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這篇文章主要介紹 MySQL 索引的底層實現原理是什么，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！
MySQL 索引的底層實現原理
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 對比 BTree 優點：
一、前言
二、索引類型
一、前言
MySQL 支持諸多存儲引擎，而各種存儲引擎對索引的支持也各有不同，因此 MySQL 數據庫支持多種索引類型，如 BTree 索引，B+Tree 索引，Hash 索引，全文索引等等。
二、索引類型
1、Hash 索引
只有 memory（內存）存儲引擎支持 Hash 索引，Hash 索引引用索引列的值計算該值的 hashCode，然后在 hashCode 相應的位置存儲該值所在行數據的物理位置，因為使用散列算法，因此訪問速度非常快，但是一個值只能對應一個 hashCode，而且是散列的分布式，因此 Hash 索引不支持范圍查找和排序的功能。
2、BTree 索引和 B +Tree 索引
（1）BTree 索引
BTree 索引是平衡搜索多叉樹木，如果設樹的深度為 2d（d 1），高度為 h，那么 BTree 要滿足以下條件：
①每個葉子結點的高度要一樣，等于 h；
②每個葉子節點由 n - 1 個 key 和 n 個指針 point 組成，其中 d = n = 2d，key 和 point 相互間隔，結點兩端一定是 key；
③葉子結點指針都為 null；
④非葉子結點的 key 都是 [key，data] 二元組，其中 key 表示作為索引的鍵，data 為鍵值所在行的數據。
（2）B+Tree 索引
B+Tree 是 BTree 的一個變種，如果設 d 為樹的度，h 為數的高度，B+Tree 和 BTree 的不同主要在于：
①B+Tree 中的非葉子結點不存儲數據，只存儲鍵值；
②B+Tree 的葉子結點沒有指針，所有鍵值都會出現在葉子結點上，且 key 存儲的鍵值對應 data 數據的物理地址；
③B+Tree 的每個非葉子結點由 n 個鍵值 key 和 n 個指針 point 組成。
（3）B+Tree 對比 BTree 優點：
①磁盤讀寫代價更低；
②查詢速度更穩定。
3、全文索引
FullText（全文）索引，僅可用于 MyISAM 和 InnoDB，針對較大的數據，生成全文索引非常的消耗時間和空間。
在生成 FullText 索引時，會為文本生成一份單詞的清單，在索引時會根據這個單詞的清單進行索引。
以上是“MySQL 索引的底層實現原理是什么”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！希望分享的內容對大家有幫助，更多相關知識，歡迎關注丸趣 TV 行業資訊頻道！
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