mysql查詢包括根據一級索引查詢和二級索引查詢，一級索引可以根據主鍵進行查詢，為了避免行間碎片化和頁的**，一般主鍵列為自增長的型別。查詢一般按照業務邏輯索引進行查詢，這就是二級索引查詢。會根據索引查到對應條件的主鍵，根據查詢到的主鍵再定位到具體的資料
mysql資料訪問的瓶頸在於io訪問，對於順序訪問能夠提高io的訪問速度，對於隨機訪問硬碟io的速度就會慢很多
碎片主要有兩種，索引的碎片化和資料儲存的碎片化
b-tree需要隨機的磁碟訪問才能定位到葉子頁，所以如果葉子節點在物理分布上是順序且緊密的，那麼查詢的效果會比較好，否則對於範圍查詢和索引覆蓋掃瞄來說，速度會降低很多
b+ tree索引碎片化，這會降低查詢的效率，碎片化的索引可能會以很差或者無序的方式儲存在硬碟上。
資料儲存碎片化主要包括三種，行碎片化，行間碎片，剩餘空間碎片
這種碎片化是因為一行資料太長，一頁儲存不下，導致資料存在兩個頁中，這樣一行資料訪問把兩個page讀取到記憶體中，無疑增加了io訪問延遲。這種解決辦法是一般將資料的基本資訊存在乙個表中，將資料的拓展資訊另行儲存。比如乙個user的基本資訊儲存在user表中，而使用者的其他關係另行儲存，這樣有利於將乙個使用者的資訊儲存在乙個頁中。
對於行間碎片，是因為對於實際邏輯相鄰的兩行實際上在物理邏輯上不是連續的。這一般是因為對資料的不斷刪除和插入導致的，對於查詢一定範圍的資料，在邏輯上應該是連續的，但是對於資料使用過程中不斷刪除和插入匯入的頁**和資料的重新儲存，
剩餘空間碎片是由於對於乙個page呼叫，而這個page中不是所有的size都儲存著資料，導致乙個page呼叫查詢的結果只能得到較少的結果。
對於發生碎片的表可以採用兩種方法解決 optimize table，對於不支援optimize table的engine來說可以使用，alter table engine=;
b-tree需要隨機的磁碟訪問才能定位到葉子頁，所以如果葉子節點在物理分布上是順序且緊密的，那麼查詢的效果會比較好，否則對於範圍查詢和索引覆蓋掃瞄來說，速度會降低很多
對於索引的碎片化，可以通過刪除索引和重建索引來解決
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