B+树聚簇索引 精讲开发培训
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2022-12-19
19:33:10
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索引，可能让好很多人望而生畏，毕竟每次面试时候 MySQL 的索引一定是必问内容，哪怕先撇开面试，就在平常的开发中，对于 SQL 的优化也而是重中之
重。
可以毫不夸张的说，系统中 SQL 的好坏，是能直接决定你系统的快慢的。但是在优化之前大家是否想过一个问题？那就是：我们优化的原则是什么？优化 SQL
的理论基础是什么？
虽然说实践出真知，但是我更相信理论是支撑实践的基础，因为我们不可能毫无目的的去盲目的实践，因为这样往往事倍功半。
所以说了这么多只想告诉大家，在真正的开始索引优化之前，我们需要彻底搞明白索引的原理。这样再谈优化你将觉得更丝滑~
1、索引的本质
索引的本质是一种排好序的数据结构。这个我相信其实大家并不陌生，因为谈到索引很多人自然而然的就会联想到字典中的目录。
没错，这样的类比是很形象的，但是如果再往深处说，恐怕很多小伙伴就有点张口结舌了，那既然你已经知道了索引的本质，那么您就已经有了看这篇文章的
基础，相信读文本文的你，一定会对索引的原理有一个全新的了解。
2、索引的分类
在数据库中，索引是分很多种类的（千万不要狭隘的认为索引只有 B+ 树，那是因为我们平时使用的基本都是 MySQL）。而不同的种类很显然是为了应付不
同的场合，那索引到底有那些种类呢？下面就让我们来大致的了解下。
2.1、Hash 索引
Hash 索引是比较常见的一种索引，他的单条记录查询的效率很高，时间复杂度为 1。但是，Hash 索引并不是最常用的数据库索引类型，尤其是我们常用的 Mysql
Innodb 引擎就是不支持 hash 索引的。主要有以下原因：
�
Hash 索引适合精确查找，但是范围查找不适合
�
* 因为存储引擎都会为每一行计算一个 hash 码，hash 码都是比较小的，并且不同键值行的 hash 码通常是不一样的，hash 索引中存储的就是 Hash 码，hash
码彼此之间是没有规律的，且 Hash 操作并不能保证顺序性，所以值相近的两个数据，Hash 值相差很远，被分到不同的桶中。这就是为什么 hash 索引只能进
行全职匹配的查询，因为只有这样，hash 码才能够匹配到数据。
对于 hash 索引，小伙伴们只需要了解到这里就可以了。
2.2、二叉树
另外，常见的索引使用的数据结构是树结构，首先我们来介绍下最经典的二叉树。
先来介绍下二叉树的特点：
�
1. 二叉树的时间复杂度为 O(n)
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