连接。

哈希索引(Hash indexes)采用哈希表来对键值进行查找，时间复杂度为O(1)。

使用哈希索引时对于键值的等值查询是非常快的，但是其他类型的查询如范围查询、模糊查询、排序等是不能使用哈希索引的。这是哈希索引使用比较少的主要原因。

聚集索引（Clustered Index）又称聚簇索引，其叶子节点存放记录。

每个InnoDB 表有一个特定的索引叫做聚集索引,存储行的数据。

如果你的表定义了主键那么主键就是聚集索引，如果没有定义主键,MySQL 会选择第一个非空唯一索引列作为聚集索引，如果表中也没有唯一索引,InnoDB会生成一个类似RowId的隐藏的聚集索引。

全文索引查找条件使用 MATCH AGAINST。

全文索引(Full-text search indexes)使用倒排索引(inverted index)实现。倒排索引会记录文本中的每个关键字出现在文档中的位置。

❻ 数据库的索引是如何实现的，主键索引和联合索引数据结构有什么区别

主键是表中的一个或多个字段，它的值用于惟一地标识表中的某一条记录.且不能为空;
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，只有当经常查询索引列中的数据时，才需要在表上创建索引，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。
索引占用磁盘空间，并且降低添加、删除和更新行的速度。当然索引也有好处就是查询速度快，它利还是大于弊的所以请慎重使用索引。
比如：一个学生表（t_stu
）有1000条数据，给它id列建个主键和索引，
你想查询id=1000；的这条信息，如果没有索引，它就一条一条的比对查找，系统运行1000次才找到，要是创建了索引，你查询id=1000的这条信息，系统只运行一次就找到了。