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4 changes: 2 additions & 2 deletions docs/database/MySQL.md
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Expand Up @@ -118,7 +118,7 @@ MySQL采用的是类似继承的方式指定字符集的默认值,每个数据

MySQL索引使用的数据结构主要有**BTree索引** 和 **哈希索引** 。对于哈希索引来说,底层的数据结构就是哈希表,因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候,可以选择哈希索引,查询性能最快;其余大部分场景,建议选择BTree索引。

MySQL的BTree索引使用的是B数中的B+Tree,但对于主要的两种存储引擎的实现方式是不同的。
MySQL的BTree索引使用的是B树中的B+Tree,但对于主要的两种存储引擎的实现方式是不同的。

- **MyISAM:** B+Tree叶节点的data域存放的是数据记录的地址。在索引检索的时候,首先按照B+Tree搜索算法搜索索引,如果指定的Key存在,则取出其 data 域的值,然后以 data 域的值为地址读取相应的数据记录。这被称为“非聚簇索引”。
- **InnoDB:** 其数据文件本身就是索引文件。相比MyISAM,索引文件和数据文件是分离的,其表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构,树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键,因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。这被称为“聚簇索引(或聚集索引)”。而其余的索引都作为辅助索引,辅助索引的data域存储相应记录主键的值而不是地址,这也是和MyISAM不同的地方。**在根据主索引搜索时,直接找到key所在的节点即可取出数据;在根据辅助索引查找时,则需要先取出主键的值,再走一遍主索引。** **因此,在设计表的时候,不建议使用过长的字段作为主键,也不建议使用非单调的字段作为主键,这样会造成主索引频繁分裂。** PS:整理自《Java工程师修炼之道》
Expand Down Expand Up @@ -302,4 +302,4 @@ InnoDB 存储引擎在 **分布式事务** 的情况下一般会用到**SERIALIZ

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