一两千万数据的表慢查询如何加快？

• 索引是帮助Mysql高效获取数据的排好序的数据结构

• 索引数据结构

  1. 二叉树：左边元素比右边元素小，这样就进行了事先排序，但是如果元素是第增，那就会退化成为链表，如果查询是最大的那么就需要遍历所有元素，所以不可以。被排除。
  2. 红黑树：弱平衡二叉树，自动将树旋转，这样保证树不会退化成为链表，但是树的高度在数据量极大的时候依旧会很高。被排除。
  3. B-Tree：优化红黑树，每个节点放入多个数据
  4. B+树：数据都储存到叶子节点，非叶子节点用来存放索引，叶子节点会有冗余。（应用占比99%）
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     Mysql 节点默认大小大小设置为16K，一个索引大小为8B（bigInt类型）硬盘位置指针大小为6B那么一个节点就可以存储16KB/(8B+6B)即1170个子节点，如果树的高度为3，那么就可以存储117011702这么多的数据

  5.关于hash索引（有应用，但是应用较小）的问题：hash会有重复（但是mysql对此有优化，这不是主要原因），主要原因是范围查找会很慢（where col>6）

两种储存引擎（mysql表文件默认在安装目录的/data/文件夹下）

• MyISAM：叶子节点索引和数据所在指针值组成，数据储存在另外的文件中，每个表都有3个文件，.MYI 索引文件，.MYD数据文件，.frm 表结构文件
• InnoDB：叶子节点索引和数据组成，每个表都有2个文件，.MYID索引和数据数据文件，.frm 表结构文件,由于数据和索引放在一起，所以叫做聚集索引，并且为了组成B+树的数据结构，每张表必须有一个主键。

下图为InnoDB