mysql索引底层数据结构是什么

MySQL索引底层数据结构主要有以下几种：

1、BTree索引

2、哈希索引

3、空间索引（RTree）

4、全文索引（FullText Index）

5、聚簇索引（Clustered Index）

6、非聚簇索引（NonClustered Index）

下面分别详细介绍这些索引的底层数据结构。

1、BTree索引

BTree是一种平衡多路搜索树，它的每个节点都包含多个关键字和指向子节点的指针，BTree索引可以加速数据的查找、插入和删除操作。

BTree索引的特点：

每个节点最多有m个孩子；

根节点至少有两个孩子；

除根节点和叶子节点外，其他节点至少有m/2个孩子；

所有叶子节点在同一层，且包含全部关键字信息；

关键字从小到大排序。

2、哈希索引

哈希索引是基于哈希表实现的，它将关键字通过哈希函数映射到哈希表中的某个位置，哈希索引的查询速度非常快，但不支持范围查询和排序。

哈希索引的特点：

查询速度快；

不支持范围查询和排序；

可能存在哈希冲突。

3、空间索引（RTree）

空间索引主要用于地理信息系统（GIS）中，它允许对二维或三维空间中的点进行快速查询，RTree是最常用的空间索引数据结构。

RTree的特点：

适用于空间数据；

支持范围查询；

查询速度相对较慢。

4、全文索引（FullText Index）

全文索引用于加速文本字段的查询，它使用倒排索引实现，倒排索引将文档中的所有单词存储在一个列表中，每个单词对应一个包含文档ID的列表，全文索引支持模糊查询和短语查询。

全文索引的特点：

适用于文本字段；

支持模糊查询和短语查询；

查询速度相对较慢。

5、聚簇索引（Clustered Index）

聚簇索引是将数据行与索引结构紧密地绑定在一起，使得数据行的物理顺序与索引的顺序一致，对于InnoDB存储引擎，主键就是聚簇索引，聚簇索引可以提高数据的访问速度，但也会增加数据插入和删除的成本。

聚簇索引的特点：

数据行与索引结构紧密绑定；

数据行的物理顺序与索引的顺序一致；

提高数据访问速度，但增加插入和删除成本。

6、非聚簇索引（NonClustered Index）

非聚簇索引是将数据行与索引结构分开存储，只包含指向数据行的指针，非聚簇索引可以减少数据插入和删除的成本，但需要额外的磁盘空间来存储指针，对于MyISAM存储引擎，所有的索引都是非聚簇索引。