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索引基础与 B+ Tree

约 1197 字大约 4 分钟

布欧-Lewyon

2026-05-15

首页 › MySQL › 索引与性能 › 索引基础与 B+ Tree

索引（Index）是数据库加速数据检索的数据结构，类似书的目录：不必从头翻到最后一页，直接通过目录找到目标所在页码。但索引并非没有代价——它会占用额外空间，并在写入时增加维护开销。

什么是索引

没有索引时，MySQL 执行 WHERE 查询只需要全表扫描（依次读取每一行，检查是否匹配）。数据量大时，这种方式极慢。

-- 无索引时：全表扫描
SELECT * FROM employee WHERE name = '张三';
-- 需扫描所有行，O(n) 复杂度

-- 有索引时：通过索引找到行位置，直接读取
-- O(log n) 复杂度

B+ Tree 数据结构

InnoDB 使用的索引结构是 B+ Tree（平衡多路搜索树）。

B+ Tree 的关键特性：

特性说明
多路分支（非二叉树）每个节点可存储数百个键值，树高度通常为 2~4 层
数据仅存在叶子节点非叶子节点只存键值和指针，不存数据
叶子节点双向链表范围查询时无需回溯树，直接遍历叶子链
自平衡插入/删除时通过分裂和合并保持平衡

为什么 B+ Tree 比二叉树更适合磁盘：

  • 二叉树高度随数据量线性增长，百万级数据时树高约 20 层（log2）。
  • B+ Tree 将大量键值放入一个节点（一个磁盘 Page 通常 16KB），千万级也只要 3~4 层。
  • 磁盘 IO 是主要开销，3~4 次 IO 远优于 20 次。

聚簇索引（Clustered Index）

InnoDB 的表本身就是索引，数据按主键顺序存储在 B+ Tree 的叶子节点上，这种索引叫聚簇索引。

CREATE TABLE example (
    id INT PRIMARY KEY,   -- 聚簇索引
    name VARCHAR(50),
    age INT
);
-- id 是主键，InnoDB 自动以 id 建立聚簇索引
-- 叶子节点直接存储整行数据

特征：

  • 每个 InnoDB 表有且只有一个聚簇索引（即主键）。
  • 叶子节点存储整行数据，所以"通过主键查询"一次索引即找到全部数据。
  • 如果表没有定义主键，InnoDB 会选第一个 NOT NULL UNIQUE 列，或隐式生成一个 ROW_ID。

辅助索引（Secondary Index，二级索引/非聚簇索引）

除聚簇索引外的索引都是辅助索引。叶子节点不存数据，而是存主键值。

CREATE INDEX idx_name ON example(name);
-- 叶子节点: (name, id)
-- 查询过程：先查 idx_name 找 id，再回聚簇索引查完整数据

回表：使用辅助索引查询时，先找到主键值，再到聚簇索引中取完整数据行，这个过程称为"回表"。

索引的代价

-- 建表时加过多索引
CREATE TABLE user (
    id       INT PRIMARY KEY,
    name     VARCHAR(50),
    email    VARCHAR(100),
    phone    VARCHAR(20),
    age      INT,
    city     VARCHAR(50),
    INDEX idx_name (name),
    INDEX idx_email (email),
    INDEX idx_phone (phone),
    INDEX idx_age (age),
    INDEX idx_city (city)
);
代价说明
空间占用每个索引对应一棵 B+ Tree，占用磁盘空间
写入变慢INSERT/UPDATE/DELETE 每行数据时，需同步维护所有索引
内存消耗InnoDB Buffer Pool 要缓存热索引页，索引越多缓存压力越大

经验法则：单表索引数量建议控制在 5~8 个以内，写入频繁的表应更少。

何时创建索引

-- 适合建索引的场景
WHERE name = '张三'          -- 经常出现在 WHERE 中
ORDER BY created_at           -- 经常排序
JOIN t2 ON t1.id = t2.id      -- JOIN 关联列
UNIQUE(email)                 -- 唯一性约束
-- 不适合建索引的场景
gender ENUM('M', 'F')          -- 区分度太低（基数很小）
status TINYINT DEFAULT 1       -- 只有几个值
BLOB/TEXT（除非前缀索引）       -- 太长，索引体积大
低频查询的列                   -- 索引维护成本超过查询收益

小结

  • 索引通过 B+ Tree 加速检索，千万级数据也只需 3~4 层树高。
  • InnoDB 聚簇索引（主键）的叶子节点存整行数据；辅助索引存主键值，查询时需回表。
  • 索引不是越多越好：占用空间、降低写入性能、消耗内存。
  • 适合索引的列：高频 WHERE / JOIN / ORDER BY、高区分度。

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贡献者: 布欧-Lewyon