mysql索引为什么快

和树（Tree）是两种常见的Mysql索引底层数据结构，二者各有优缺点，需要根据实际情况选择合适的数据结构。

1.哈希表索引

哈希表是一种通过关键字直接访问内存位置的数据结构，采用哈希函数将关键字映射到内存地址，从而实现快速查找。哈希表索引适用于等值查询，比如根据主键id进行查询。

哈希表索引的优点是查找速度非常快，时间复杂度为O(1)，无论数据量多少，查找速度都相同。然而，哈希表存在以下缺点：

（1）哈希表索引不支持范围查询，因为哈希函数是把关键字映射到离散的地址，无法保证一段连续的数据映射到相邻的地址，因此无法进行范围查询。

（2）哈希表索引不支持排序，因为哈希表的数据在物理上并不保证先后顺序。

（3）哈希表索引对内存的使用较大，数据会被分散存储在不同的地址中，占用内存较多。

因此，哈希表索引不适用于需要进行范围查询或排序操作的场景。

2.树形索引

树形索引是一种具有层次结构的数据结构，以二叉树为例，树的每个节点都包含一个关键字和指向子节点的指针。通过遍历树结构，可以快速查找目标数据。

Mysql常用的树形索引有B树和B+树两种，B树通常用于内存较小的情况下，B+树则常用于大规模数据存储和查询的情况。

树形索引的优点是适用于范围查询和排序，因为树的结构保证了数据的有序性。同时，树形索引对内存的使用相对较少，数据紧密存储在节点中，不会占用过多内存。

但树形索引也存在缺点，比如不同层级的节点在不同的磁盘块中，访问磁盘的开销较大，同时，节点分裂和合并也会导致树结构频繁调整，影响查询效率。

二、Mysql索引设计优化

索引的设计不仅涉及底层数据结构的选择，还包括索引字段的选择、索引类型的选择等。

1.索引字段选择

不是所有字段都适合建立索引，一般来说，经常使用于where、join、group by和order by等语句中的字段，比如主键id和外键等，都是建立索引的好选择。

同时，如果对于某些字段的查询需要用到某个函数或运算符，那么最好不要对这个字段进行索引，因为Mysql无法对其进行优化。

2.索引类型选择

Mysql支持多种类型的索引，包括普通索引、唯一索引、全文索引等，根据不同的场景选择不同的索引类型。

普通索引适用于字段值不唯一的情况，唯一索引适用于字段值唯一的情况，全文索引适用于文本内容的搜索。

3.索引使用注意事项

建立索引会增加数据存储的开销，因此不应该滥用索引。同时，对于数据量较小的表，索引的作用并不明显，不必建立索引。

另外，应该避免过多的聚集索引，因为聚集索引会和数据存储在一起，造成数据分布不均。最好选择一个或几个合适的非聚集索引。

三、总结

Mysql索引的底层数据结构决定了其整体性能，根据不同的查询场景应该选择适合的索引类型。索引的设计需要考虑字段选择、索引类型选择等因素，并避免过度使用索引。通过合适的索引设计和优化，可以提升Mysql的查询速度和效率。

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