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MySQL性能优化专栏
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深入理解MySQL底层索引结构与算法
什么是索引？
一句话解释：索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构。
我们都知道MySQL底层使用的是B+Tree树，那为什么要使用B+Tree树勒？有哪些数据结构可以使用?
索引数据结构的选择
不了解数据结构也没关系，记住就行，后面去理解下各种数据结构就好。
这四种我们都没有使用，为什么不使用？
-
二叉树
这是因为如果我们的主键是自增的，那么所形成的二叉树就跟链表一样了，链表的缺点大家都知道，插入快，查询慢。
-
红黑树
红黑树是对二叉树的一个升级，可以解决上面那个问题，但如果数据量巨大，那么它的高度是非常高的，那么也会导致查询慢。 -
Hash表
Hash表单纯来说，查找的时候都比B+Tree树快，因为只需要计算一次hash就可以找到数据。但它不支持范围查询之类的复杂查询，如果需要范围查找，那么就得全表扫描了。 -
B-Tree
这个结构解决红黑树的问题，但不完全解决，因为它是相当于开了一个多叉树，也就是一个节点可以存储多个节点，因为它设置了根节点的大小为16KB。但B-Tree结构是非叶子节点不会存储数据，所以高度对于B+Tree树还是比较高。
为什么MySQL选择B+Tree，不选择B-Tree?
主要因为两个原因：
- 同样的数据量B+Tree树的高度小于B-Tree的高度，因为B-Tree非叶子节点也会存储数据，而MySQL设置的一个高度数据大小是16KB。所以每个节点的数据大小越大，每个高度能存储的节点就越少，那么能存储的节点数量也就越少
- 加载到内存中，费内存
什么是聚集(聚簇)索引，什么是非聚集索引？
我们常用的InnoDB存储结构就是使用的聚集索引，而非聚集索引就是MyISAM。
聚集索引：叶子节点包含了完整的数据记录(也就是数据和索引没有分开)。
非聚集索引：MyISAM索引文件和数据就是分离的。
在window下安装mysql，然后建一个test表，找到mysql安装目录下的data目录，再找到对应的数据库目录，打开后可以看到下方的文件。
InnoDB存储结构
- frm：表结构
- .ibd：索引加数据
MyISAM存储结构
- 【frm后缀】：表结构
- .【MYD后缀】：数据
- 【MYI后缀】：索引文件
什么是主键索引和非主键索引？
主键索引：每张表都有主键，你设置的主键会默认生成一个索引，该索引就叫主键索引。
非主键索引：除主键索引外，设置的其他索引如单一索引，联合索引都是非主键索引。
两者区别：主键索引的叶子节点是存储的完整数据，而非主键索引叶子节点是存储的主键id，所以就有个回表操作。SQL命中了非主键索引，非主键索引还需要进行一次回表操作
什么是覆盖索引？
覆盖索引算不上真正的索引，它意思是查询的结构集在我们的索引中，就不需要进行回表操作。MySQL执行计划explain结果里的key有使用索引，如果select后面查询的字段都可以从这个索引的树中获取，这种情况一般可以说用到了覆盖索引，extra里一般都有using index；覆盖索引一般针对的是辅助索引，整个查询结构只通过辅助索引就能拿到结构，不需要通过辅助所以树找到主键，再通过主键去主键索引树里获取其他字段值。
为什么建议InnoDB表必须建主键？并且推荐使用整型的自增主键？
因为和Innodb的存储结构相关的，Innodb的索引和数据是在一起的，所以它肯定会由一列组成B+Tree，如果你没有建索引，首先MySQL会先从表里找一列全是数字不重复的列作为索引，如果没找到，会创建一个虚拟的索引rowId，所以这就是有啥建议有主键的原因。
第二个问题：为什么推荐使用整型的？
我们观察索引查找的过程，会发现每次都在做比较把，那什么样的数据比较最快勒，那肯定是整型咯，如果是uuid，还得转成Aisll码去一个一个的比较。
第三个问题：为什么推荐使用自增主键？
因为如果是有序的，那么就会减少B+Tree树的分裂和平衡。
如下图这时候插入7，可能会造成节点的分裂和平衡。因为我们知道叶子叶子的排列是排好序的，7在6和8之间，而刚好节点数量又达到了阈值，所以会分裂和平衡。
（这里是使用了数据结构可视化网址）
为什么非主键索引结构叶子存储的是主键值？(InnoDB)
因为一致性和节省存储空间，如果每开一个索引就要维护一份数据，那它浪费空间了。并且你做更新删除等操作时也需要同时删除几个索引下的数据。会产生回表操作（也就是查聚集索引的那个数据结构）
联合索引的底层数据结构是怎么样的？
分为联合主键和联合索引。
也是一颗B+Tree，但是它会排序，先比较name，再比较age，再比较position来决定先后顺序。
最左前缀原理是什么？为什么有这个最左前缀？
前提你创建了联合索引，你想要使用到索引，必须先使用最左边的那个字段，否则你是使用不了索引的。
EXPLAIN SELECT * FROM test_innodb WHERE name = 'Bill' and age = 31; 走索引
EXPLAIN SELECT * FROM test_innodb WHERE age = 30 AND position = 'dev'; 不走
EXPLAIN SELECT* FROM test_innodb WHERE position = 'manager'; 不走
EXPLAIN SELECT* FROM test_innodb WHERE name = 'Bill' and position = 'manager'; 走索引
EXPLAIN SELECT* FROM test_innodb WHERE name = 'Bill' and position < 'manager' and position > 'dev'; 走
EXPLAIN SELECT * FROM test_innodb WHERE age = 30 AND name = 'dev'; 走索引(因为Mysql的自动优化)
第二个问题：因为它的底层数据结构就是先根据字段前后去排序组成的二叉树，如果第一个没得，那么后面的字段你去查找会发现不是顺序的，那么你就只能去全表扫描了。
例如上图：如果不用name字段，那么age单独是没得顺序的，你根据age去查找肯定是得全表扫描的。想要age字段有序，之前的索引字段name必须是相等的
