一、索引是什么
MySQL官方对索引的定义为：索引(Index)是帮助MySQL 高效 获取数据的数据结构，而MYSQL使用的数据结构是：B+树
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1.1 局部性原理
程序和数据的访问都有聚集成群的倾向，在一个时间段内，仅使用其中一小部分，在最近的将来将用到的信息很可能与现在正在使用的信息在空间地址上是临近的(称空间局部性)，或者最近访问过的程序代码和数据，很快又被访问的可能性很大(称时间局部性)。
1.2 磁盘预读
预读的长度一般为页(page)的整数倍页是存储器的逻辑块，操作系统往往将主存和磁盘存储区分割成连续的大小相等的块，每个存储块称为一页(在许多操作系统中，页大小通常为4K)，主存和磁盘以页为单位交换数据
1.3 简介
在使用数据库中，通常数据库查询是数据库的最主要功能之一。但每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上。
- 例如二分查找要求被检索数据有序
- 而二叉树查找只能应用于二叉查找树上，但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构(例如，理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织)，所以，在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用(指向)数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。索引一般以文件形式存储在磁盘上，索引检索需要磁盘I/O操作。所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘I/O操作次数的渐进复杂度。
- 索引是帮助 MYSQL 高效获取数据的数据结构
- 索引存储在文件系统中
- 索引的 文件存储形式与存储引擎有关
- 索引文件的结构：hash、二叉树、B树、B+树
二、索引的分类
2.1 hash
这里有一个mysql数据文件，有Id和name两个列，如果我们用hash格式存储的话(hash表)，我们只要计算出某一个列的hash值，把它按照按照数组的长度取一个模，就可以取到从0-7n个下标的位置，这样的话效率其实是比较高的，但是用hash表存储，它具备一定的缺点 ：
- 利用hash存储的话需要将所有的数据文件添加到内存中，比较耗费内存空间
- 如果所有的查询都是等值查询，那么hash确实很快，但是在企业或者实际工作环境中范围查找的数据更多，而不是等值查询，因为hash就不太适合了，因此在mysql里面并没有选择hash存储的格式2.2 二叉树
索引格式：
对于树有他是有一个更新跌过的顺序在里面，不要一上来就看结构，先是了解什么树，树都是由一个树根，然后有n多个分支组成，这些分支就是一些树形结构，多你有多个树分支(多元素)的时候，这个时候查找效率就会比较低，因此就有了二叉树的东西，二叉树为什么会好用一点，因为二叉树它是都有两个分支，但是两个分支的话，会导致一个效果，就是每次我们在查找数据的时候，类似于二分查找的，但是二叉树也有自己不太好的地方，大家可以看我们上图中的二叉树的索引格式，在左边的节点会比较短一点(只需要读三次)，而右边的节点会长很多(需要读五次)，会导致树的深度比较深，每一次树的节点读取，都会有一次IO，深度越高，IO越高，会影响我们数据读取的效率，因此也有了(平衡二叉树)和(红黑树)
平衡二叉树： 维护一个平衡，就是左子树和右子树高度之差，不能大于1，但是对于我们上面的格式就不太适合，因为他已经超过1了，但是AVL树也会有一个问题就是调整的次数太频繁了，它里面涉及到了一个操作就是旋转，一种左旋，一个右旋，为了保持平衡需要N多次的旋转，这样的旋转其实是很浪费时间的，每次新增或者删除的时候，都要经历N多次旋转，效率太低了
推荐大家一个网站，可以直接看到AVL树操作过程，有不了解的同学可以去看一看，很形象：AVL Trees (Balanced binary search trees)
红黑树： 本身也是一个平衡树，但是它从中间做了一个权衡，就是损失一部分平衡的性能，但是又保持了相对的平衡，它做了这样一个操作，就是最长子树的高度，只要不超过最短子树的两倍，就可以了，同时在红黑树中它引入了红和黑两个节点信息，有了这些信息它可以帮助我们做一个平衡，在AVL树有旋转保持平衡，而红黑树有了旋转和变色两种来保持平衡，红黑树是AVL树的进阶，它损失了一部分平衡的性能，但是维护了我们插入和删除数据的高效，虽然它损失了一部分性能，但是它依然是一个平衡树，既然是平衡树，他最长子树，不超过最短子树的两倍，那意味着如果最短子树是 4 ，那么最长子树就是8，这样在们查找数据的时候，又不是一个二分查找了，效率又会变低
无论是二叉树还是红黑树，都会因为树的深度过深而造成IO次数变多，影响数据的读取的效率，最重要的就是减少IO
IO是我们IT行业中的一个瓶颈，一个是磁盘IO一个是网络IO，我们作为软件开发，是没有办法去调整硬件方面的瓶颈，只能从从程序里面减少我们的IO量，我们有两个方向，一个是减少IO的次数，一个是减少IO的量，从这两个方面去解决，比如说原来我们读取数据要读10次，现在只要读取一次，这样的IO量就少了10倍，原来我们需要读1MB的数据，现在只要读1KB的数据，这也就是为什么我们在写mysql查询语句的时候不推荐使用select * from ，因为这样的查询会查询到N多个字段，本来我只要两个字段，但是给了我30个字段，这样会导致IO量增加了，因此我们就会去考虑，关于索引的次数能不能减少，因此下面就引出了我们的——B树
2.3 B树
B树的特点：
- 所有的键值分布在整颗树中
- 搜索有可能在非叶子结点结束，在关键字全集内做一次查找，性能逼近二分查找
- 每个节点最多拥有m个子树
- 根节点至少有2个子树
- 分支节点至少拥有m/2颗子树(除根节点和叶子节点外都是分支节点)
- 所有叶子节点都在同一层，每个节点最多可以有m-1个key，并且以升序排列
B树结构说明：
示例图说明：每个节点占用一个磁盘块，一个节点上有两个升序排序的关键字和三个指向子树根节点的指针，指针存储的是子节点所在磁盘块的地址，两个关键词划分成的三个范围域对应三个指针指向的子树的数据的范围域。以根节点为列，关键字为16和34，p1指针指向的子树的数据范围小于16，P2指针指向的子树的数据范围为16-34，P3指针指向的子树的数据范围大于34 查找关键字(28)过程：
- 根据节点找到磁盘块1，读取内存【磁盘I/O操作第1次】
- 比较关键字28在区间(16,34)找到磁盘块1的指针P2
- 根据P2指针找到磁盘块3，读入内存【磁盘I/O操作第2次】
- 比较关键字28在区间(25,31)，找到磁盘块3的指针P2
- 根据P2指针找到磁盘块8，读取内存，【磁盘I/O操作第3次】
- 在磁盘块8中的关键字列表找到关键字28
缺点：
- 每个节点都有key，同时也包含data，而每个页存储空间是有限的，如果data比较大的话会导致每个节点存储的key数量变小
- 当存储的数据量很大的时候会导致深度较大，增大查询时磁盘IO次数，进而影响查询性能
2.4 B+树
B+Tree 是在BTree 的基础之上做的一种优化，变化如下：
- B+Tree 每个节点可以包含更多的节点，这个做的 原因有两个，第一个原因是为了降低树的高度，第二个原因是将数据范围变为多个区间，区间越多，数据检索的越快
- 非叶子节点存储key(1,2,3磁盘都是存储的key)，叶子节点存储key和数据
- 叶子节点两两指针相互连接(符合磁盘的预读特性)顺序查询性能更高如果当前磁盘块下没有其他节点，就是 叶子节点，反之就是 非叶子节点
结构图：
注意：在B+Tree上有两个头指针，一个指向根节点，另一个指向关键字最小的叶子节点，而且所有的叶子节点(即数据节点)之间是一种链式环结构，因此可以对B+Tree进行两种查询运算，一种是对于主键的范围查找和分页查找，另一种是从根节点开始，进行随机查找。
三、mysql的存储引擎
3.1 mysql innoDB (叶子节点直接放置数据)
3.1 mysql innoDB (叶子节点直接放置数据)
存放的是对应的行记录
InnoDB是通过B+Tree结构对主键创建索引，然后叶子节点中存储记录，如果没有主键，那么会选择唯一键，如果没有唯一键，那么会生成一个6位的row_id来作为主键
如果创建索引的键是其他字段，那么在叶子节点中存储的是该记录的主键，然后在通过主键索引找到对应的记录
在name上建立索引
在name列上存放的是ID，然后通过ID去找到对应的key和数据
3.1 mysql MyISAM
下面0X0022其实就是地址，显示根据我们的ID，找到我们的地址，然后通过地址去找到对应的表对应的数据
四、索引的分类
mysql索引的五种类型：主键索引、唯一索引、普通索引和全文索引、组合索引。通过给字段添加索引可以提高数据的读取速度，提高项目的并发能力和抗压能力
- 主键索引：> 主键是一种唯一性索引，但它必须指定为PRIMARY KEY，每个表只能有一个主键
- 唯一索引 > 索引列的所有值都只能出现一次，即必须唯一，值可以为空
- 普通索引 > 基本的索引类型，值可以为空，没有唯一性的限制
- 全文索引 > 全文索引的索引类型为FULLTEXT，全文索引可以在 varchar、char、text类型的列上创建
- 组合索引 > 多列值组成的一个索引，专门用于组合搜索
五、mysql的存储引擎
小结
写这篇文章的时候，小农的公司群消息不断，因为项目中有问题需要我去解决，今天的mysql索引机制就到这里了.
