Mysql索引原理
参考出处
陈Chuan大佬系列，简书过500赞的博客
https://www.jianshu.com/p/d7665192aaaf
一文看懂 聚簇索引、非聚簇索引 和InnoDB和Myisam的区别
https://blog.csdn.net/lisuyibmd/article/details/53004848
Mysql B+树的插入删除，看这一篇就够了，有图有真想
https://blog.csdn.net/sunshine_lyn/article/details/82747596
概论
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几个概念：
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InnoDB的行锁是建立在索引的基础之上的，行锁锁的是索引，不是数据，所以提高并发写的能力要在查询字段添加索引
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主索引和辅助索引：主索引就是主键索引，辅助索引就是根据业务需要，自己设置的普通的非主键的索引。这个在Myisam里面区别不大，但是在Innodb的时候差别很大
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聚簇索引：Innodb的主索引采用的是聚簇索引，一个表只能有1个聚簇索引，因为表数据存储的物理位置是唯一的。聚簇索引的value存的就是真实的数据，不是数据的地址。主索引树里面包含了真实的数据。key是主键值，value值就是data，key值按照B+树的规则分散排布的叶子节点。
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非聚簇索引：Myisam的主索引和辅助索引都采用的是非聚簇索引，索引和表数据是分离的，索引的value值指向的物理的存储地址。
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Innodb的索引：主索引采用聚簇索引，叶子节点的value值，直接存储的真实的数据。辅助索引是非聚簇索引，value值指向主索引的位置。所以Innodb中，根据辅助索引查询值需要遍历2次B+树，同时主键的长度越短越好，越短副主索引的value值就越小。但是Innodb中根据主键进行范围查询，会特别快。
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Myisam的索引：主索引和辅助索引都是非聚簇索引
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B+树：不管是什么索引，在mysql中的数据结构都是B+树的结构，可以充分利用数据块，来减少IO查询的次数，提升查询的效率，如图所示，一个数据块data里面，存储了很多个相邻key的value值，所有的非叶子节点都不存储数据，都是指针。
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Mysql采用B+树的优点：IO读取次数少（每次都是页读取），范围查找更快捷（相邻页之间有指针）
聚集索引
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聚集索引就是叶子节点的顺序和物理存储的顺序是一样的，所以范围查找的时候效率很高，但是DML操作的时候，为了维护物理存储的顺序和叶子节点一样，涉及到大量的数据位移调整。
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聚簇索引的顺序就是数据的物理存储顺序，所以一个表最多只能有一个聚簇索引，因为物理存储只能有一个顺序。正因为一个表最多只能有一个聚簇索引，所以它显得更为珍贵，一个表设置什么为聚簇索引对性能很关键
举例：主键为id的表中，范围查找 where id<1000 and id>200
则只需要找到ID=200和 ID=1000的叶子节点对应的位置，捞取数据块中间的所有的数据，就是要查找的范围数据了。但是如果以前没有ID=300这个数据，现在新增一个ID=300的数据，那么 ID>300的所有的数据都要往后挪一个位置。
树形结构科普
https://blog.csdn.net/zwz2011303359/article/details/63262541
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传说中的叶子节点，指的是最外层的节点，就像一棵树，只有最外层的节点才长叶子
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二叉搜索树的特点：
- 所有结点至多拥有两个儿子（Left和Right）；
- 所有结点只存储一个关键字（可以理解为索引，比如ID值）；
- 非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树，右指针指向大于其关键字的子树；
- 二叉搜索树如果是满二叉树时，查找的性能逼近有序数组的二分查找，同时插入的性能远远高于有序数组，因为只需要再对应的节点添加引用，而不需要移动任何老的节点
- B-Tree的特点
- 所有键值分布在整个树中（区别与B+树，B+树的值只分部在叶子节点上）
- 任何关键字出现且只出现在一个节点中（区别与B+树）
- 搜索有可能在非叶子节点结束（区别与B+树，因为值都在叶子节点上，只有搜到叶子节点才能拿到值）
- 在关键字全集内做一次查找，性能逼近二分查找算法
B+树的结构特点
- B+树索引并不能找到一个给定键值的具体行，它找到的只是被查找数据行所在的页，接着数据库会把页读入到内存，再在内存中进行查找，最后得到要查找的数据。数据的读取是精确到页的，因为页是计算机管理存储器的逻辑块，IO的磁盘读取，每次都读取数据的大小是一个页大小的整数倍。
- 假设B+Tree的高度为h，一次检索最多需要h-1次I/O（根节点常驻内存），复杂度O(h) = O(logmN)，m指的是一个节点存储的数据的个数。实际应用场景中，M通常较大，常常超过100，因此树的高度一般都比较小，通常不超过3。
- B+树与B树的不同在于：
- 所有关键字存储在叶子节点，非叶子节点不存储真正的data
- 为所有叶子节点（左右相邻的节点之间）增加了一个链指针
- 为什么数据库使用B+而不使用红黑树呢？
- 计算器在IO磁盘读取的时候，为了降低读取的次数，默认一次会读取一个页的数据量，MySQL(默认使用InnoDB引擎),将记录按照页的方式进行管理,每页大小默认为16K(这个值可以修改)。linux 默认页大小为4K。所以每次IO读取，都是读取一个页的数据量，所以B树的节点都是存储一个页的节点，这样的查询效率才是最高的
- 每次新建节点时，直接申请一个页的空间，这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里，加之计算机存储分配都是按页对齐的，就实现了一个结点只需一次I/O。这样大大降低了树的高度
- 为什么mysql的索引使用B+树而不是B树呢？
- 范围查找更快，mysql是关系型数据库，经常会按照区间来访问某个索引列，B+树的叶子节点间按顺序建立了链指针，加强了区间访问性，所以B+树对索引列上的区间范围查询很友好。而B树的数据有一部分存在在非叶子节点上面，而且默认的B树的相邻的叶子节点之间是没有指针的，所以范围查找相对更慢。
- 降低树的高度，但是最底下一层的节点会更多，因为所有的数据都堆积在最底下一层了，用空间换速度。B+树更适合外部存储(一般指磁盘存储),由于内节点(非叶子节点)不存储data，所以一个节点可以存储更多的内节点，每个节点能索引的范围更大更精确。也就是说使用B+树单次磁盘IO的信息量相比较B树更大，IO效率更高
B+树插入和删除的逻辑
https://blog.csdn.net/sunshine_lyn/article/details/82747596
- 插入：和红黑树特别像，新数据插入到一个满了的节点中时，会优先进行左旋右旋，如果邻近的节点都满了的话,会取中间的一个key往上一个层级插入，直至到Root节点,树的高度的增加，都是通过根节点的拆分来完成的，这保证了所有左右节点的高度差不超过1
- 删除：会进行调整优化树形结构，使树的数据更分散，以及降低树的高度。比如如果该节点的数据过少，可以从邻近的节点左旋 右旋数据来填充。可能的话，降低一个树的高度。
为什么Mysql不选择Hash索引？
Hash索引的优势是精确查找的话，速度会更快，为什么不选择Hash索引
- Hash索引不适合范围查找，而B+树特别适合范围查找（特别是聚簇索引的时候）
- Hash索引每次查询要加载所有的索引数据到内存当中，而B+树只需要根据匹配规则选择对应的叶子数据加载即可
- 另外B+树引入了缓存机制 和 数据页技术来提升性能（不过理论上来说，这两个特性Hash索引也可以实现）
