面试题：MySQL InnoDB存储引擎不同版本在索引结构上的演进

Question

请阐述MySQL InnoDB存储引擎从早期版本到较新版本，在索引结构方面有哪些重要的演进和变化，例如B+树索引在不同版本中的优化点。

Answer 1

1. 早期版本的B+树索引基础

• InnoDB早期版本采用经典的B+树结构作为索引。B+树所有数据记录都存放在叶子节点，非叶子节点仅存储索引键值用于引导查询路径，这种结构能有效支持范围查询和等值查询。例如在简单的单表查询场景中，通过索引快速定位数据页。

2. 索引结构演进

• 自适应哈希索引（AHI）：
  • 引入时机：随着数据库负载增加，为了提升查询性能，InnoDB引入自适应哈希索引。
  • 原理：InnoDB存储引擎会监控表上索引的查询，当发现某些索引值被频繁访问时，会在内存中基于这些索引值构建一个哈希表，即自适应哈希索引。这样在后续查询中，如果命中哈希索引，就能以接近哈希表的O(1)时间复杂度快速定位数据，大大提高了查询效率。例如在高并发的读操作场景中，对于频繁查询的热点数据，AHI发挥显著作用。
• 索引条件下推（ICP）：
  • 引入时机：在较新版本中引入，用于优化索引扫描过程。
  • 原理：在旧版本中，MySQL存储引擎从存储引擎层获取数据行后，再由MySQL Server层过滤数据。而ICP特性使得存储引擎层可以根据索引条件提前过滤掉不满足条件的数据，减少回表次数。例如在一个带有多个过滤条件的查询中，部分条件可以在索引树上直接判断，避免了将大量不满足条件的数据回表到Server层再过滤，提升了查询性能。
• 前缀索引优化：
  • 早期情况：早期版本在使用前缀索引时，对前缀长度的选择较为保守，可能导致索引区分度不够。
  • 改进：较新版本对前缀索引进行优化，能够更智能地选择合适的前缀长度，在减少索引存储空间的同时，尽量保证索引的区分度。例如对于长字符串字段，通过优化算法选择一个较短但能有效区分数据的前缀长度来创建索引，提升查询效率同时节省空间。
• 空间索引的改进：
  • 早期情况：早期空间索引在处理复杂空间数据时效率有限。
  • 演进：较新版本对空间索引进行改进，如采用更高效的R - Tree结构变种，提高了对空间数据的索引和查询效率，能更好地支持地理信息系统（GIS）等应用场景下的空间数据操作。