Mysql 索引原理

1 . 查找效率较高的数据结构：hash表 完全平衡二叉树 B树 B+树

hash表	完全平衡二叉树	B树	B+树
精确查找快，范围查找慢	每个非叶子节点有两个叶子节点导致树高	范围查询不如B+树	B+树 的叶子节点 备份了所有非叶子节点，并且按照一定的顺序排列，范围查找快

2. “文件大小”和“占用空间”的区别： 简单的介绍了一下“文件大小”和“占用空间”的差别，所以当我们存储非常多的小文件的时候，其所占用的空间就越大，但很可能其实际的文件大小却很小，也就是这个道理。同理，一个文件越大，其占用的空间也就越小。
   
   说简单一点，拿仓库做比方，我们有100个仓库，为了好管理和查找，我们可能会把各种不同的物品分别放入不同的仓库，但是这个物品很可能不能填满仓库，那么它仍然也是占用了仓库的所有空间的。那么可能有人问了，为什么不把这个仓库多放东西，好节约空间，但是这样的话很可能你找很久久没有办法找到你所要的东西，其性能就非常低了。
   Windows会使用NTFS和FAT的文件系统管理磁盘文件，这个大家都知道，而所有文件系统都是基于"簇"的大小，也就是分配单元的大小，说白了，就是分配用来保存文件的最小磁盘空间量。而常用的Windows XP NTFS下最大的默认簇大小为 4 千字节 (KB)。也就是说，每个文件都是按4K的空间划分保存的，即使这个文件只有100字节。举个生活中的例子吧，很多人一起吃饭，这个分配单元就相当于碗的大小，这个文件就好比碗里的饭，每个人的饭量不一样，有人吃的多，就需要两个碗来盛饭，但是有的人吃的少，但也是要占一个碗。了解这个概念以后，理解起来文件大小和占用空间的关系就简单多了.
   3. Mysql 节点的一页为16kb，假设一行数据大小为1kb ,那么一个叶子节点可以存储16条数据，非叶子节点= 索引值（bigint 8b）+ 指针（6B）=14B ,16k/14B =1170(索引+指针) ，当B+树的高度为2时，1170* 16 =18724 条数据 ，当高度为3时，1170* 1170*16 =21907748条数据 ，也就是说2千万条数据的树高大概是3，那么磁盘IO的次数为3，
   4. Mysql 存储引擎默认为 MYISAM，其存储的是数据地址，Innodb 主键索引 存储的是数据，辅助索引存储的是主键索引值