数据库索引

概念

假设有一张表 tep ，要查询表中id为6的一条记录，
如果没有索引，就一行一行对比，但表中的数据都是存储在磁盘上，这就意味着可能要经历多次磁盘IO，而磁盘IO操作非常耗时，所以效率低

• 索引就是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构
• 索引的数据结构：
  • 二叉树
  • 红黑树
  • Hash表
  • B-Tree

为什么是B+树？

二叉查找树的不足：

  如果id是1，2，3，4，5，6…这样顺序递增，那么树就类似与一个链表，查找速率依然很低

红黑树

  简单的说就是一个自平衡的二叉查找树，这样便解决了二叉查找树的问题
  但是实际数据通常很多，如果说数据过多，红黑树的深度就越大，同样查询速率低

注：
二叉查找树和红黑树的节点，包括两个部分，一部分是索引数据，另一部分是对应的数据在磁盘中的地址
如果节点数据部分是我们要找的值，那么会根据节点中的地址，找到磁盘中对应的记录

怎么解决？
  想要的是结果深度过大的问题，那么最直接的方法就是变宽，于是就有了B树

B树

一个节点中有多个数据索引，索引从左到右递增排序

B+树

B树的变种，非叶子节点不存储数据，这样一个节点，在同等大小的时候能存储更多索引，更好的降低树的深度

hash表

hash表通过hash()，给每一个id分配一个哈希值，直接通过哈希值就能找到。

那为什么还是用B+树？
原因：
  如果是：select * from t where id>6
  这样hash表就不好用了，而B+树，叶子节点都有指针，非常方便。

innodb和myisam存储引擎

存储引擎是基于表的

myisam的索引文件和数据文件是分离的（非聚集）
如：

过程：

MyISAM中索引检索的算法为首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址，读取相应数据记录。

innodb存储引擎(聚集型)
InnoDB的数据文件本身就是索引文件，它的叶子节点data域存储相应记录主键的值而不是地址

聚集引擎：叶子节点包含了完整的数据记录，不用再通过地址查找

问题：

• 为什么InnoDB表必须有主键，并且推荐使用整型的自增主键？
  因为索引用的是主键，要求唯一，整型是因为比较起来速度更加快（如果使用UUID，生成的虽然唯一，但是比较起来就比整型慢），自增是因为，如果自增则每次插入新的记录时，会顺序添加到当前索引节点的后续位置，当一页写满，就会自动开辟一个新的页，这样不会涉及到移动节点的过程。