mysql 索引详解innodb and myisam b+Tree,b-Tree

各种树的应用场景

AVL树:  最早的平衡二叉树之一。应用相对其他数据结构比较少。windows对进程地址空间的管理用到了AVL树。
红黑树: 平衡二叉树，广泛用在C++的STL中。如map和set都是用红黑树实现的。
B/B+树: 用在磁盘文件组织 数据索引和数据库索引。
Trie树(字典树): 用在统计和排序大量字符串，如自动机。

索引分类

1， 全文索引
2， 哈希索引
3， b+树索引

全文索引

1，占用内存大

哈希索引

1，查找速度快O(1)，但是由于索引在内存中随机放置，所以对于范围查询是不友好的

b+树索引

采用B+树的索引结构优点：
1、B+树的层级更少：相较于B树B+每个非叶子节点存储的关键字数更多，树的层级更少所以查询数据更快；
2、B+树查询速度更稳定：B+所有关键字数据地址都存在叶子节点上，所以每次查找的次数都相同所以查询速度要比B树更稳定;
3、B+树天然具备排序功能：B+树所有的叶子节点数据构成了一个有序链表，在查询大小区间的数据时候更方便，数据紧密性很高，缓存的命中率也会比B树高。
4、B+树全节点遍历更快：B+树遍历整棵树只需要遍历所有的叶子节点即可，，而不需要像B树一样需要对每一层进行遍历，这有利于数据库做全表扫描。B树相对于B+树的优点是，如果经常访问的数据离根节点很近，而B树的非叶子节点本身存有关键字其数据的地址，所以这种数据检索的时候会要比B+树快。

主键索引和普通索引的区别

• 1, 主键索引索引着数据，然后普通索引索引着主键ID值(这是在innodb中，但是如果是myisam中，主键索引和普通索引是没有区别的都是直接索引着数据)
• 2，当你查询用的是where id=x 时，那只需要扫描一遍主键索引，然后拿到相应数据
  但是如果是查询的普通索引的话，那么会先扫描一次普通索引，拿到主键值，然后再去扫主键索引，拿到所需要的数据，这个过程叫做回表

索引维护

• 1， B+树的区别，B-树的区别
  1， 首先解释叶子节点的意思是：一棵树当中没有子结点（即度为0）的结点称为叶子结点，简称“叶子”。 叶子是指度为0的结点，又称为终端结点。
  2， b+Tree所有的data都是在叶子节点上，这样就可以得出以上B+数索引有的这些优点（见上）
  3， B-Tree中一次检索最多需要h-1次I/O（根节点常驻内存），渐进复杂度为O(h)=O(logdN)。一般实际应用中，出度d是非常大的数字，通常超过100，因此h非常小（通常不超过3）。

  4，B+Tree更适合外存索引，原因和内节点出度d有关。从上面分析可以看到，d越大索引的性能越好，而出度的上限取决于节点内key和data的大小：
  dmax=floor(pagesize/(keysize+datasize+pointsize))
  floor表示向下取整。由于B+Tree内节点去掉了data域（只有key数据（主键？）的不存其他data）因此可以拥有更大的出度，拥有更好的性能。

  参考链接：https://www.kancloud.cn/kancloud/theory-of-mysql-index/41844

• 2，红黑树和B+Tree的区别

  这个下次再单独写一个博客来说吧

myisam索引实现和innodb的索引实现

• myisam 同样也是一颗B+Tree，data域保存数据记录的地址。因此，MyISAM中索引检索的算法为首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址，读取相应数据记录。
• innodb 1,因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集，所以InnoDB要求表必须有主键（MyISAM可以没有），如果没有显式指定，则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键，这个字段长度为6个字节，类型为长整形。
• 2, 聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效，但是辅助索引搜索需要检索两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录
• 3,知道了InnoDB的索引实现后，就很容易明白为什么不建议使用过长的字段作为主键，因为所有辅助索引都引用主索引，过长的主索引会令辅助索引变得