1、索引的实现
2、mysql体系结构
连接池、
服务和工具层、
sqlInterface、
parser、
optimizer、
caches
indexes:
pluggable storage engines 存储引擎：MyISAM InnoDB federated archive merge memory cluster example
file system
logs and files binary ,redo ,undo
3、索引的定义
为了加速对表中数据的检索而创建的一种分散存储的数据结构。
索引 —— 表数据（磁盘地址 数据）
4、使用索引的好处
索引能极大的减少存储引擎需要扫描的数据量；
可以将随机IO编程顺序IO
索引可以在我们进行分组、排序等操作时，避免使用临时表
5、mysql支持的索引
一、数据结构
1、B+树索引(O(log(n)))
2、hash索引
a、仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询
b、其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引
c 只有Memory存储引擎显示支持hash索引
3、FULLTEXT索引（现在MyISAM和InnoDB引擎都支持了）
4、R-Tree索引（用于对GIS数据类型创建SPATIAL索引）
5、数据结构为什么使用B+Tree?
- 树的概览
1、二叉树查找 Binary Tree Search
2、平衡二叉树 Balanced binary search tree
相对平衡的树
缺点：·太深 了：数据处的深度决定了索引的IO操作，IO操作耗时大
太小了：每一个磁盘块（节点/页）保存的数据量太小了，没有很好 的利用操作磁盘IO的数据交换特性，也没有很利用好磁盘IO的预读能力（空间局部性原理），从而带来频繁的IO操作
3、多路平衡二叉树B-tree 绝对平衡树
4、加强版多路平衡查找树- B+Tree mysql的B+Tree
6、MySql B+Tree索引体现形式
1、Myisam db.myi(索引库) db.myd（数据库）
2、Innodb 以主键为索引来组织数据的存储
聚集索引：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 db.ibd
分为：主键索引 ， 辅助索引
Myisam和Innodb索引查找对比
7、索引特性
a、离散型：离散型越高，选择性就越好
b、最左匹配原则：对索引中关键字进行计算（对比），一定是从左往右依次进行，且不可跳过
c、联合索引：
单列索引 节点中关键词【name】
联合索引 节点中关键词 【name,phoneNum】
单列索引是特殊的联合索引
联合索引列选择原则
1、经常用的列优先【最左匹配原则】
2、选择性（离散度）高的列优先【离散度高原则】
3、宽度小的列优先【最少空间原则】
d、覆盖索引
如果查询列可通过索引节点中的关键字直接返回，则该索引称之为覆盖索引。