一、索引

1.索引的本质

索引:帮助mysql高效获取数据并排好序的数据结构。

简单举例，我们把一串数据保存到mysql表中的格式如下。
mysql数据保存到磁盘时，每条数据保存的位置并不一定是连续的磁盘地址进行保存的，即mysql表中相邻的两条数据，对应的磁盘地址不一定相邻。
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执行一条查询语句

SELECT * FROM TABLE WHERE TABLE.column2 = 15

    在没有索引的情况下，他是在全部表数据的范围内开始查找了，从第一条column2为20开始逐条向下找，直到找到15为止。每次查询一条记录时就去和磁盘做一次I/O操作，把存在磁盘中的数据读取出来，那么如果数据量很大时，需要磁盘I/O的次数可能会非常的多，性能不高并且效率非常的低。
    基于这种场景，我们就可以设计一个简单的索引，来解决这种问题。把这些数据保存到一个二叉树中(mysql并没有使用二叉树作为索引存储结构这里只是举例)。
二叉树中，每个根节点大于左子节点，小于右子节点。
    按照这个规律，查找15时，先比较根节点20,15<20,那么去根节点的左边继续查找，节点15，15等于15。查找两次就找到了。
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2.mysql的索引结构

    那么mysql为什么没有采用二叉树呢？
    我们这时来看一下表中第一列的数据，它从1开始值是连续递增的。按照上边的逻辑节点大于左子节点小于右子节点的值。
数据结构演示网站
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    这样就变成了一个链表了，此时查找某个值的时候，又变成全表扫描了。
    那能不能改进成红黑树呢？

    那虽然不会变成链表，但是实际情况下，mysql表中保存的数据不可能就只有几条数据，可能有几万，几十万甚至更多的数据，此时使用红黑树那么树的高度可能会非常的高。如果有100w数据，假设树的高度为50层，如果要查找的数据在这颗树的叶子节点，那么需要查找的次数就为50次。所以说在数据量特别大的情况下红黑树解决的效果就非常的局限了。数越高需要查找的次数就越多，即I/O次数就越多，效率就越低。

那能不能控制一树的高度，不要让他这么高呢？
那就有必要稍微了解一下B树结构了。百度百科
=》了解完B树，这里再来举个例子。《=

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一个节点指定是：

上图中，每个节点都是按照从左到右值依次递增的，所有的元素不会重复，叶节点具有相同深度，叶节点的指针为空。假设深绿色有数值的部分代表mysql表中第一列的值把他理解成id列，下方data保存了它所有对应的数据，即一个id对应的一行数据的所有内容，拿15来举例，15下的data部分a保存的是它15这个值下对应的相关信息。这种数据结构就解决了红黑树的树高度问题，但是实际上mysql也没用采用这种数据结构。而是对它进行了改造，也就是B+树。

=》B+树举例。《=

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B+树：非叶子节点不存data，只存索引（冗余数据），这样可以放更多的索引。叶子节点包含所有的索引字段。叶子节点用指针连接，提高区间访问的性能。

B+树每个节点中的值，拿下图举例,当二叉树来理解，即20这个节点做子树的值都是小于20，右子树的值，都是大于等于20。
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B+树的叶子节点相邻节点直接是有指针相连的，并且值从左往右依次递增的，也就是排好序的。

B+树中的一个节点其实就是mysql中一页。mysql中默认一页数据的大小为16KB。（这个大小可以改，但是不建议去改，mysql为啥要定16它肯定是经过理论测试等等过程之后得出来的，是符合大多数场景的。）
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这时，淡绿色代表的是下一页数据的地址。

然后我们要查找一个值的时候，比如50，mysql每次会把一页数据加载到内存，因为一页数据即B+树的一个节点，节点里的值都是排好序的，所以可以通过查找算法来进行查找，例如通过二分查找算法去查找，最终找到或者未找到。找到50时，这里的data可能保存的是这个记录对应的所有行数据，也可能是一个地址（这个其实取决于索引的类型和存储引擎这里说的是innodb引擎，下边会讲到）。

这时，我们就能大概算出每个节点能保存多少数据了。一页数据中是由具体的数据和下一页数据地址为单位组成的。
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假设15为int类型，mysql中int类型占4个字节的话，下一页地址占大约6个字节。
16KB * 1024 = 16384字节。
16384 / (4+6) ≈ 1638
所以保存int类型的数据，一页大概能保存1638个。如果B+树为三层，那么能保存多少数据呢？
叶子节点一页16Kb一页数据，里边放了不止int这个值，还有data数据。叶子节点每个估计能放16条数据的话。总共能放多少数据呢？
1638 * 1638 * 16 = 42928704 （4千多万）。4千多万树的高度才三层。大大减少了I/O操作次数。
所以说如果查找数据时走索引查找数据效率是非常高的，而且根节点中的数据是常驻内存中的。

为什么mysql在B和B+树中，最终选择B+树？
如果B树保存int类型的数据。因为B树每个节点下每个int对应的数据是都保存起来的。按照一个节点16Kb大小，一个节点能保存16条数据来算的话，保存4千多万的数据，最终B树能多高呢？
16 * 16 * 16 * …=4千万。
需要乘多少个16，就有少层的高度，结果显而易见。

而B+树的树的高度，取决于非叶子节点每个节点能放多少索引数据（多少个int值），放的越多高度就会越低。所以为什么只有叶子节点存data。其它存的只是索引数据。

当然mysql不止这一种数据结构的索引还有HASH类型的索引。

二、存储引擎

1.MyISAM

MyISAM索引文件和数据文件是分离的（非聚集），请看下面讲解。

我们知道mysql中的数据是存在磁盘中，那么具体在哪个地方呢？
我们有一个数据库：study_mysql
在这里插入图片描述
库中有两个表，其中myisam_table存储引擎为MyISAM

CREATE TABLE `myisam_table` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8

如果没有修改mysql配置的话，默认是把这些数据库和表保存到data文件夹下的。
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下图三个文件对应myisam_table表相关文件。

其中

.frm保存的是表的结构数据。
.MYD保存的表数据。
.MYI保存的表索引数据。

=》MyISAM数据保存和查询举例。《=
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数据也就是下方表格的内容，保存在.MYD文件中。
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索引也就是B+树的数据保存在.MYI文件中。

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如果要查询列1的值等于30的内容，那么首先去.MYI文件中查找30，然后在根据叶子节点保存的内存地址，再去.MYD文件找到他对应的数据。

非聚集索引：简单理解为叶子节点没有保存索引对应的所有数据内容。请结合下方innodb理解。

2.InnoDB

了解MyISAM的数据保存和读取之后，对于非聚集的概念应该多少有点理解了。
表设置为innodb引擎：
还是study_mysql库

库中有两个表，其中innodb_table存储引擎为InnoDB

CREATE TABLE `innodb_table` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

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其中

.frm保存的是表的结构数据。
.ibd保存的是索引和数据。

在这里插入图片描述
表数据文件本身就是按照B+树组织的一个索引结构文件
聚集索引（聚簇索引，主键索引）：叶子节点本身包含了完整的数据记录。
之前有说过叶子节点可能保存的不是所有数据，可能是数据所对应的磁盘地址。其实innodb非主键索引，叶子节点保存得是主键内容，如果叶子节点保存的是全部数据那么就是聚集索引。反之叶子节点只包含主键数据的，称为非聚集索引。MyISAM的主键索引和非主键索引都是一样的。

3.为什么建议InnoDB表要建立主键并且推荐int类型自增？

如果创建表时指定了主键，那么mysql在构造B+树时就可以根据你的主键去维护这个B+树的结构。如果你没指定主键，那么mysql就会从你表中的所有列中找到一列，这列中的值都不重复，如果没有找到则它会自己创建一个隐藏的列，这个隐藏的列会和你表中的数据对应起来，使用隐藏列去构造这个B+树。

那你可能有几个疑问：
    1.为啥mysql能做，我还要自己去建主键呢？
    其实你这么理解本来干一个事情，你事先准备好沟通好开始去干，可能就只需要等2小时。同一件事你懒得去沟通，导致后续需要额外的1小时来处理你预期想要的东西，总共用了3小时。现在无论是企业还是个人都注重效率，那么为啥不能一个主键能解决的事情还要让程序额外帮你搞呢？当然针对是这个场景。其他情况可能就是得需要程序搞来提高我们的效率，不要过度理解。
    2.为啥推荐int类型呢？
    你想想你学过的查找算法，大部分场景是不是都是数字之间的比较。如果是字符串之间比较，你还需要把字符串每位的ASCII码值计算出来，最后根据整体的值比大小，这又和上边说的有点像了，本来2小时能完成，你非要干3小时。虽然性能影响不会非常大，不然mysql估计也不会让你设置成字符串类型。当然这里还是推荐int，如果说非要有个场景就需要字符串类型，那就是你把控了，决定权在你。
3.为啥要自增呢？
演示地址
还是那个网站，你们可以自己感受一下，插入连续递增的数据和插入有大有小的数据，不是递增的数据。看下一这个过程。
在这里插入图片描述
这个过程，你可以看出，如果是自增的话，它只需要在最后一个节点插入，放不下的时候，在后边追加一个节点，并且维护一下上一个节点的值。如果不是自增的话，你往3和4中间插入一个3.5那么就不止是后边追加，可能要分裂还要平衡等。效率是没有自增的高。

4.innodb的主键索引和非主键索引（二级索引）区别

innodb的表，每张表只有一个主键索引，就是叶子节点存放了所有数据内容的索引。
非主键索引，叶子节点只放了对应的主键内容。根据指导的字段建立的索引，比如根据名称列创建的索引。
通过name查询时，走的二级索引，最终找到name对应的主键就，然后再去主键索引里找到他对应的这一行所有数据。也就是我们常说的回表，就是通过二级索引找到id，然后在去根据id查询对应的内容。（这里举例是单值索引，就是一个字段建立一个索引，不推荐建立很多单值索引，这里只是举例。）
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为什么二级索引只存主键信息呢？为啥不把数据全放在叶子节点呢？

节省空间，如果你的表数据很多，又多个二级索引那么这么多重复的数据是非常占空间的。
保持一致性，你插入一条数据所有的索引都需要维护数据，如果只有主键索引维护，减少了部分维护成本

5.联合索引

1.联合主键结构
可以理解为有一张雇员表，有name，age，job，join_time这几列，其中name，age，job作为联合主键。
在这里插入图片描述
那么叶子节点就是存的join_tiem的数据。

2.联合索引结构（非联合主键）
如果是根据列 name，age，job创建的二级索引，那么结构如下。叶子节点的值为主键信息。
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这里有一个最左前缀的内容。
即你创建索引的时候

KEY `idx_name_age_job` (`name`,`age`,`job`)

根据你指定的字段，优先级按照你指定列的左边第一列开始，先按照name排序，如果值相同，按照第二列age排序，以此类推。也就是上图的内。

=》索引最左前缀举例《=

1. 
select * from table where name = 'Tom' and age = 19
2.
select * from table where age = 19
3.
select * from table where age = 19 and job = 'dev'
4.
select * from table where job = 'dev'

上述4条语句那些会走索引，那些不会走索引。（这里的索引时上图中的联合索引）
结果：只有第一条会走索引。
为什么只有第一条走索引呢？
因为你的索引创建规则是按照name，age，job的优先级创建的，
首先，我根据name能找到一个范围，这个范围里的数据都是Tom的。
其次，在这个范围中，age也是有序的，所以在这个范围进一步跟进age进行筛查，把范围进一步缩小。
最后，缩小之后的范围就是我们要的全部数据了。

其他情况：
拿2.select * from table where age = 19举例。
你直接查age=19。
此时age在索引中保存的是无序的。为什么这么说呢？你明明说的是根据优先级排序的啊，age的优先级排第二。这个是没错的，那他这age是不是相对于name这个字段是有序的，但是思考一下基于全表他还有序吗？
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结果显而易见，基于全表是无序的，基于name是有序的。所以只能去表中一个一个找，不会走这个索引的。其他的sql也是这个道理。你没办法一步一步的缩小范围，或者你一开始就没办法限定一个范围。那么你就只能全表扫描，那就不走索引了。