MySQL高级第一篇：索引的来源，优缺点及B+树的演化
- 一、为什么使用索引？
- 二、索引的优缺点？
- 优点
- 缺点
- 三、InnoDB索引演化
- 3.1. 索引之前的普通查找
- 1. 假设表的数据不多，数据可以被放在一个页，根据条件搜索时，有两种情况：
- 2. 大部分情况表中的记录比较多，需要分成多个页存储，这时查找记录分为两步：
- 3.2 索引是怎么设计的？
- 1. 目录项记录的页
- 2. 多个目录项记录的页
- 3. 目录页再抽取页
- 4. B+树
一、为什么使用索引？
- 索引是存储引擎用于快速找到数据记录的一种数据结构，在刚开始接触时，我们可以不严谨的把索引比作一本书的目录，通过目录可以快速定位到对应文章的页码。
- 在MySQL中也一样，如果有了索引，就不用再一条一条的全表扫描了，大大提高查询效率。
- 创建索引，目的就是为了减少磁盘I/O的次数，加快查询速率。
二、索引的优缺点？
优点
- 提高检索效率，降低磁盘I/O
- 唯一索引可保证数据的唯一性（唯一约束，自动添加唯一索引）
- 对于有依赖关系的子表和父表联合查询时，可以提高查询速度
- 在使用分组和排序查询时，可以减少分组和排序时间，降低了CPU的消耗
缺点
- 创建维护索引耗费时间
- 索引也需要存到磁盘上，占用磁盘空间
- 修改表数据也需要维护索引，降低更新表的速度
三、InnoDB索引演化
3.1. 索引之前的普通查找
SELECT [列名] FROM 表名 WHERE 条件注意：表中的数据以页为单位存储，每个页的默认大小为16KB
1. 假设表的数据不多，数据可以被放在一个页，根据条件搜索时，有两种情况：
- 以主键作为搜索条件
- 一般在添加数据时，主键为自增长，也就是说主键是递增有序的，这时可以使用二分法查找
- 以其它列作为搜索条件
- 这种情况下没有什么规律，只能从最小记录开始依次遍历单链表中的每条记录，效率较差。(表中每条记录是以单链表的形式存储的)
2. 大部分情况表中的记录比较多，需要分成多个页存储，这时查找记录分为两步：
- 第一步：定位记录所在的页
- 第二步：在所在页以
情况一的方式搜索
在没有索引时，我们不能快速定位到所在的页，只能从第一页沿着双向链表一直往下找，在每一个页中匹配，这是一种效率低下的查找方式，也就是索引存在的意义了。
3.2 索引是怎么设计的？
假设现在有一张表，表中有C1,C2,C3三列，以Compact行格式保存，如下：
record_type：0表示普通记录；1表示目录项页；2表示最小记录；3表示最大记录所以，一个页的大概结构如下：
当记录一个页放不下时，会存放在多个页中，以双向链表连接，但无论几个页，主键ID都要保持递增，如果插入顺序不是按递增主键插入，会发生记录移动，以保持这种结构，多个页中的这种行为称为页分裂。当多个页查询时，我们难以定位到数据在哪一个页，只能从第一页开始遍历，基于这种情况，考虑可以给所有的页建立一个目录项，让目录项连续依次递增，每个目录项记录页的最小记录和页号
这样，我们就可以利用二分法查询目录项，快速定位到某一页，再在这个页这种查询，这就是索引演化的雏形。
1. 目录项记录的页
我们在上边已经了解了索引的雏形，但是在实际操作中存在两点问题：
1，随着页的越来越多，目录项也越来越多，而目录项存储在连续的空间，页越来越多，空间压力也越来越大；
2，数据页的增删使得目录项也需要增删，很不方便
基于这种情况，考虑将目录项以单链表的方式存储，所有目录项也存储到一个页中，把它叫做目录页，如下：
2. 多个目录项记录的页
随着数据页的越来越多，一个目录页放不下所有的目录项了，这时，就考虑将目录项放在多个目录页中，目录页之间逻辑连续，采用双向链表链接
3. 目录页再抽取页
当目录页超过一个时，定位数据页先遍历目录页，目录页越多IO次数越多，考虑给目录页再生成一个更高级的页，这个页可以连续，使用二分法更方便确定目录页
一步步演化到这里，这其实就是我们所谓的 B+ 树了
4. B+树
经过上边的演化，我们得出了 B+ 树的结构，简化来说如下：
需要注意，B+ 树的层次越低，IO次数越少，一般B+树不超过4层
