一、定义

索引：提高数据库的性能，索引是物美价廉的东西了。不用加内存，不用改程序，不用调sql，只要执行
正确的 create index ，查询速度就可能提高成百上千倍。但是天下没有免费的午餐，查询速度的提高
是以插入、更新、删除的速度为代价的，这些写操作，增加了大量的IO。所以它的价值，在于提高一个
海量数据的检索速度。

二、常见分类

常见索引分为：

• 主键索引(primary key)
• 唯一索引(unique)
• 普通索引(index)
• 全文索引(fulltext)–解决中子文索引问题

（一）案例

案例：先整一个海量表，在查询的时候，看看没有索引时有什么问题？

--构建一个8000000条记录的数据
--构建的海量表数据需要有差异性，所以使用存储过程来创建， 拷贝下面代码就可以了，暂时不用理解
-- 产生随机字符串
delimiter $$
create function rand_string(n INT)
returns varchar(255)
begin
declare chars_str varchar(100) default
'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
declare return_str varchar(255) default '';
declare i int default 0;
while i < n do
set return_str =concat(return_str,substring(chars_str,floor(1+rand()*52),1));
set i = i + 1;
end while;
return return_str;
end $$
delimiter ;
--产生随机数字
delimiter $$
create function rand_num()
returns int(5)
begin
declare i int default 0;
set i = floor(10+rand()*500);
return i;
end $$
delimiter ;
--创建存储过程，向雇员表添加海量数据
delimiter $$
create procedure insert_emp(in start int(10),in max_num int(10))
begin
declare i int default 0;
set autocommit = 0;
repeat
set i = i + 1;
insert into EMP values ((start+i)
,rand_string(6),'SALESMAN',0001,curdate(),2000,400,rand_num());
until i = max_num
end repeat;
commit;
end $$
delimiter ;
-- 执行存储过程，添加8000000条记录
call insert_emp(100001, 8000000);

到此，已经创建出了海量数据的表了。

• 查询员工编号为998877的员工

select * from EMP where empno=998877;

耗时4.93秒，这还是在本机一个人来操作，在实际项目中，如果放在公网中，假如同时有
1000个人并发查询，那很可能就死机！

• 解决方法，创建索引

alter table EMP add index(empno);

• 换一个员工编号，测试看看查询时间

select * from EMP where empno=123456;

三、 认识磁盘

（一）MySQL与存储

MySQL 给用户提供存储服务，而存储的都是数据，数据在磁盘这个外设当中。磁盘是计算机中的一个机
械设备，相比于计算机其他电子元件，磁盘效率是比较低的，在加上IO本身的特征，可以知道，如何提
交效率，是 MySQL 的一个重要话题。

• 先来研究一下磁盘：
  
• 在看看磁盘中一个盘片
  

（二）扇区

数据库文件，本质其实就是保存在磁盘的盘片当中。也就是上面的一个个小格子中，就是我们经常所说
的扇区。当然，数据库文件很大，也很多，一定需要占据多个扇区。
题外话：

• 从上图可以看出来，在半径方向上，距离圆心越近，扇区越小，距离圆心越远，扇区越大
• 那么，所有扇区都是默认512字节吗？目前是的，我们也这样认为。因为保证一个扇区多大，是由
  比特位密度决定的。
• 不过最新的磁盘技术，已经慢慢的让扇区大小不同了，不过我们现在暂时不考虑。

我们在使用Linux，所看到的大部分目录或者文件，其实就是保存在硬盘当中的。(当然，有一些内存文
件系统，如： proc ， sys 之类，我们不考虑)

ls /var/lib/mysql -l

所以，最基本的，找到一个文件的全部，本质，就是在磁盘找到所有保存文件的扇区。
而我们能够定位任何一个扇区，那么便能找到所有扇区，因为查找方式是一样的。

（三）定位扇区

• 柱面(磁道): 多盘磁盘，每盘都是双面，大小完全相等。那么同半径的磁道，整体上便构成了一个柱
  面。
• 每个盘面都有一个磁头，那么磁头和盘面的对应关系便是1对1的
• 所以，我们只需要知道，磁头（Heads）、柱面(Cylinder)(等价于磁道)、扇区(Sector)对应的编
  号。即可在磁盘上定位所要访问的扇区。这种磁盘数据定位方式叫做 CHS 。不过实际系统软件使用
  的并不是 CHS （但是硬件是），而是 LBA ，一种线性地址，可以想象成虚拟地址与物理地址。系统
  将 LBA 地址最后会转化成为 CHS ，交给磁盘去进行数据读取。不过，我们现在不关心转化细节，知
  道这个东西，让我们逻辑自洽起来即可。

（四）结论

我们现在已经能够在硬件层面定位，任何一个基本数据块了(扇区)。那么在系统软件上，就直接按照扇区
(512字节，部分4096字节),进行IO交互吗？不是！

• 如果操作系统直接使用硬件提供的数据大小进行交互，那么系统的IO代码，就和硬件强相关，换言
  之，如果硬件发生变化，系统必须跟着变化
• 从目前来看，单次IO 512字节，还是太小了。IO单位小，意味着读取同样的数据内容，需要进行多
  次磁盘访问，会带来效率的降低。
• 之前学习文件系统，就是在磁盘的基本结构下建立的，文件系统读取基本单位，就不是扇区，而是
  数据块。

故，系统读取磁盘，是以块为单位的，基本单位是 4KB 。

（五）磁盘随机访问(Random Access)与连续访问(Sequential Access)

• 随机访问：本次IO所给出的扇区地址和上次IO给出扇区地址不连续，这样的话磁头在两次IO操作之间需
  要作比较大的移动动作才能重新开始读/写数据。
• 连续访问：如果当次IO给出的扇区地址与上次IO结束的扇区地址是连续的，那磁头就能很快的开始这次
  IO操作，这样的多个IO操作称为连续访问。
  因此尽管相邻的两次IO操作在同一时刻发出，但如果它们的请求的扇区地址相差很大的话也只能称为随
  机访问，而非连续访问。
• 磁盘是通过机械运动进行寻址的，随机访问不需要过多的定位，故效率比较高。

四、 MySQL 与磁盘交互基本单位

而 MySQL 作为一款应用软件，可以想象成一种特殊的文件系统。它有着更高的IO场景，所以，为了提高
基本的IO效率， MySQL 进行IO的基本单位是 16KB (后面统一使用 InnoDB 存储引擎讲解)

SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'innodb_page_size';

也就是说，磁盘这个硬件设备的基本单位是 512 字节，而 MySQL InnoDB引擎 使用 16KB 进行IO交互。
即， MySQL 和磁盘进行数据交互的基本单位是 16KB 。这个基本数据单元，在 MySQL 这里叫做page（注意和系统的page区分）

五、建立共识

• MySQL 中的数据文件，是以page为单位保存在磁盘当中的。
• MySQL 的 CURD 操作，都需要通过计算，找到对应的插入位置，或者找到对应要修改或者查询的数
  据。
• 而只要涉及计算，就需要CPU参与，而为了便于CPU参与，一定要能够先将数据移动到内存当中。
• 所以在特定时间内，数据一定是磁盘中有，内存中也有。后续操作完内存数据之后，以特定的刷新
  策略，刷新到磁盘。而这时，就涉及到磁盘和内存的数据交互，也就是IO了。而此时IO的基本单位
  就是Page。
• 为了更好的进行上面的操作， MySQL 服务器在内存中运行的时候，在服务器内部，就申请了被称
• 为 Buffer Pool 的的大内存空间，来进行各种缓存。其实就是很大的内存空间，来和磁盘数据进
  行IO交互。
• 为了更高的效率，一定要尽可能的减少系统和磁盘IO的次数

六、索引的理解

（一）建立测试表

create table if not exists user (
id int primary key, --一定要添加主键哦，只有这样才会默认生成主键索引
age int not null,
name varchar(16) not null
);
mysql> show create table user \G
*************************** 1. row ***************************
Table: user
Create Table: CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) NOT NULL,
`age` int(11) NOT NULL,
`name` varchar(16) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 --默认就是InnoDB存储引擎
1 row in set (0.00 sec)

（二）插入多条记录

--插入多条记录，注意，我们并没有按照主键的大小顺序插入哦
mysql> insert into user (id, age, name) values(3, 18, '杨过');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
mysql> insert into user (id, age, name) values(4, 16, '小龙女');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql> insert into user (id, age, name) values(2, 26, '黄蓉');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
mysql> insert into user (id, age, name) values(5, 36, '郭靖');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql> insert into user (id, age, name) values(1, 56, '欧阳锋');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

（三）查询结果

mysql> select * from user; --发现竟然默认是有序的！是谁干的呢？排序有什么好处呢？

1.为何IO交互要是 Page

为何MySQL和磁盘进行IO交互的时候，要采用Page的方案进行交互呢?用多少，加载多少不香吗?
如上面的5条记录，如果MySQL要查找id=2的记录，第一次加载id=1，第二次加载id=2，一次一条记录，那
么就需要2次IO。如果要找id=5，那么就需要5次IO。
但，如果这5条(或者更多)都被保存在一个Page中(16KB，能保存很多记录),那么第一次IO查找id=2的时
候，整个Page会被加载到MySQL的Buffer Pool中，这里完成了一次IO。但是往后如果在查找id=1,3,4,5
等，完全不需要进行IO了，而是直接在内存中进行了。所以，就在单Page里面，大大减少了IO的次数。
你怎么保证，用户一定下次找的数据，就在这个Page里面？我们不能严格保证，但是有很大概率，因为有局部
性原理。
往往IO效率低下的最主要矛盾不是IO单次数据量的大小，而是IO的次数。

2.理解单个Page

MySQL 中要管理很多数据表文件，而要管理好这些文件，就需要先描述，在组织 ,我们目前可以简单理解
成一个个独立文件是有一个或者多个Page构成的。

不同的 Page ，在 MySQL 中，都是 16KB ，使用 prev 和 next 构成双向链表！
因为有主键的问题， MySQL 会默认按照主键给我们的数据进行排序，从上面的Page内数据记录可以看
出，数据是有序且彼此关联的！

为什么数据库在插入数据时要对其进行排序呢？我们按正常顺序插入数据不是也挺好的吗？
插入数据时排序的目的，就是优化查询的效率。
页内部存放数据的模块，实质上也是一个链表的结构，链表的特点也就是增删快，查询修改慢，所以优化查询
的效率是必须的。
正式因为有序，在查找的时候，从头到后都是有效查找，没有任何一个查找是浪费的，而且，如果运气好，是
可以提前结束查找过程的