MySQL索引

一、索引模型

哈希表

键值对，其中key是通过特定的哈希函数得到的，相同的key，不同的value，此时会拉出一个链表。等值查询非常快，区间范围查询比较慢。

有序数组

等值查询和范围查询性能很好，但是在插入数据的时候代价比较高，只适合静态存储引擎（不会再修改的数据）

二叉搜索树

每个节点的左儿子小于父节点，父节点又小于其右儿子。更新的复杂度是log(N)，搜索效率很高，但是大多数数据库存储不使用二叉树，因为索引不止存在内存中，还要写到磁盘中，为了让查询尽量少的访问数据块，我们使用N叉树，其中N取决与数据块的大小。

二、InnoDB的索引模型

在InnoDB中，使用了B+树索引模型，数据都是存储在B+树中的。每一个索引在InnoDB里面对应一颗B+树。

主键索引

通过主键ID查询方式，只需要搜索ID这颗B+树。

普通索引

如果是对K字段（非主键）进行查询，也就是普通索引查询，那么先搜索K索引树，得到ID，再到ID索引树搜索一次，这个过程称为回表。

索引维护

挪数据：当前ID为3，插入一个ID为4的新值，只需要在ID为3的记录后面插入，但是如果要插入一个ID为2的，就需要逻辑上挪动数据。
页分裂：数据页满了，根据B+树的算法，需要申请一个新的数据页，然后挪动数据过去，性能会受到影响，还会影响数据页的利用率（原本放在一个页的数据放到两个页中）。当相邻两个页由于删除了数据，利用率很低之后，会将数据页做合并。合并的过程，可以认为是分裂过程的逆过程。

三、覆盖索引

如果执行的语句是

select ID from T where k between 3 and 5

这时只需要查 ID 的值，而 ID 的值已经在 k 索引树上了，因此可以直接提供查询结果，不需要回表。这个就叫做覆盖索引，由于覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段。

四、索引下推

其实就是根据联合索引中的值，减少回表。