【MySQL实战45讲4-5】索引

索引的定义

索引的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，在不借助目录的情况下，那寻找起来是很费劲的。同样，对于数据库的表而言，索引其实就是它的“目录”。

索引的常见模型

哈希表

哈希表是一种以**键 - 值（key - value）**存储数据的结构，只要输入待查找的键即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。处理这种情况的一种方法是，拉出一个链表。

假设，现在维护者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，这是对应的哈希表索引的示意图如下：

图中，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。假设要查找ID_2对应的名字，处理步骤就是首先，将ID_2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_N的值并不是递增的，这样做的好处是增加新的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速度很慢，要全表扫描。

所以，哈希表这种结构适用于只有等值查询的场景，比如Memcached以及其他一些NoSQL引擎。

有序数组

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。还是这个根据身份证查名字的例子，如果使用有序数组来实现的话，示意图如下所示：

假设身份证号没有重复，这个数组就是按照身份证号递增