索引 - 图2

索引的基本原理

索引⽤来快速地寻找那些具有特定值的记录。如果没有索引，⼀般来说执⾏查询时遍历整张表。
索引的原理：就是把⽆序的数据变成有序的查询

  1. 把创建了索引的列的内容进⾏排序
  2. 对排序结果⽣成倒排表
  3. 在倒排表内容上拼上数据地址链
  4. 在查询的时候，先拿到倒排表内容，再取出数据地址链，从⽽拿到具体数据

Mysql聚簇和⾮聚簇索引的区别

聚簇索引：将数据存储与索引放到了⼀块、并且是按照⼀定的顺序组织的，找到索引也就找到了数
据，数据的物理存放顺序与索引顺序是⼀致的，即：只要索引是相邻的，那么对应的数据⼀定也是
相邻地存放在磁盘上的
⾮聚簇索引：叶⼦节点不存储数据、存储的是数据⾏地址，也就是说根据索引查找到数据⾏的位置
再取磁盘查找数据，有点类似⼀本树的⽬录，⽐如我们要找第三章第⼀节，那我们先在这个
⽬录⾥⾯找，找到对应的⻚码后再去对应的⻚码看⽂章。
优势：聚簇索引可以直接获取数据，不需要二次查询，效率高，适用于排序场合，范围查询效率很高；
劣势：维护索引昂贵，特别是插入一条数据需要分页的时候，需要移动数据；而非聚簇索引则不需要。
Innodb 主键使用聚簇索引。

MySQL 为什么使用B+树，不使用B树

  1. B+树非叶子节点不存在数据只存索引，B树非叶子节点存储数据。
  2. B+树查询效率更高。B+树使用双向链表串连所有叶子节点，区间查询效率更高（因为所有数据都在B+树的叶子节点，扫描数据库 只需扫一遍叶子结点就行了），但是B树则需要通过中序遍历才能完成查询范围的查找。
  3. B+树查询效率更稳定。B+树每次都必须查询到叶子节点才能找到数据，而B树查询的数据可能不在叶子节点，也可能在，这样就会造成查询的效率的不稳定
  4. B+树的磁盘读写代价更小。B+树的内部节点并没有指向关键字具体信息的指针，因此其内部节点相对B树更小，一次IO加载进内存的关键字要更多，查询到关键字的效率就越高，产生的磁盘I/O更少。