前言
在日常工作中，MySQL无外乎是我们最熟悉的数据库了，理解MySQL的数据结构和索引特点，能够帮助我们写出查询效率更高，逻辑更为明确的SQL，也能给我们设计表结构时带来思路。
数据结构
索引
关于MySQL的优化我们第一想到的总是索引，那么，什么是索引呢？
索引是一种帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构，如果是你，你会选用什么样的数据结构作为MySQL的底层存储？
如何选择数据结构
基于我们日常使用MySQl的情况，可以大致总结一下此数据结构的特点
- 查询效率高
- 支持数据量大，在千万级以上数据量时也要保持查询的稳定性
- 对范围查询友好
首先第一点：查询效率高，在众多的数据结构中，查询效率最高的必须是树了。
而支持查询的树有：
- 二叉搜索树
- 红黑树
- B树
- B+树
二叉搜索树
先不论它是否支持其他点，我们知道，平时我们的插入数据都是主键都是自增有序的，当二叉搜索树遇到这情况会发生什么？
此时，二叉搜索树退化成了链表。所以，该结构被我们pass掉了。
红黑树
简单来说红黑树是颗平衡树，当遇到某一边过长时将进行平衡，就像这样
所以它解决了退化为链表的问题，但是当数据量过大时，比如数据量达到1千万，他的树高为 2^n = 1千万，n大概是24。
也就是查询数据时，可能会有0~24次IO，时快时慢，所以这个数据结构，也不行。
B树
由上可知，树的高度决定了IO的次数，也就是查询效率。那么，该如何减少高度？
以上的树结构每个结点都只存了一个元素，如果我们能让一个结点存多个元素，是不是就能显著降低层高了？
这就是B树了
插入过程如图
和二叉树对比，树的高度确实会减小，每一个结点能够存放的元素越多，树的高度就减小的越多。
但它依旧有些别的缺点：
范围查询，显然，这棵树对范围查询确实不友好，比如从3到7，还是得一次一次的查出来。
-
在MySQL中，每行记录可不是只有1,2,3这种数字，还有很多其他的数据，一个结点的空间是有限的，每行记录越大，一个结点能存放的元素(记录)就越少，数据结构类似这样
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针对于以上两个问题，我们来看看B+树又是怎么解决的？
B+Tree
先来看看B+Tree的结构
B+tree相比于B-tree，有三个不同点：
叶子结点有互相指向的指针，便于进行范围查询，比如3-7，首先定位到3，然后从左往右遍历即可
叶子结点存放所有数据，其他非叶子节点冗余叶子结点的位置(用于定位)，比如图中的
4-
非叶子结点不存放数据，只存放索引，如此一个结点就存放更多的元素，就像这样
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在MySQL中，一个结点的默认大小为16kb，指向其他结点的指针为6b,假设我们以主键(long类型)为索引，那么主键占用的空间为8b
如此，一个非叶子结点可以存放的元素个数为：16kb/(6b+8b)=1170
假设每行记录的大小为1kb，则一个叶子结点可以放16kb/1kb=16行记录
假设一颗3层的B+树，那么可以存放数据的行数为1170 * 1170 * 16 = 2.2千万
每行记录越小，则可以存放数据的行数越大，假设一行数据只有512b，则3层B+树可以存放4.4千万数据，这也是为什么垂直分表能够提高查询效率的原因之一。
综合以上情况，千万级数据量的表，查询数据也最多只要经历3次IO，而且根节点其实常驻在MySQL内存中。
Hash
Hash也是MySQL中的一种数据结构
它的特点如下：
对索引的key进行一次hash计算就可以定位出数据
存储的位置仅能满足 “=”，“IN”
不支持范围查询Hash冲突
存储引擎
在日常工作中，常用的存储引擎有两种，InnodDB和MyISAM
InnoDB
聚集索引：叶子结点存储完整的数据，主键索引即数据文件
磁盘上以两个文件存储表信息
- table.frm: 表结构文件
- table.idb: 索引数据文件
比非聚集索引效率更高：减少了一次回表
MyISAM
非聚集索引：叶子结点存储的是指向数据的磁盘地址，索引和数据分离。
磁盘上以三个文件存储表信息
- table.frm: 表结构文件息
- table.MYI: 索引文件
- tbale.MYD: 数据文件
二级索引
在开发时，我们不仅会通过主键查询数据，也会通过其他字段查询数据，如username,此时也应该给username字段建立索引。
此类除主键索引之外的索引，称为二级索引或者辅助索引。
二级索引同样是颗B+树，与主键索引不同的是：二级索引的叶子节点并非存储完整的数据，而是存储主键。
为什么二级索引存储的是主键而非完整数据？
- 一致性：如果二级索引也存储完整的数据，那么修改数据后就会很麻烦，需要修改主键索引又要修改二级索引。
- 节省磁盘空间
二级索引又分为普通索引和唯一索引。普通索引中比较特别的是联合索引，这也是平常开发打交道最多的索引。
联合索引
联合索引指由多个字段组成的索引，如name+age+positon构成这样一颗索引树，索引同样是从小到大排列，先排序第一个字段，第一个字段相同时排序第二个字段，以此类推。
基本上，大部分的索引优化原则都是基于联合索引
建表时如果不设置主键会怎样？
上面说到，MySQL会以主键构成一颗索引树存储数据记录，反过来讲：数据的存储依赖于主键索引。那么，如果我们不设置主键会发生什么？
- 首先，MySQL会找表中是否有唯一索引，如果有，就以唯一索引作为主键。
- 如果没有唯一索引，那么将添加隐藏字段rowid作为主键。
查找算法
以下图索引树为例，查找id=30的行记录的过程是怎样的呢？
图中空白部分存储的为下个结点的磁盘地址，如根结点[15-56]之间的空白点存储的就是指向最左边子结点的磁盘地址。
1、首先，将根结点加载到内存中(后续根结点常驻内存)
2、二分查找id=30的位置，定位在15-56之间，读取下一个结点的磁盘地址
3、加载结点到内存，继续二分查找，定位在20-49之间，读取磁盘地址
4、加载叶子结点，找到id为30的记录
5、如果是通过二级索引查找，则继续使用主键回表查找主键索引
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