摘要：索引是帮助高效获取数据的排好序的数据结构索引数据结构对比二叉树左边子节点的数据小于父节点数据，右边子节点的数据大于父节点数据。
索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构索引数据结构对比
左边子节点的数据小于父节点数据，右边子节点的数据大于父节点数据。
如果col2是索引，查找索引为89的行元素，那么只需要查找两次，就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址。
如果col1是索引，查找索引为6的行元素，那么需要查找六次，就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址，即得到了该索引为6的行元素。因此二叉树不适合存储单边增长的序列字段，近乎全表扫描获取数据。
本质二叉树，属于二叉平衡树，jdk1.8 hashmap的底层实现；
存储大数据量，树的高度不可控， 数量越大，树的高度越高；
500w行数据，2的n次方=500w数据量， n是树的高度，也就是查询次数；
通过散列可以快速获取磁盘文件指针，对于指定索引查找文件非常快，但是对于范围查找没法支持。
本质是多路二叉树；
叶节点具有相同的深度，叶节点的指针为空；
所有索引元素不重复；
节点中数据索引从左到右依次递增的；
非叶子节点不存储数据，只存储索引(冗余)和指针，可以放更多的索引，树高降低 ；
叶子节点包含所有索引字段；
叶子节点比b树增加了指针连接；
叶子节点有双向指针链接(首尾子节点还通过指针连接)，提高区间访问的性能，范围查找；
MySQL每个B+树节点最大存储容量：16KB （指针+数据+索引）。假设我们一行数据大小为1K，那么一页就能存16条数据，也就是一个叶子节点能存16条数据；再看非叶子节点，假设主键ID为bigint类型，那么长度为8B，指针大小在Innodb源码中为6B，一共就是14B，那么一页里就可以存储16K/14=1170个(主键+指针)
那么一颗高度为2的B+树能存储的数据为：117016=18720条，一颗高度为3的B+树能存储的数据为：11701170*16=21902400（千万级条）
show global status like `Innodb_page_size`
因此，B+树存储大数据量的表也可以非常高效的获取数据，MySQL使用B+树作为索引的数据结构。
存储引擎存储引擎最终作用于：表 ，不是数据库
在mysql的安装的根目录下，有一个data目录，里面存放的是所有表的数据。
MyISAM：
MyISAM索引文件和数据文件是分离的（非聚集或稀疏）；
主键索引和辅助主键索引存储类似；
frm文件：存储这张表的表结构
MYD文件：存储这张表的所有数据行
MYI文件：存储这张表的索引字段
InnoDB（聚集）：
表数据文件本身是按照B+tree组织的一个索引结构文件
frm文件：存储这张表的表结构
ibd文件：存储这张表的所有数据行和索引字段
聚集(聚簇)索引----叶节点包含完整数据记录
首先，为了满足MySQL的索引数据结构B+树的特性，必须要有索引作为主键，可以有效提高查询效率，因此InnoDB必须要有主键。如果不手动指定主键，InnoDB会从插入的数据中找出不重复的一列作为主键索引，如果没找到不重复的一列，InnoDB会在后台增加一列rowId做为主键索引。
其次，索引的数据类型是整型，一方面整型占有的磁盘空间或内存空间相比字符串更少，另一方面整型比较比字符串比较更快速，字符串比较是先转换为ASCII码，然后再比较的。
最后，B+树本质是多路多叉树，如果主键索引不是自增的，那么后续插入的索引就会引起B+树的其他节点的分裂和重新平衡，影响数据插入的效率，如果是自增主键，只用在尾节点做增加就可以。
为什么非主键索引结构叶子节点存储的是主键值？主键索引和非主键索引维护各自的B+树结构，当插入的数据的时候，由于数据只有一份，通过非主键索引获取到主键值，然后再去主键索引的B+树数据结构中找到对应的行数据，节省了内存空间；
如果非主键索引的叶子节点也存储一份数据，如果通过非主键索引插入数据，那么要向主键索引对应的行数据进行同步，那么会带来数据一致性问题。可以通过事务的方式解决，我们都知道使用事务后，就会对性能有所消耗。
联合索引联合索引的底层存储结构长什么样?
定义联合索引(员工级别，员工姓名，员工出生年月)，将联合索引按照索引顺序放入节点中，新插入节点时，先按照联合索引中的员工级别比较，如果相同会按照是员工姓名比较，如果员工级别和员工姓名都相同 最后是员工的出生年月比较。可以从图中从上到下，从左到右看，第一个B+树的节点 是通过联合索引的员工级别比较的，第二个节点是 员工级别相同，会按照员工姓名比较，第三个节点是 员工级别和员工姓名都相同，会按照员工出生年月比较。
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