mysql索引底层原理
mysql 引擎
MyISAM 引擎和 InnoDb引擎
用表对比：
| 引擎 | 主外键 | 事务 | 锁 | 缓存 | 索引数据结构 | 关注点 | 表空间 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MyISAM | × | × | 表锁 | 只缓存索引 | B+Tree 非聚集 | 性能 | 小 |
| InnoDb | √ | √ | 行锁 | 缓存索引和数据，对内存要求较高 | B+Tree 聚集性 | 事务 | 大 |
什么是索引
索引：通过某种算法高效获取数据的一种数据结构。
数据结构
B-Tree 、B+Tree、B*Tree、红黑树
（重点说B-Tree和B+Tree），红黑树（底层是平衡二叉搜索树）
B-Tree 也叫B 树。B+Tree也叫B+树。
什么是B树
B树是多叉平衡查找树，可以联想到红黑树的二叉查找树。数据量大的时候，B树可保证查询效率，因为不会像二叉结构层次深。
记住几个专业术语： 根节点、叶子节点、关键字、阶、关键字个数、指针。
- 关键字个数： [ceil(m/2)-1] <= n <= m-1 (假设B树为m阶)
B树结构图
什么是B+树
B树的变形。
B+树的图
两者有什么不同之处
B树：
- 叶子节点不包含关键字信息 叶子节点没有指向孩子节点的指针
B+树：
- 所有叶子节点包含全部关键字信息，及指向含有这些关键字记录的指针，且叶子节点中关键字进行有序链接
- 非叶子结点相当于是叶子结点的索引（稀疏索引），叶子结点相当于是存储（关键字）数据的数据层；
- B树是非聚集索引，索引和数据分开存储。
- B+树聚集索引，索引和数据存在一起。
mysql索引为什么用B+树
- 查询效率高
为什么效率高，因为B+树遍历叶子节点就能遍历整棵树，基于范围查询。
B树提升了IO性能，却没解决循环遍历元素效率低的问题。 - 磁盘读写代价低
为什么？因为B+树内部节点没有指向关键字的指针，内部节点相对B数更小。
了解了mysql 索引底层有什么用
- 尽量设置主键自增
- 为什么？
因为如果设置非规律性索引，底层是B+树，会导致为了维护树的特性不断分裂，十分低效。
- 为什么？
- 主键字段不应过长，因为辅助索引引用主索引，主键过长导致辅助索引过长。