【Mysql-索引的底层结构】

1、为什么索引结构使用B+树

（1）平衡二叉树

a、如果此时我们查找10需要走3次，并且随着树的深度，查询效率越低
b、如果我们要进行范围查找，查询大于5的数，需要进行遍历

（2）B树

特点： 一个节点可以存储两个值
高度：3 （相比平衡二叉树小了1），所以查找速度也就很快了，如果找10，只需要找2次
但是，他也是存在回旋查找的问题的，比方说查找5，会返回到6。。。。。
（3）B+

特点：我们会发现和B树存在不同的是，叶子结点存在了链表排序
这样就解决了回旋查找
叶子结点只存储key，非叶子结点即存储key，也存储value
所以范围查找的速度是非常的高的

2、MyISAM与InnoDB的区别？

(1) innodb存储文件有frm、ibd 是数据文件(共享表空间和单独表空间)而myisam是frm、myd（数据文件）、myi（索引文件）
myisam比innodb快
（2）innodb是聚集索引，使用B+Tree作为索引结构, 数据额文件是和（主键）索引绑定在一起的
（表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构），必须要有主键，通过主键索引效率很高。但是辅助索引需要两次查询，先查询到主键，然后再通过主键查询到数据。因此，主键不应该过大，因为主键太大。其他索引也会很大。
MyISAM是非聚集索引，也是使用B+Tree作为索引结构，索引和数据文件是分离的，索引保存的是数据文件的指针。主键索引和辅助索引是独立的。

   也就是说：InnoDB的B+树主键索引的叶子节点就是数据文件，辅助索引的叶子节点是主键的值；而MyISAM的B+树主键索引和辅助索引的叶子节点都是数据文件的地址指针。
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3、使用索引原则：

回表

概念：从非聚簇索引跳转到聚簇索引中查找数据的过程中称之为回表
看下表的表2，当执行下面SQL语句的时候，因为查询的是*，所以会回表表1
select * from table where name=?

索引覆盖（推荐使用）

概念：当非聚簇索引的叶子节点中包含了查询需要的所有字段时，不需要回表，这个过程称之为索引覆盖
下面的SQL不需要回表
select name from table where name=?

索引下推

select * from table where name=? and age=? 在没有索引下推之前，执行的过程时，先根据
name 从存储引擎中拉取数据，然后根据age在server中过滤
有了索引下推之后，执行的过程是：根据name,age整体的从存储引擎中做数据检索，返回对应的记录，不再server层做任何操作
https://juejin.cn/post/7005794550862053412

最左前缀匹配原则

表字段 id name age gender (id是主键，name,age是普通索引，组合索引)
select * from table where name=? and age=?
select * from table where name=?
select * from table where age=?
select * from table where age=? and name=? 优化器会优化
其中只有第三个用不了组合索引
index(abc)
where a>10 and b=1 and c=1
where a>10 and b=1 and c=1

4、聚簇索引和非聚簇索引的区别

聚簇索引不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。将数据存储与索引放到了一块，找到索引也就找到了数据。
非聚簇索引也叫二级索引，将数据存储与索引分开结构，索引结构的叶子节点指向了数据的对应行地址，通过地址才能找到对应的数据。

判断数据跟索引是否放在一起的，如果放在一起就是聚簇索引，不放在一起就是非聚簇索引

注意：在innodb中，数据在进行插入的时候必须要跟某一个索引的值进行绑定，这个值默认是主键，如果没有主键，选择唯一键，如果没有唯一键，选择6字节的rowid
数据一定跟索引聚集存放-》.frm .ibd

一个表中可以有多少个索引？ N个
索引如果是跟数据放在一起，那么数据会存储几分？ 数据会存储一份

下图是主键的索引结构

下图是Name的建立的索引结构

innodb中，一定有聚簇索引，但是其他索引都是非聚簇索引。
myisam中只有非聚簇索引（本来就是非开放的）

5、B+tree