MySQL索引底层数据结构和算法

约 1765 字大约 6 分钟

数据库MySQL理论

2025-08-19

索引的本质是排好序的数据结构。

MySQL的主键索引是B+树的改良版，非组件索引可以是B+树，也可以是Hash结构。

MySQL的主键Id推荐自增主键，或雪花Id这类有序递增的。

为什么推荐自增主键？

自增主键是有序递增的，非常符合索引的本质特性，在构建索引数据结构时，效率会高很多，例如由字符串id去构建索引，极端情况下需要比较字符串id 的每个字符，才能确定最终的先后顺序，而使用自增主键，则只是两个数字进行大小比较，会方便快捷很多。

比较点	B树	B+树
索引元素重复	不重复	会有冗余索引数据
完整数据存储方式	每个索引节点都会存储完整的数据	只有最底层的叶子节点才会存储完整的数据，上层的非叶子节点都是只有索引数据，为了一页物理存储地址里可以存放更多的索引。（非主键的二级索引不会存储完整数据，整个innodb引擎表里只有主键索引是聚集索引，存储完整数据。非主键索引的叶子节点存放的是主键Id）
节点是否有序	从左到右递增排序	从左到右递增排序
叶子节点是否连接	不连接（所以在进行区间查找时，如果跨页，则需要重新从根结点重新查找，所以效率会低于B+树）	连接，B+树的叶子节点都有用指针连接（所以B+树的区间范围查询性能要比B树好）（MySQL对B+树进行了调整，两个叶子节点会互相连接，存储对方的指针）

数据结构还有二叉查找树、平衡二叉树、红黑树、B树，那为什么最终选择了B+树呢？
MySQL数据库选择使用B+树作为底层数据结构的分析可参考
《 MySQL选择B+树作为索引数据结构的原因分析》

聚集索引可以理解是MySQL的主键索引，索引形成的数据结构里，叶子节点会存储完整的数据。

非聚集索引是MySQL的普通索引，索引形成的数据结构里不会存储完整数据，存储的是数据的主键Id。

聚集索引的效率要比非聚集索引要高，因为非聚集索引还需要那主键Id去查询聚集索引，需要查两个文件，就是回表操作。

MyISAM存储引擎就是非聚集的，他的索引文件和数据文件是分开的。

主键索引（聚集索引）B+树数据结构示意图

非主键索引（非聚集索引）B+树数据结构示意图

非主键索引的叶子节点里不会存储完整的数据，只存储该行数据的主键Id，拿数据时，是需要再回表去主键索引里获取的。

查询innodb存储引擎物理数据页的大小

show global status like 'Innodb_page_size';

默认为16KB。

也就是说，索引页，一页有可以存储（16KB / (索引数据大小+磁盘地址大小)）条数据（大概1170个），如果数据索引形成的B+树的高度是3，完成的一条业务数据有1KB，则数据页是一页可存储16条数据，3层的B+树就可以存储1170 * 1170 * 16 =21,902,400 条数据。

树的层数（高度）少了，也就代表则查询比较的次数少，获取数据的效率就快。

ALTER TABLE table_name
ADD INDEX ix_index_name (字段1 ASC, 字段2 ASC, 字段3 DESC) USING BTREE;

可以理解为联合索引会先按照第一个字段进行排序，然后在第一个字段排好序的基础上，再根据第二个字段进行排序，第三个字段则在上述基础上进行最后排序。

所以这样构成的一个索引数据结构，按照第一个字段-->第二个字段-->第三个字段这个顺序去查询，就是有序且快速的，也可以进行区间范围查找。

但如果跳过第一个字段，直接按照第二个字段或第三个字段去查询，那就会发现，单独的第二个字段和第三个字段，在这个索引数据结构里是无序的，没有办法去进行区间范围查找。

这也就是我们常说的 最左前缀原则 。

索引除了有B+树的结构，还存在Hash结构

就是对索引的key进行一个hash计算，然后根据计算得到的hash插入到一个hash数组里，如果hash冲突了，则会由该节点的第一个数据会指向第二个数据的地址。

在某些情况下，Hash结构比B+树的性能要高，但是也存在很多的缺点，也就是因为这些缺点，几乎不使用Hash的数据结构。