https://www.wolai.com/curry00/fzTPy3kSsMDEgEcdvo4G5w
https://www.bilibili.com/video/BV1Kr4y1i7ru/?p=69
https://jimhackking.github.io/%E8%BF%90%E7%BB%B4/MySQL%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0/#%E7%B4%A2%E5%BC%95

索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构，排序好的数据结构。
优点：加快检索速度；通过创建唯一性索引，可以保证行数据的唯一性；通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗
缺点：创建和维护索引需要耗费时间，本身存储也要耗费一定空间

mysql_10">mysql索引类型

• 按「数据结构」分类：B+tree索引、Hash索引、Full-text全文索引（是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式）、R-tree空间索引(空间索引是MyISAM引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少)。
• 按「物理存储」分类：聚簇索引（主键索引）、二级索引（辅助索引）。
  • 二级索引（Secondary Index）就是非聚簇索引，是因为二级索引的叶子节点 存储的数据是主键。也就是说，通过二级索引，可以定位主键的位置。
  • 主键索引就是聚簇索引，叶子节点存储就是数据
• 按「字段特性」分类：主键索引、唯一索引、普通索引、前缀索引。
  注意主键索引不允许为null，不允许相同，唯一索引允许多个null但不能相同，普通索引允许为null也允许相同，前缀索引只适用于字符串类型的数据，前缀索引是对文本的前几个字符创建索引。
• 按「字段个数」分类：单列索引、联合索引。
  建立在单列上的索引称为单列索引，比如主键索引；
  建立在多列上的索引称为联合索引；
  

不同引擎对索引的支持情况

索引数据结构

哈希表、有序数组、B+树、B树、红黑树，二叉树

• 哈希表：只适用于等值查询的场景，用这种索引做不了范围查询，必须全表扫描。查询效率高

• 有序数组：有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀，但是一旦更新数据就得挪动后面的元素，成本太高

• 二叉搜索树：为了维持 O(log(N)) 的查询复杂度，需要保持这棵树是平衡二叉树。为了做这个保证，更新的时间复杂度也是 O(log(N))。
  二叉树是搜索效率最高的，但是实际上大多数的数据库存储却并不使用二叉树。其原因是，索引不止存在内存中，还要写到磁盘上。你可以想象一下一棵 100 万节点的平衡二叉树，树高 20。一次查询可能需要访问 20 个数据块。

• B树：在二分查找树的基础上，增加单个节点的数据存储数量，同时增加了树的子节点数，一次计算可以把查找范围缩小更多。
  插入节点过程：中间节点向上分裂，某个分支超过最大节点数了，最中间的节点，加入根节点中去 https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BTree.html（可视化演示网站）
  
  

  但是非叶子节点会存放索引数据和业务数据，为了查找对比计算，需要把数据加载到内存以及 CPU 高速缓存中时，都要把索引数据和无关的业务数据全部查出来。如果所对比的节点不是所查的数据，那么这些加载进内存的业务数据就毫无用处，全部抛弃。

• B+ 树：为了拆分索引数据与业务数据的平衡多叉树。非叶子节点只保存索引数据，叶子节点保存索引数据与业务数据，叶子结点形成双向链表，所有元素都会出现在叶子节点。这样即保证了叶子节点的简约干净，数据量大大减小，又保证了最终能查到对应的业务数。既提高了单次 I/O 数据的有效性，又减少了 I/O 次数，还实现了业务。

• 红黑树：红黑树就是介于完全不平衡和完全平衡之间的一种二叉树，可以解决二叉树的这个问题（二叉树缺点：顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。大数据量情况下，层级较深，检索速度慢，），通过每个节点有红黑两种颜色、从节点到任意叶子节点会经过相同数量的黑色节点等一系列规则，实现了树的层数最大也只会有两倍的差距，这样既能提高插入和删除的效率，又能让树相对平衡从而有还不错的查询效率。
  从整体上讲，红黑树就是一种中庸之道的二叉树，但是用来当mysql的索引还是有问题，用红黑树存放100万个数据，把树放满，这个树的高度会越变越高和二叉搜索树一样

1、B树和B+树的区别

• B+树所有的数据都会出现在叶子节点，B+叶子节点有所有索引的冗余和其对应的数据，非叶子节点没有数据，B树没有冗余，非叶子节点有数据
• B树检索的过程就相当于对于范围内的每个节点的关键字做二分查找，没到达叶子节点可能检索就结束了，检索B+树最后肯定会查询到底，效率比较稳定
• B+树叶子节点之间相互之间也构成一个双向链表，B树没有。所以B树进行范围查询需要找到查询的下限，然后进行中序遍历。B+树直接对链表进行遍历就行

2、为什么mysql使用B+树？

• B+树非叶子节点不放数据只放索引，所以可以存放更多的索引，比B树更矮胖，所以IO次数就比较少
• B+树有很多冗余节点，所以插入、删除的效率就比较高，而B树删除插入调整很多
• B+树叶子节点用双向链表相互连接了起来，所以范围查询效率比较高

3、MyISAM和InnoDB引擎中的B+树区别是什么？

• MyISAM不管是不是主键索引，使用的都是非聚簇索引（叶子节点的data部分放数据记录的地址）
• InnoDB主键索引使用聚簇索引（叶子节点部分就是数据），二级索引则是非聚簇索引

聚簇索引和非聚簇索引

• 聚簇索引：
  优点：查询速度快，对主键的排序查找和范围查找速度快
  缺点：依赖有序数据，更新代价比较大
• 非聚簇索引：
  优点：更新代价小
  缺点：依赖有序的数据，可能会二次查询（回表）

1、什么是回表？
如果我用 product_no 二级索引查询商品，如下查询语句：

select * from product where product_no = '0002';

会先检二级索引中的 B+Tree 的索引值（商品编码，product_no），找到对应的叶子节点，然后获取主键值，然后再通过主键索引中的 B+Tree 树查询到对应的叶子节点，然后获取整行数据。这个过程叫「回表」，也就是说要查两个 B+Tree 才能查到数据。

2、创建表时，InnoDB 存储引擎会怎么选择索引？

• 如果有主键，默认会使用主键作为聚簇索引的索引键（key）
• 如果没有主键，就选择第一个不包含 NULL 值的唯一列作为聚簇索引的索引键（key）
• 在上面两个都没有的情况下，InnoDB 将自动生成一个隐式自增 id 列作为聚簇索引的索引键（key）