索引的本质

MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是数据结构。

常见的查询算法

我们知道，数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。那么有哪些查询算法可以使查询速度变得更快呢？

顺序查找（linear search ）

最基本的查询算法当然是顺序查找（linear search），也就是对比每个元素的方法，不过这种算法在数据量很大时效率是极低的。

（1）数据结构：有序或无序队列

（2）复杂度：O（n）

二分查找（binary search）

比顺序查找更快的查询方法应该就是二分查找了，二分查找的原理是查找过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜素过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空，则代表找不到。

（1）数据结构：有序数组

（2）复杂度：O（logn）

二叉排序树查找

二叉排序树的特点是：

若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；

若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；

它的左、右子树也分别为二叉排序树。

搜索的原理：

若b是空树，则搜索失败，否则：

若x等于b的根节点的数据域之值，则查找成功；否则：

若x小于b的根节点的数据域之值，则搜索左子树；否则：查找右子树

数据结构：二叉排序树

时间复杂度： O(log2N)

哈希散列法(哈希表)

其原理是首先根据key值和哈希函数创建一个哈希表（散列表），燃耗根据键值，通过散列函数，定位数据元素位置。

数据结构：哈希表

时间复杂度：几乎是O(1)，取决于产生冲突的多少。

分块查找

分块查找又称索引顺序查找，它是顺序查找的一种改进方法。其算法思想是将n个数据元素”按块有序”划分为m块（m ≤ n）。每一块中的结点不必有序，但块与块之间必须”按块有序”；即第1块中任一元素的关键字都必须小于第2块中任一元素的关键字；而第2块中任一元素又都必须小于第3块中的任一元素，依次类推。 　　

算法流程：

先选取各块中的最大关键字构成一个索引表；

查找分两个部分：先对索引表进行二分查找或顺序查找，以确定待查记录在哪一块中；然后，在已确定的块中用顺序法进行查找。

这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。它们的查询速度就有了很大的提升。如果稍微分析一下会发现，每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上，例如二分查找要求被检索数据有序，而二叉树查找只能应用于二叉查找树上，但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构（例如，理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织），所以，在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。

-----------转载自微信公众号：云时代架构