MySql索引的介绍和认识：
MySql索引的本质：是帮助数据库高效获得数据的排好序的数据结构。
学习数据结构网站：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html
MySql索引数据结构：B-Tree 或者hash
B-Tree
- 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
- 节点中的数据索引从左到右递增排列
B+Tree(变种)
- 非叶子节点不存储data,只存储索引（冗余），可以放更多的索引
- 叶子节点包含所有索引字段
- 叶子节点用指针连接，提高区间访问的性能
mysql5.5 数据库：
Mysql5.5版本数据库执行此命令查询 数据库表存放地址：
SELECT @@datadir
所有的数据库文件存放地址
MyISAM存储引擎 文件存放后缀格式
- *.frm （from）文件 是描述表的框架信息
- *.myd 文件 是描述表的行数据信息
- *.myi 文件 是描述表的索引信息
InnoDB存储引擎 文件存放后缀格式
只有两个文件
- *.frm （同上）
- ibd （存放数据和索引）
MySQL索引实现：
在MySQL中，索引属于存储引擎级别的概念，不同存储引擎对索引的实现方式是不同的，主要分为MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。
索引最后是以表的存储引擎来区别的
MyISAM存储引擎索引实现算法：
MyISAM索引文件和数据文件是分离的（所以称为非聚集索引业绩）使用B+Tree作为索引结构，叶节点的data域存放的是数据所在行记录的地址,如图：
每一行数据都有一个地址存放在叶节点，指向表的每一行数据 ，来实现索引
InnoDB索引实现算法
虽然InnoDB也使用B+Tree作为索引结构，但具体实现方式却与MyISAM截然不同。第一个重大区别是InnoDB的数据文件本身就是索引文件。**从上文截图知道，MyISAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。而在InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。可以看到叶节点包含了完整的数据记录。这种索引叫做聚集索引。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。
推荐使用整型的自增主键是为了，更快的查找到叶节点的数据。如果表里没有主键，会使用唯一主键索引存储到叶节点，如果表里唯一主键不存在，会使用表的唯一行 compact（行格式,若innodb表没有定义主键，每行还会增加一个6字节的rowid列。https://www.pianshen.com/article/4763708114/）来存储来叶节点。
每一个磁盘块在mysql中是一个页，页大小是固定的，innodb的默认的页大小是16k，每个索引会分配在页上的数量是由字段的大小决定。当字段值的长度越长，每一页上的数量就会越少，因此在一定数据量的情况下，索引的深度会越深，影响索引的查找效率。
如图 Aike 是索引 后面空白的 就是一个指针（这里可以存储一个索引也可以存储多个索引）， 而一个存储索引指针的内存大小默认是16k。
Hash索引
是表数据的某一个值进行hash运算结果得到的值，存到Hash表，通过索引来对比hash值来比对查找数据所在行的文件地址指针。
- 优点：hash 索引的查询等值数据 是比 B-tree的速度快的
- 缺点： 当我们要进行范围查找的时候 “select * from user where age>16” ，这样的业务场景 Hash索引是不很好支撑的
联合索引
两个或更多个列上的索引被称作联合索引，联合索引又叫复合索引。对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。
- 1、需要加索引的字段，要在where条件中
- 2、数据量少的字段不需要加索引
- 3、如果where条件中是OR关系，加索引不起作用
- 4、符合最左原则
