索引本质

索引是帮助Mysql高效获取数据的排好序的数据结构

Innodb存储索引的特点

. 索引大节点的存储大小，默认为16kb
. int整型存储大小: 8b
. Mysql索引指针的大小: 6b
. 索引+指针一般是成对出现的，一个节点大概可以存储16kb/(8b+6b)=1170个单索引元素

  1. SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Innodb_page_size';

运行结果：

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索引数据结构

. 二叉树

. 红黑树

. Hash表

. B-Tree

二叉树

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红黑树 -二叉平衡树

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缺点：
  1. 数据量很大的话，树的高度不可控，则磁盘IO的次数也不可控，所以这种情况下不适合在红黑树中存储

B-Tree

. 叶节点具有相同的深度，叶节点的指针为空
. 所有索引元素不重复
. 节点中的数据索引从左到右递增排列

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B+Tree(B-Tree变种)

. 非叶子节点不存储data，只存储索引（冗余），可以放更多的索引
. 叶子节点包含所有索引字段
. 叶子节点用指针连接，提高区间访问的性能

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B+Tree的优点：

. 相同数据量,B+Tree的高度小于B树
. 千万级的数据量，B+Tree最多经历2~4次磁盘IO就能找到

B+Tree叶子节点连接指针的作用：

. B+Tree叶子节点指针是双向循环链表（Mysql底层做了优化）
. 每一个小节点都是满足二叉树的特点，从左到右依次递增，很好地支持了范围查找，顺着指针批量查找数据

Hash表

. InnoDB存储引擎支持自适应哈希索引，用户仅能开启此特性，不能对其进行人工干预

. 哈希索引只能用来搜索等值的查询，而对于其他查找类型，比如范围查找，是不能使用哈希索引的

. 排序和Order By 也不能很好的支持

Mysql索引实现方式

. BTree

. Hash

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Mysql存储引擎

存储引擎最终是修饰表的，数据库级别的存储引擎在表没有明确指定引擎的时候，默认使用数据库级别的存储引擎设置

数据存储路径

windows : data目录下

lunix : 默认 /var/lib/mysql

MyISAM存储引擎索引实现

. MyISAM索引文件和数据文件是分离的（非聚集）

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文件结构：
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frm :存储表结构

MYD:存储数据

MYI:存储索引

InnoDB存储引擎索引实现

. InnoDB索引实现（聚集-数据和结构包含在一起）

. 表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构文件

. 聚集索引-叶节点包含了完整的数据记录

.为什么InnoDB表必须有主键，并且推荐使用整型的自增主键?

  1. 1. 首先由表数据存储结构有关，其本身就是按照B+Tree组织的，如果没有主键，Mysql会自动生成一列唯一的索引，维护一个隐藏的rowId字段，作为主键索引
  2.    2.   InnoDB存储引擎是索引组织表，也就是说数据文件本身就是按照B+树方式存放数据的。其中，B+树的键值为主键，若在建立的时候没有显式地指定主键，
  3.       则InnoDB存储引擎会自动创建一个6字节的列作为主键。因此在InnoDB存储引擎中，可以将B+树索引分为聚集索引和辅助索引，无论何种索引，每个页的大
  4.       小都为16KB。
  5.    3. 索引查找涉及到大量的比较，整型比较的时候比较快，整型占用空间小，自增的索引元素，插入性能也比较高，只需要往后面进行元素存储，如果前面的节点已经满了16kb,中间插入比较慢，涉及运算较多（节点分裂，树平衡等）

. 为什么非主键索引结构叶子节点存储的是主键值？(一致性和节省存储空间）

  1. 插入数据前需要维护索引表，需要保证数据的一致性，只需要维护一份完整的数据

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文件结构：

frm:存储表结构

ibd:存储索引+数据

底层结构：

  1. 主键索引：

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特点：

. 节点存储的是索引所在行的其他所有的字段

2.辅助索引：

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特点：

. 节点存储的是索引所在行的主键

3.联合索引：

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特点：

. 按照建索引字段的顺序，逐一比较

.尽量使用联合索引，少维护索引树