深入理解Mysql索引底层数据结构与算法

这是我第一篇CSDN文章，谢谢关注

你好CSDN！ 这是我第一次在CSDN使用 Markdown编辑器 。有必要说一下，因为在找工作时被HR猎头问了一句：“你平常有没有写技术博客啊？”，顿时傻了，我说：“现在还在学习，还没有达到成为可以分享经验的水平”，但是我知道，其实边学习边记录，才可能成为技术大牛。很多地方可以学习，有有知乎、极客时间、腾讯图灵学院、尚硅谷、CSDN~~

做笔记的好处

我仔细地想了想，归纳为如下几点：

1. 任何行业的任何人都必须勤奋努力，在机会来临之前， 克服自己的懒惰，每天写一点技术文章 ，长期积累，达到属于自己的10000小时；
2. 温故而知新，可以为师矣 ，做笔记主要为了以后回头看，巩固知识点；
3. 可以随时看当时的笔记是否有缺漏或者错误，可以及时补缺补漏，进行更正或补充 ；
4. 主要我以前的笔记都在电脑本地，或者硬盘里，我在想哪一天电脑或者硬盘损坏了，我就完蛋了！！保存在CSDN的服务器上，免费存储，没错，我是为此而来的~~
5. 在本地电脑做笔记，每次我都新建一个文件夹，太多了没有一个知识体系或者文件分类，希望在CSDN提高自己整理知识点以及文件分类管理的能力；
6. 是我这篇文章的网址¹，我在试下Markdown的"[1]"标注功能。

Mysql数据库涉及的算法

1. 二叉树： 使用二叉树添加索引，极端情况下存1~6，它是一个单边，得查找6次才找到；
2. 红黑树：相比较二叉树，有自平衡的功能， 存1~6，得4次才找到，数据量大的话数据深度很深；
3. hash算法：定位式查找，一次查询就可以找到，但是不适用数据的排序功能；
4. Btree ：相比较红黑树的深度，它的数据结构是横向扩展的，但是缺点是每个子节点存储了data；
5. B+Tree：B+Tree 叶子节点才存储data，可以增加度，度一般会超过100，因此h非常小（一般为3到5之间）
   （1）预读：磁盘一般会顺序向后读取一定长度的数据（页的整数倍）放入内存
   （2）局部性原理：当一个数据被用到时，其附近的数据也通常会马上被使用

mysql存储引擎（针对于表）

1. MyISAM：MyISAM索引文件和数据文件是分离的
   （1） MyISAM主键索引： B+Tree叶子节点存储的是 数据行的文件地址/文件指针
   （2） MyISAM普通索引：另外的一个B+Tree叶子节点存储的是 数据行的文件地址/文件指针

2. InnoDB：InnoDB索引文件和数据文件是合在一起的
   （1） InnoDB主键索引： B+Tree叶子节点存储的是 索引+数据（聚集索引）
   （2） InnoDB非主键索引 ： B+Tree叶子节点存储的是 主键

---

1. 网址说明 ↩︎