MySQL的索引原理及使用

索引模型（基础数据结构）

索引模型：哈希表、有序数组、搜索树，这里的模型是指索引的底层实现的基本数据结构，Mysql中不同的引擎对于索引的实现结构说的即是索引模型。 

有序数组

有序数组这个在数据结构中是最基础的结构，也是最简单的，对比理解的话就是我们编程中常用的数组、链表，它是顺序排列连接的，空间分配上也是集中的。

 

可以依据有序表的基本算法二分查找来实现快速的查询，对于排序和区间查找也是十分便捷迅速的。使用链表结构，对于比对查询、区间查询是非常快的。

哈希表

哈希表是一种以键 - 值（key-value）存储数据的结构，我们只要输入待查找的键即 key，就可以找到其对应的值即 Value。哈希的思路很简单，把值放在数组里，用一个哈希函数把 key 换算成一个确定的位置，然后把 value 放在数组的这个位置。采用哈希算法，当出现地址冲突时，使用链地址法进行冲突解决。

采用哈希算法，优缺点也很明显，优点，Key因为不需要考虑顺序问题，插入时非常快，只需要无脑追加即可；缺点，因为key不是递增的，所以查询时无法支持排序，哈希索引也不支持部分索引列匹配查找。

搜索树

这里的搜索树，一般使用B树，这里补一下数据结构中的B树结构；说B树之前，先顺一个前置的知识点，平衡二叉树；

平衡二叉树

二叉树应该都不陌生，大学数据结构的基本入门，二叉排序树是基于二叉树上多了个“有序”的概念，简单来说，即 左 < 右或 右<左，反正就是，树是按着顺序建立的 。

相比较普通的二叉树，二叉排序树具有“顺序”的特点，但是当极端情况下，即单边顺序排列下去，二叉排序树就成了单链表了，失去了树的意义，于是在二叉排序树的基础上进一步加强，即：满足二叉排序树特点同时又左右子树高度差小于等于1，就有了平衡二叉树。平衡二叉树的特点如下： 

1. 二叉排序树

2. 任何一个节点的左子树或者右子树都是「平衡二叉树」（左右高度差小于等于 1）

B树（平衡树）

平衡二叉树已经很好了，其因为顺序、且限制了树的饱和，于是使得平衡二叉树在检索时，具有很高的性能，复杂度才O(logN)，此时影响查询性能的瓶颈就演变到节点数量N了；根据树的特点，进行比对计算的次数取决于树的高度，如果节点的数量固定，我们可以通过控制每层的节点数来控制树的高度，不拘泥于“二叉”这一特性，变成多叉的平衡树（B-树）。

B树是一个绝对平衡树，所有的叶子节点在同一高度。在每个节点存储多个元素，在每个节点除了指针节点外，还存储相应的数据；相比二叉平衡查找树，在整个查找过程中，虽然数据的比较次数并没有明显减少，但是磁盘IO次数会大大减少；B