mysql索引数据结构
什么是索引？索引就是排好序的数据结构，可以帮助我们快速的查找到数据
索引是为了提高查询的性能的有效方法，在磁盘数据库中广泛使用hash索引，B+树索引等不适合内存数据库的需求。
数据库的索引需要在结点储存更多的数据来提高索引查找时的I/O或内存访问效率，典型的索引包括B+树和T树。
推荐一个网站，可以演示各种数据结构：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html
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二叉树
图解几种数据结构：
二叉树：如果数据是单边增长的情况 那么出现的就是和链表一样的数据结构了，树高度大
红黑树（AVL）
AVL树得名于它的发明者G. M. Adelson-Velsky和E. M. Landis
红黑树：在二叉树的基础上多了树平衡，也叫二叉平衡树，不像二叉树那样极端的情况会往一个方向发展。
同样我们查找6，在二叉树中我们需要经过6个节点才能找到（1-2-3-4-5-6）,红黑树中我们只需要3个节点（2-4-6），但是mysql索引的数据结构并不是红黑树，因为如果数据量大了之后，树的高度就会很大。
B树
B树：在红黑树的基础上，每个节点可以存放多个数据
这个时候我们查找6 只需要2个节点就可以了，而且树的高度也比红黑树矮。
B+树
B+树是一种动态的平衡的多路查找树，B+树结点中存储数据较多，储存效率高，更新性能较好；B+树层次较少。叶结点储存实际数据，从根节点到任意一个叶节点具有相同路径长度。
T树的并发性能没有B+树好
B+树：B树的变种
你会发现非叶子节点是会重复的，就像上面4，在叶子节点上面也出现了4，这是为什么呢？因为它需要在叶子上面存放数据。那又是怎么存放数据的呢？答案就是数据只存放到叶子节点上。
在无并发的情况下，T树的性能优于B+树，主要原因是不用加锁解锁的情况下，查找的主要开销是码值的比较。B+树码值的比较就是二分查找。T树的需要比较最大与最小值。在并发时T树比B+树高，在更新时涉及的节点较多，需要加锁的结点比较多，所以并发性能没有B+树好。
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T树
T树是一种结点中包含多个码值的平衡二叉树，T树既具有AVL树的查找性能，又具有与B+树相近的储存效率和更新性能。但是相对于B+树的多路查找特性，T树的二叉树结构增加了树的高度，使查询的次数相对B+树增加。
mysql索引用B+树
mysql索引为什么用B+树
首先说一点，mysql索引的数据结构就是用到的B+树。
MyISAM 存储引擎索引文件和数据文件是分离的
Usertabmyisam 表使用的 myisam 存储引擎，表相关文件有三个，.frm 是存放 表结构数据，MYD是 表数据。MYI是存放 索引，索引树上会存储数据在MYD文件里面的位置。
InnoDB存储引擎
Usertab 使用的 Innodb 存储引擎，表相关文件只有两个同样.frm文件是存放表结构数据，.ibd存放的数据和索引。
表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构文件，主键索引叶节点包含了完整的数据记录
以InnoDB为例：
数据是放在主键索引上面，也就是说实际上在每个节点上还会存放所有的数据
使用B树存放数据之后实际是这样子的，会在每个对应的索引列的值上存放上对应的数据
而B+树则不同，它只会在叶子节点上面挂载数据，非叶子节点不会存放数据，数据只会存在叶子节点上面，非叶子节点只存放索引列的数据
这样一个节点就可以存放很多个索引列数据，一次IO就可以拿到很多数据，mysql默认的一个节点16K的大小，可以通过show global status like "Innodb_page_size" 看到该值是16384，每次IO读取16K大小的数据，以索引列是 bigInt 类型为例，大小8字节，每一条数据还有一个指向下一层的指针6字节，16384/（8+6）=1170，一个节点就大约可以存1170条数据。
以一个层高为3的树为例，叶子节点存放数据之后大小1KB，那么这个树可以存放 1170 *1170 *16 =21,902,400,大约2200万条数据。所以在这种千万级的表中通过主键索引查找一条数据，最多3次IO就可以找到一条数据。而很多时候树的根节点基本都是在内存中，所以多数时候只需要2次IO。
叶子节点之间也有双向指针连接，提高区间范围性能，范围查找。
创建索引的时候，可以选择索引数据类型，一个是btree一个是hash，hash查找当然也快，但是当遇到范围查找的时候hash就尴尬了，所以根据实际业务需求来看是用btree还是hash。
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主键索引
为什么非主键索引结构叶子节点存储的是主键值？
一是保证一致性，更新数据的时候只需要更新主键索引树，二是节省存储空间。
为什么推荐InnoDB表必须有主键？
保证会有主键索引树的存在（因为数据存放在主键索引树上面），如果没有mysql会自己生成一个rowid作为自增的主键主键索引
为什么推荐使用整型的自增主键？
一是方便查找比较，而是新增数据的时候只需要在最后加入，不会大规模调整树结构，如果是UUID的话，大小不好比较，新增的时候也极有可能在中间插入数据，会导致树结构大规调整，造成插入数据变慢。
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联合索引
可以理解成把几个字段拼接起来的一个普通索引
联合索引使用，按照建索引的顺序字段来比较使用，参照左前缀原则。