Mysql索引结构以优化

• InnoDB索引数据类型结构
  
  通常在B+Tree上有两个头指针，一个指向根节点，另一个指向关键字最小的叶子节点，而且所有叶子节点（即数据节点）之间是一种链式环结构。因此可以对B+Tree进行两种查找运算：一种是对于主键的范围查找和分页查找，另一种是从根节点开始，进行随机查找。

下面做一个推算：

InnoDB存储引擎中页的大小为16KB，一般表的主键类型为INT（占用4个字节）或BIGINT（占用8个字节），指针类型也一般为4或8个字节，也就是说一个页（B+Tree中的一个节点）中大概存储16KB/(8B+8B)=1K个键值（因为是估值，为方便计算，这里的K取值为〖10〗^{3）。也就是说一个深度为3的B+Tree索引可以维护10}3 * 10^3 * 10^3 = 10亿 条记录。

• 聚合索引和非聚合索引
  聚集索引：以表主键(若无主键的时候以唯一索引、无唯一索引按rowId)为序，建立一个B+tree数据结构，行全量数据则存放在叶子节点上。
  非聚集索引：以索引列建立一个B+tree数据结构，和聚集索引不一样的地方是叶子节点存放的并不是行全量数据，而是聚集索引的主键。通过聚集索引的主键在找到全量数据
• 回表
  当我们使用select * 的时候where条件中有非聚集索引，那这个时候可能会回表，回表的具体含义是，查询了非聚集索引，但是select 后面查询的数据在非聚集索引中叶子节点中不存在，必须通过主键索引去查询。这个时候会走两次B+tree的索引结构（一次找到数据ID，一次根据数据ID去找查询 的数据）。这种情况叫回表
• 覆盖索引
  如果一个索引包含(或覆盖)所有需要查询的字段的值，称为‘覆盖索引’。即只需扫描索引而无须回表。
• 索引优化器
  会对我们的sql进行下优化，使得Mysql更好的使用索引，从而更好的节省时间和提升效率。
  具体优化点：等价变化规则、基于联合索引，调整条件位置等、优化count 、min、max等函数、将可转换的外连接查询转换为内连接查询、覆盖索引扫描、子查询优化、外连接转换为内连接、提前终止查询、IN的优化。
• 索引之explain
  

id
id列表示select查询的序列号，标识执行的顺序

  1、id相同，执行顺序由上至下

  2、id不同，如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行

  3、id相同又不同即两种情况同时存在，id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行；在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行。上图示例中执行顺序为3->1->2。

select_type
  select_type表示查询的类型，主要是用于区分普通查询、联合查询、子查询等。

 - SIMPLE：简单的select查询，查询中不包含子查询或者union
 - PRIMARY：说明查询中包含子部分，其最外层查询则被标记为primary
 - SUBQUERY/MATERIALIZED：SUBQUERY表示在select或where列表中包含了子查询,MATERIALIZED表示where 后面in条件的子查询
 - UNION：若第二个select出现在union之后，则被标记为union；
 - UNION RESULT：从union表获取结果的的select
table
  table表示查询涉及到的表，直接显示表名或者表的别名，如果不是直接显示表名，如下：

   由ID为M,N 查询union产生的结果
   由ID为N查询生产的结果
type
   type表示访问类型，sql查询优化中一个很重要的指标，结果值从好到坏依次是：

  system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
  system：表只有一行记录（等于系统表），const类型的特例，基本不会出现，可以忽略;
 
const：表示通过索引一次就找到了，const用于primary key或者unique索引，
       一般只有主键索引才会const，因为其他索引都要进行二次回表；
 
eq_ref：唯一索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描，
        一般为唯一索引，因为要进行回表，所以达不到const级别；
 
ref：非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行，本质是也是一种索引访问；
 
range：只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行，例如where time>? and time