看懂这篇文章你就能理解索引了！！！
从数据结构底层彻底理解Mysql索引
- 前言
- 索引数据结构红黑树，hash，B+树详解
- 聚簇索引&聚集索引&稀疏索引到底是什么
- 为什么推荐InnoDB表必须建主键？并且推荐整形自增？
- 为什么非主键索引结构叶子节点存储的是主键值？
- 什么是回表？
- 联合索引底层数据结构什么样
- 小结
前言
其实最近学了很久，一直想写点什么。这次 开始写个mysql专题，从mysql索引底层开始写，然后是explain,索引优化，索引设计，sql优化，mysql锁等等；分库分表的以后会写。
索引数据结构红黑树，hash，B+树详解
先了解索引的本质到底是什么：
索引是帮助MySQL高效获取数据的排好的数据结构。
那么索引的数据结构可以有哪些类型呢，我们在这里一步一步往下分析。
比如说 select * from t where t.Col2=89,这条sql语句它会从上往下一条一条去找，大家可能会觉得它们靠的很近，其实不是这样；大家知道数据是存到磁盘上去了，第一次存的时候存到了1个点位，下次存的时候的点位不一定是挨着的了。因为写下条数据可能过了几天，这其中有程序把中间的写满了，导致会出现俩个点位差的很远。换句话说其实就是数据表在磁盘上面是随机分布的。
我们在磁盘上面拿数据会和磁盘做次交互，也就是1次IO。1次磁盘IO读取效率是不高的，所以就这样1次1次去做磁盘IO读取表的数据，去做比对。查找回收很低效的，所以要减少查找次数。这个时候索引就上场了。
那么我们可以把Col2建个索引，那索引其实就是一种数据结构
-
二叉树
我们可以拿Col2这列做个索引，key是索引字段的值，value是值所在的磁盘文件地址，例如77就是key，0x56就是对应的value。
那么我们把索引数据放到二叉树里。
二叉树特点就是左边的小于根节点，右边的大于根节点，比如说我们查找89,经过2次比对，发现找到了。所以用二叉树查找会比单纯的全表扫描效率高。（这里的二叉树认为是二叉搜素树）但是会有缺点：
如果我们查找的Col1，他是顺序的，这种数据放到二叉树里会和链表一样，是1个瘸腿二叉树
这种查找效率是非常慢的，和全表扫描没什么区别。 -
红黑树
再次查找6的时候发现，3次就找到了。那么为什么mysql索引没选择这种呢？
其实还是因为树的深度决定的。
我们工作中的表数据会很大，比如我们有500万行数据，树的高度可能会几十行。假设我们树的高度是20行，假如我们要查找的元素在叶子结点，从根节点出发我们要遍历20次查找才能找到。
20次磁盘IO效率也会非常低，这样肯定是不行的。
其实问题的本质是和树的高度紧密相关。2-3层高度还是可接受的。 -
Hash
比如Col2作为hash索引，经过hash计算，放到相应地方。对索引的key进行一次hash计算就可以定位出数据存储的位置。按道理来说hash效率更高些，但是99%情况不是，hash索引仅能满足 “=”，“IN”，不支持范围查询，还有hash冲突问题。 -
B树
我们可以把横向放的索引元素越多，那么树的深度就会越少。
一个大的结点放很多索引元素。data是索引文件所在的磁盘的地址，小节点就是K-V特点：叶节点具有相同的深度，叶节点的指针为空 所有索引元素不重复 节点中的数据索引从左到右递增排列其实mysql里也没用这种，而是用到了它的变种B+树
-
B+树（重点来了）；
我们可以看到，B+树种非叶子结点都是没有data了，都放到了叶子结点里。
意味着叶子结点有我们这张表的所有索引。
特点： 非叶子节点不存储data，只存储索引(冗余)，可以放更多的索引。
叶子节点用指针连接，提高区间访问的性能。
它的每一个结点从左到右是有序的，这一点B树也是具备的。这就是排好序。
那么我们看下查找过程
比如查找30，会从根节点开始。进行1次磁盘IO找到，把它load到内存去。
拿30去内存里做比对，通过二分查找，快速定位，发现在15和56之间。那么找到了
进行一次磁盘IO找到这一页数据，我们把它加载到内存，发现介于20-49之间，继续往下。
进行一次磁盘IO找到，把这个叶子结点load到内存进行比对，发现找到，再把30对应的磁盘文件地址去磁盘上找这一行数据。
1次磁盘IO的时间是远大于在内存中比对的时间的。那么可不可以把所有索引元素的数据都放到根节点上呢？这样岂不是1次磁盘IO，加载到内存中比对即可吗？
肯定是不行的，因为这样在数据量巨大的情况下，会瞬间使内存使用率过高，把内存撑爆，并且也不会很快，而且1次磁盘IO也弄不了这么多数据。
之前的红黑树是因为高度太高，那么B+树真的解决了高度的问题了吗。
是真的解决了，mysql认为每个结点就是1个页，默认1页的大小是16KB。那么我们可以估算下3层高度能存储多少数据。
一张表假设用bigint做主键，8B，1个地址大概是6B。那么1页是16KB，可以存放16KB/14B=1170个结点。第二层同理1170个，那么叶子结点，
最多也就1KB，这个叶结点16个。那么一共放
1170x1170x16=2190万。这样的数据量也就用了3行。经过了3次磁盘IO就找到了元素。
mysql会把根节点常驻内存，那就更快了。高版本会把所有非叶子结点加载到内存，那么可能也就1次磁盘IO把叶子结点加到内存。
那么mysql索引为什么选择B+树而不选择B树？
1.树的高度决定的。
我们估算小B+树存储2000多万数据得多高，每个结点16个元素，（默认每个结点还是16KB，1个结点1KB大小），取16为底2000万的对数得到是8层，可以看到存储相同数据量，B+树仅用3层。
B+树的高度是非叶子结点能存储多少索引元素确定的。
2.B+树可以很好的支持范围查找
假设我们找Col1大于20小于50，从根节点出发，找到叶子结点，从20出发拿出来根据指针定位到下个结点，这样一直拿，就可以了，找到50就不需要再找了。
这也就解释了，指针可以提高区间的访问性。B树没有指针，找完20，会继续从根节点往下找，效率会低得多。mysql的叶子结点指针是双箭头，对传统B+树做了优化。
这就是B树和B+树两个重要区别
聚簇索引&聚集索引&稀疏索引到底是什么
索引是存放到磁盘上的，可以看下他们什么样，
mysql存储引擎是形容数据库表的，用的比较多的为InnoDB和MyISAM俩种。
MyISAM索引文件和数据文件是分离的(非聚集)
这种结构就是稀疏索引（非聚集索引）
InnoDB引擎
数据和索引是在一起的，如下图
区别就是叶子存放的是正行数据，而MyISAM存放的是磁盘文件地址。
由此可以看出聚集索引和非聚集索引的区别了：索引和数据分开存储的——非聚集索引（稀疏），一起存储的就是聚集（聚簇）索引。
那么单从索引角度来说，是聚集索引快，还是非聚集索引快？
聚集的还是要快点。非聚集索引先从MYI文件拿到地址，再从MYD文件取数据，相当于跨文件去查找。
为什么推荐InnoDB表必须建主键？并且推荐整形自增？
从上边的聚集索引结构可以看出，InnoDB以B+树组织，如果有主键，这张表自带主键索引。那就可以用主键组织这张表的所有数据。那么如果不见主键，mysql该如何去做呢?它会从第一例找一列，数据不重复唯一的列，作为主键，用这一列索引数据来组织B+树。如果没选到，mysql会建个隐藏列，类似于rowid一样。mysql数据库资源是非常宝贵的，这种事情肯定是我们自己做的。
第2个问题，先说下为什么是整型？查找数据从根节点出发，会经过很多次比对。那么整型比大小肯定比字符串比大小快，字符串比较按照ASCII码；还有整型占用的空间比字符串的要小。
为什么推荐自增
我们看下不自增的情况：
如果不是自增的，根据B+树特点，会进行分裂和平衡。如果是自增的相当于一直往后边加。所以自增效率高。
为什么非主键索引结构叶子节点存储的是主键值？
对于MyISAM引擎来说没什么区别。对于InnoDB来说：
注意看图：非叶子结点和主键索引的没什么区别。叶子结点存的是主键。为什么2级索引不能把数据都放到叶子结点？
1.节约存储空间，如果有3，4个索引就要放3，4份数据。肯定是浪费空间的。
2.一致性。都放到叶子结点，插入数据时，主键索引和2级索引都要插完之后才能认为成功。如果有一处不成功就会有问题。如果叶子结点存主键，可以先让主键索引插入数据成功，再把主键放到这边来，减少复杂度。
二级索引其实也是非聚集索引，他会先找到叶子结点主键，然后回表去主键索引找到数据。
什么是回表？
ibd文件里，用二级索引去查，假设查找Alice，根据B+树结构快速定位到叶子结点拿到主键，再去回到主键索引里去找，定位到相应数据。
可以把聚集索引当做整张表，这就是回表的概念。
联合索引底层数据结构什么样
一张表是不推荐建很多单值索引，一般是建2-3个联合索引。以后我会写如何设计联合索引，那么我们看下底层数据
这里演示了下3个字段的联合索引，这里面涉及到了索引最左前缀原理，会按照索引建立的先后顺序。这里按照name,age,position，比如查找HanMeiei，HanMeimei
这里举个例子：
哪些字段会走索引呢？第1个会走，2和3语句不会走。
还是看上边的联合索引数据结构图，发现name和age是能通过索引树找到的，而第2条数据，跳过name在整张表里age就不是排好序的。
如果排好序第一个30找到就不用找了，但是跳过第一个字段就不是了，进行了全表扫描。
第3条也是如此。这也就是最左前缀原则的原理。
小结
本章主要是介绍了下mysql的底层数据结构。这对于理解索引优化很重要。下章节会开始进行Explain解释，以及后续的索引优化。