今天MySQL数据库本文来源gao@!dai!ma.com搞$$代^@码5网@栏目介绍MySQL索引与ElasticSearch索引的对比。

前言

这段时间在维护产品的搜索功能，每次在管理台看到 elasticsearch 这么高效的查询效率我都很好奇他是如何做到的。

这甚至比在我本地使用 MySQL 通过主键的查询速度还快。

为此我搜索了相关资料：

这类问题网上很多答案，大概意思呢如下：

• ES 是基于 Lucene 的全文检索引擎，它会对数据进行分词后保存索引，擅长管理大量的索引数据，相对于 MySQL 来说不擅长经常更新数据及关联查询。

说的不是很透彻，没有解析相关的原理；不过既然反复提到了索引，那我们就从索引的角度来对比下两者的差异。

MySQL 索引

先从 MySQL 说起，索引这个词想必大家也是烂熟于心，通常存在于一些查询的场景，是典型的空间换时间的案例。

以下内容以 Innodb 引擎为例。复制代码

常见的数据结构

假设由我们自己来设计 MySQL 的索引，大概会有哪些选择呢？

散列表

首先我们应当想到的是散列表，这是一个非常常见且高效的查询、写入的数据结构，对应到 Java 中就是 HashMap

这个数据结构应该不需要过多介绍了，它的写入效率很高O(1),比如我们要查询 id=3 的数据时，需要将 3 进行哈希运算，然后再这个数组中找到对应的位置即可。

但如果我们想查询 1≤id≤6 这样的区间数据时，散列表就不能很好的满足了，由于它是无序的，所以得将所有数据遍历一遍才能知道哪些数据属于这个区间。

有序数组

有序数组的查询效率也很高，当我们要查询 id=4 的数据时，只需要通过二分查找也能高效定位到数据O(logn)。

同时由于数据也是有序的，所以自然也能支持区间查询；这么看来有序数组适合用做索引咯?

自然是不行，它有另一个重大问题；假设我们插入了 id=2.5 的数据，就得同时将后续的所有数据都移动一位，这个写入效率就会变得非常低。

平衡二叉树

既然有序数组的写入效率不高，那我们就来看看写入效率高的，很容易就能想到二叉树；这里我们以平衡二叉树为例：

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[搞代码]

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