MySQL索引的底层实现原理是什么

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这篇文章主要介绍 MySQL 索引的底层实现原理是什么，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

MySQL 索引的底层实现原理

1、Hash 索引

2、BTree 索引和 B +Tree 索引

3、全文索引

（1）BTree 索引

（2）B+Tree 索引

（3）B+Tree 对比 BTree 优点：

一、前言

二、索引类型

一、前言

MySQL 支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各有不同，因此 MySQL 数据库支持多种索引类型，如 BTree 索引，B+Tree 索引，Hash 索引，全文索引等等。

二、索引类型

1、Hash 索引

只有 memory（内存）存储引擎支持 Hash 索引，Hash 索引引用索引列的值计算该值的 hashCode，然后在 hashCode 相应的位置存储该值所在行数据的物理位置，因为使用散列算法，因此访问速度非常快，但是一个值只能对应一个 hashCode，而且是散列的分布式，因此 Hash 索引不支持范围查找和排序的功能。

2、BTree 索引和 B +Tree 索引

（1）BTree 索引

BTree 索引是平衡搜索多叉树木，如果设树的深度为 2d（d 1），高度为 h，那么 BTree 要满足以下条件：
①每个叶子结点的高度要一样，等于 h；
②每个叶子节点由 n - 1 个 key 和 n 个指针 point 组成，其中 d = n = 2d，key 和 point 相互间隔，结点两端一定是 key；
③叶子结点指针都为 null；
④非叶子结点的 key 都是 [key，data] 二元组，其中 key 表示作为索引的键，data 为键值所在行的数据。

（2）B+Tree 索引

B+Tree 是 BTree 的一个变种，如果设 d 为树的度，h 为数的高度，B+Tree 和 BTree 的不同主要在于：
①B+Tree 中的非叶子结点不存储数据，只存储键值；
②B+Tree 的叶子结点没有指针，所有键值都会出现在叶子结点上，且 key 存储的键值对应 data 数据的物理地址；
③B+Tree 的每个非叶子结点由 n 个键值 key 和 n 个指针 point 组成。

（3）B+Tree 对比 BTree 优点：

①磁盘读写代价更低；
②查询速度更稳定。

3、全文索引

FullText（全文）索引，仅可用于 MyISAM 和 InnoDB，针对较大的数据，生成全文索引非常的消耗时间和空间。
在生成 FullText 索引时，会为文本生成一份单词的清单，在索引时会根据这个单词的清单进行索引。

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