后端开发眼中的数据库——数据库索引

核心参考：B站数据库索引视频

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  索引是帮助数据库高效获取数据的排好序的数据结构。（是一种数据结构，如二叉树、红黑树、Hash表和B-Tree等）。

相关数据结构

• 二叉树：比起按顺序挨个扫描有一定的优化。但是底层不用，因为会形成只有一个儿子的树。
• 红黑树：比起二叉树形成单链有一定的优化。但是底层不用，因为有更好的办法。（红黑树本身在数据量大时，层数很多，查询次数也多。这是平衡二叉树的一种，我的数据结构博客中有平衡二叉树的调节办法和相关代码）。
• B-Tree：比起红黑树超多层数有一定优化。MySQL底层使用B树变种B+树。（二叉树有两个儿子，B树有一堆儿子，通过控制儿子个数来控制层数。B+树比起B树，它的非叶子节点不存数据只存索引做冗余，所有数据都存放在叶子节点，叶子节点之间用指针链接，这个指针链接可以方便的进行范围查找）。
• HASH：哈希索引，查询单条数据非常快，但是对范围查找无能为力，所以一般不用。

  B树的非叶子节点存数据，占地大；B+树非叶子节点只存索引，占地小；所以采用B+树，方便将索引放入内存。如果用B树的话因为附带有数据，放入内存并不方便。
  例：MySQL使用B+树，给一个非叶子大节点分配1KB空间，这样一个非叶子的大节点可以存一千多个元素 ，树一共有三层的话，叶子节点就可以存一千多万条数据。
  为什么用B+树而不用红黑树？需要再找一篇详细讲解的博客学习。

相关存储引擎

• MyISAM存储引擎：MyISAM引擎下，一张表有存放结构的文件，有存放数据的文件，有存放索引的文件共3个。MyISAM引擎查询时，先看是不是有索引，再按索引文件中的B+树结构找到需要的记录的地址，最后从数据文件中找到需要的记录。
• InnoDB存储引擎：此引擎有2个文件，存放表结构的文件和存放数据与索引的文件。这个与MyISAM的区别在于，它的记录直接就在B+树的叶子节点上接着，而MyISAM在另一个文件中。

  PS：聚集索引（聚簇索引），数据和索引在一个文件就是聚集索引，不在一个文件就不是聚集索引。
  PS：为什么InnoDB必须有主键，且推荐整型自增？InnoDB的数据文件中对于数据的组织方式就是B+树结构，没有主键就无法组织数据；B+树索引要多次比较大小，整型比较大小最容易；B+树的叶子节点是按顺序排列的，而且节点大小有限制，如果不自增，会导致有可能在满数据的节点插入新数据，要做很多调整，平衡，插入的开销很大。
  PS：联合索引，原来一个B+树节点中单个元素只是一个索引字段，建立联合索引之后B+树节点中单个元素是好几个字段。元素按照字段顺序比较大小 ，第一个字段相同的比较第二个字段，第二个字段相同的比较第三个字段，最终确定单个元素的大小。