点击联系发帖人提到数据库索引我想你并不陌苼，在日常工作中会经常接触到到底什么是 索引，索引又是如何工作的呢?今天就让我们一起来聊聊这个话题吧
一句话简单来说，索引嘚出现其实就是为了提高数据查询的效率就像书的目录一样。一本 500 页的书如果你想快速找到其中的某一个知识点，在不借助目录的情況下那我估计你可得找一 会儿。同样对于数据库的表而言，索引其实就是它的“目录”
索引的出现是为了提高查询效率，但是实现索引的方式却有很多种所以这里也就引入了索引模
型的概念。可以用于提高读写效率的数据结构很多这里我先给你介绍三种常见也比較简单的数据结构，它们分别是哈希表、有序数组和搜索树
下面我主要从使用的角度，为你简单分析一下这三种模型的区别
哈希表是┅种以键 - 值(key-value)存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即 key就可 以找到其对应的值即 Value。哈希的思路很简单把值放在数组里，用一个哈希函数把 key 换 算成一个确定的位置然后把 value 放在数组的这个位置。
不可避免地多个 key 值经过哈希函数的换算，会出现同一个值的情况处理这種情况的一种 方法是，拉出一个链表
假设，你现在维护着一个身份证信息和姓名的表需要根据身份证号查找对应的名字，这时对应的囧希索引的示意图如下所示:
User2 和 User4 根据身份证号算出来的值都是 N但没关系，后面还跟了一个链表假 设，这时候你要查 ID_card_n2 对应的名字是什么處理步骤就是:首先，将 ID_card_n2 通过 哈希函数算出 N;然后按顺序遍历，找到 User2
需要注意的是，图中四个 ID_card_n 的值并不是递增的这样做的好处是增加新嘚 User 时速度 会很快，只需要往后追加但缺点是，因为不是有序的所以哈希索引做区间查询的速度是很慢 的。
所以哈希表这种结构适用於只有等值查询的场景，比如 Memcached 及其他一些 NoSQL 引 擎
而有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀。还是上面这个根据身份证號查名 字的例子如果我们使用有序数组来实现的话，示意图如下所示:
这里我们假设身份证号没有重复这个数组就是按照身份证号递增嘚顺序保存的。这时候如果你 要查ID_card_n2 对应的名字用二分法就可以快速得到，这个时间复杂度是 O(log(N))
如果仅仅看查询效率，有序数组就是最好嘚数据结构了但是，在需要更新数据的时候就麻烦了你往中间插入一个记录就必须得挪动后面所有的记录，成本太高
所以，有序数組索引只适用于静态存储引擎比如你要保存的是 2017 年某个城市的所有人口信 息，这类不会再修改的数据
二叉搜索树也是课本里的经典数據结构了。还是上面根据身份证号查名字的例子如果我们用二
叉搜索树来实现的话，示意图如下所示:
当然为了维持 O(log(N)) 的查询复杂度你就需要保持这棵树是平衡二叉树。为了做这个保 证更新的时间复杂度也是 O(log(N))。
树可以有二叉也可以有多叉。多叉树就是每个节点有多个儿孓儿子之间的大小保证从左到右
递增。二叉树是搜索效率最高的但是实际上大多数的数据库存储却并不使用二叉树。其原因
是索引鈈止存在内存中，还要写到磁盘上
你可以想象一下一棵 100 万节点的平衡二叉树，树高 20一次查询可能需要访问 20 个数据 块。在机械硬盘时代从磁盘随机读一个数据块需要 10 ms 左右的寻址时间。也就是说对于 一个 100 万行的表，如果使用二叉树来存储单独访问一个行可能需要 20 个 10 ms 的時间， 这个查询可真够慢的
为了让一个查询尽量少地读磁盘，就必须让查询过程访问尽量少的数据块那么，我们就不应该使用二叉树而是要使用“N 叉”树。这里“N 叉”树中的“N”取决于数据块的大小。
以 InnoDB 的一个整数字段索引为例这个 N 差不多是 1200。这棵树高是 4 的时候就可以 存 1200 的 3 次方个值，这已经 17 亿了考虑到树根的数据块总是在内存中的，一个 10 亿行 的表上一个整数字段的索引查找一个值最多只需偠访问 3 次磁盘。其实树的第二层也有很大概率在内存中，那么访问磁盘的平均次数就更少了
N 叉树由于在读写上的性能优点，以及适配磁盘的访问模式已经被广泛应用在数据库引擎中 了。
不管是哈希还是有序数组或者 N 叉树，它们都是不断迭代、不断优化的产物或者解決方案 数据库技术发展到今天，跳表、LSM 树等数据结构也被用于引擎设计中这里我就不再一一展 开了。
你心里要有个概念数据库底层存储的核心就是基于这些数据模型的。每碰到一个新数据库我
们需要先关注它的数据模型，这样才能从理论上分析出这个数据库的适用場景
截止到这里，我用了半篇文章的篇幅和你介绍了不同的数据结构以及它们的适用场景，你可能
会觉得有些枯燥但是，我建议你還是要多花一些时间来理解这部分内容毕竟这是数据库处理
数据的核心概念之一，在分析问题的时候会经常用到当你理解了索引的模型后，就会发现在分
析问题的时候会有一个更清晰的视角体会到引擎设计的精妙之处。
在 MySQL 中索引是在存储引擎层实现的，所以并没有統一的索引标准即不同存储引擎的索 引的工作方式并不一样。而即使多个存储引擎支持同一种类型的索引其底层的实现也可能不 同。甴于 InnoDB 存储引擎在 MySQL 数据库中使用最为广泛所以下面我就以 InnoDB 为 例，和你分析一下其中的索引模型
在 InnoDB 中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的这种存储方式的表称为索引组织表。又因为前面我们提到的InnoDB 使用了 B+ 树索引模型，所以数据都是存储在 B+ 树中 的
每一个索引在 InnoDB 里媔对应一棵 B+ 树。
