mysql索引的底层数据结构 mysql底层索引结构是什么

索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构。

索引本质以及索引类型：

MySQL底层索引的数据结构是B+Tree（B-Tree变种）

1. 非叶子节点不存储data，只存储索引，可以放更多的索引；
2. 顺序访问指针，提高区间访问的性能。
   
   B+Tree树节点的大小为16KB，每个树的的结点会被load到内存，每次和磁盘进行一次IO操作（比较耗时）。
3. 一个索引的内存大小为8B，指针的内存大小为6B，所以一个索引的实际大小为14B(字节）。
4. 16KB / 14B 约等于1170，所以一个B+Tree树节点可以存放1170个索引。那么第二层的索引个数大约为1170 * 1170个。
5. 毛估第三层一个索引+对应的数据的大小为1KB，那么第三层一个叶子节点可以包含16KB / 1KB = 16个索引。那么这样下来**B+Tree的三层可以存放1170 x 1170 x 16 = 2千多万个索引。**

1，为什么不使用Hash作为索引方法？

答：不支撑范围查询。select * from student where id > 10;

B+Tree可以支撑范围查找，因为他有一个指针指向下一个索引。如图：

数据库的表结构，数据，索引的存放位置：

MySQL表的存储引擎为MyISAM:

1. frm文件存放表结构；
2. MYD文件存放表中的数据；
3. MYI文件存放表的索引。
   
   
   MyISAM存储引擎的查找过程：
   1，将B+Tree的索引节点load到内存，进行比较，依次往树的下面寻找；
   2，最后在树的叶子节点找到与之对应的索引值，而索引的data存放的是：索引所在数据行的磁盘文件指针（如上图：Ox90)；
   3，根据该指针，把数据从数据表中查询出来即可。
   该过程查找了2个文件，一个MYI文件，一个MYD文件；相比InnoDB多了一个磁盘IO。

MySQL表的存储引擎为InnoDB:

1，frm文件存放表结构；

2，ibd文件存放索引和数据。

InnoDB存储引擎的查找过程：

1，将B+Tree的索引节点load到内存，进行比较，依次往树的下面寻找；

2，最后在树的叶子节点找到与之对应的索引值，而索引的data存放的是：索引对应行的数据；

该过程只查找了1个文件，ibd文件，相比MyISAM存储引擎少了一次磁盘IO。

1，什么是聚集索引？

• 聚集索引是指数据库表行中数据的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能有一个聚集索引，因为一个表的物理顺序只有一种情况，所以，对应的聚集索引只能有一个。
• 聚簇索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树，同时叶子节点中存放的就是整张表的行记录数据，也将聚集索引的叶子节点称为数据页。这个特性决定了索引组织表中数据也是索引的一部分，每张表只能拥有一个聚簇索引。
• InnoDB的主键索引就是聚集索引，叶子节点包含了完整的数据记录，数据和索引存储在同一个文件；MyISAM的主键索引就是非聚集索引，索引存储在MYI文件，数据存储在MYD文件。

2，InnoDB表必须有主键，并且推荐使用整型的自增主键？

• 如果InnoDB表没有设置主键，后台会自动生成一个主键，所以必须自己建，没必要MySQL帮我们再加一个字段，占用内存；
• 如果使用UUID作为主键，在进行比较时（abc3f，abcdf 转成ASCII码进行比较) 没有整型数据大小比较快；
• 如果不是自增，假如叶子节点达到16个满了，再生成一个索引时，恰好索引值大小处于该叶子节点的中间，导致叶子节点要拆分，增加了B+Tree的层级，减慢了索引查找的性能。如下图：

Innodb的非主键索引（负索引）查找逻辑：

先根据name找到ID，然后根据ID找到对应的数据