MySQL索引

MySQL的Innodb存储引擎的索引分为聚集索引和非聚集索引两大类

特点：B+树叶子节点存储行数据

一个表中，必须有一个聚集索引，只能有一个聚集索引，Innodb通常把一个表的主键索引作为聚集索引，如果没有主键InnoDB会选择一个唯一索引代替。如果没有这样的索引，InnoDB会隐式的定义一个主键来作为聚集索引，这个字段为6个字节，类型为长整形。

利用主键索引查找行数据是最快的，建议使用自增主键原因是利于索引树的构建（主键自增写入时新插入的数据不会影响到原有页，插入效率高；但是如果主键是无序的或者随机的，那每次的插入可能会导致原有页频繁的分裂，影响插入效率）

特点：B+树叶子节点存储主键ID

一个表中可以有多个非聚集索引，每个非聚集索引即是一棵B+树

通过非聚集索引查找数据时，需要先在非聚集索引上找到主键ID，再从聚集索引获取行数据，这个过程就称之为回表

B树索引中的B树实际上是B+树，至于为什么使用B+树而不使用B树或者红黑树的原因在另外的文章中有提及。

特点：

特点：类似JDK中的HashMap，但无法支持范围查询

特点：使用的算法仍然是B树索引，不同的就是索引列的值必须唯一

对于普通索引来说，查找到满足条件的第一个记录后，需要查找下一个记录，直到碰到第一个不满足条件的记录。

对于唯一索引来说，由于索引定义了唯一性，查找到第一个满足条件的记录后，就会停止继续检索，提升索引性能

另外插入行时会构建该唯一索引，假如索引值重复将插入失败，适合业务上做唯一性检验

通过建立倒排索引，可以极大的提升检索效率,解决判断字段是否包含的问题，但是业务上一般都不采用这种索引，而是使用ES处理全文搜索需求

仅对某个特定字段建立的索引，如(biz_id)

对多个字段建立的索引，如(biz_id,type)

二叉搜索树、N叉树

页分裂：B+树的插入可能会引起数据页的分裂，删除可能会引起数据页的合并，二者都是比较重的IO消耗，所以比较好的方式是顺序插入数据，这也是我们一般使用自增主键的原因之一。

页分裂逆过程：页合并，当删除数据后，相邻的两个数据页利用率很低的时候会做数据页合并

主键索引：key：主键，value：数据页，存储每行数据

非主键索引：key：非主键索引，value：主键key，导致回表

最左匹配：优先将区分度高的列放到前面，这样可以高效索引，

最左匹配原则遇到范围查询就停止匹配，范围查询(>、<、between、like)为什么？因为出现范围匹配后，后面的索引字段无法保证有序，局部有序失去，顺序失去则无法提高查询效率

SELECT * FROM table WHERE a IN (1,2,3) and b >1

如何建立索引？

还是对(a，b)建立索引，因为IN在这里可以视为等值引用，不会中止索引匹配，所以还是(a,b)!

索引组织表

索引用页存储：key【10】-point【6】，通过调整key大小，当页大小固定的情况下，通过调整key大小，使得N叉树变化；

如key 10, point 6则单个索引16字节，页大小为16k，则页面总共可以存储1024个索引，即N大小

覆盖索引: 二级索引的信息已经存在想要的列，例如主键

如果现在有一个高频请求，要根据市民的身份z号查询他的姓名，这个联合索引就有意义了。它可以在这个高频请求上用到覆盖索引，不再需要回表查整行记录，减少语句的执行时间。

索引下推优化：可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。

整理索引碎片，重建表：alter table T engine=InnoDB

  首先是看key的大小，另外是数据页的大小，如果需要改变N，则需要从这两个方面做改动；

一个innoDB引擎的表，数据量非常大，根据二级索引搜索会比主键搜索快，文章阐述的原因是主键索引和数据行在一起，非常大搜索慢，我的疑惑是：通过普通索引找到主键ID后，同样要跑一边主键索引，对于使用覆盖索引的情况下，使用覆盖索引可以直接解决问题

https://blog.csdn.net/itworld123/article/details/115144202

https://time.geekbang.org/column/article/69236

https://zhuanlan.zhihu.com/p/334684710

https://www.cxyzjd.com/article/pyzhizhuren/88431380

https://www.jianshu.com/p/4277d9dd0a9f

https://www.cnblogs.com/rjzheng/p/12557314.html

https://mengkang.net/1302.html

https://note.cser.club/database/bi-xu-le-jie-de-mysql-san-da-ri-zhi-binlogredo-log-he-undo-log

https://cloud.tencent.com/developer/news/44861

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