一、先導：練習：[31 18 73 9 27 37 99]
上面資料經過一系列插入後：變成了有序的結構,且符合二叉樹的特性
但是如果是同一組數[9 18 27 31 37 73 99]，公升序後再排序：
這種情況出現了嚴重的傾斜,這是比較極端的情況 ，二叉樹變成線性結構了，查詢效率明顯降低，沒有發揮出二叉樹的優勢。
為了不讓二叉樹出現嚴重傾斜，提出了平衡二叉樹的概念。
2、平衡二叉樹： 特殊的二叉樹
比二叉樹多了乙個特性：
左右2個子樹的高度差的絕對值不會超過1，並且左右2個子樹都是平衡二叉樹。
乙個平衡二叉樹最多能容納：20+ 21+22+…+2h-1,h為高度。
這樣計算100w的資料，高度為20，從有著100w條資料的平衡二叉樹中找乙個資料最多20次，如果是記憶體，效率很高，但是資料庫中的資料基本上是放到磁碟的,每讀取乙個二叉樹結點就是一次磁碟io,找一條資料，經過20次磁碟io,效能就很差了。於是考慮把平衡二叉樹壓縮（由高變成胖），即b-樹。
3 、b-樹 ：
特性：
我們都知道資料庫的資料是一條條存在的。
思考：資料庫以b-樹資料結構存數資料，資料是如何存放的呢？
把元素部分拆成了key-data形式，key就是主鍵，data就是資料。
4、b+樹：
b+樹是在b-樹基礎上的乙個優化。
特點：
思考2：b-tree 與二叉查詢樹？
二叉查詢樹查詢的時間複雜度o(logn),查詢速度最快和比較次數最少，既然效能已經如此優秀，為什麼實現索引使用b-tree 而不是二叉查詢樹，主要是因為 磁碟io的次數。
資料庫索引是儲存在磁碟上的，當表中的資料量比較大時，索引的大小也跟著增長，達到幾個g。當我們利用索引進行查詢時，不可能把索引全部載入到記憶體中，只能逐一載入每個磁碟頁，這裡的磁碟頁就對應索引樹的結點。
5、補充知識:
硬碟如何儲存資料：
分類：機械硬碟和固態硬碟
機械硬碟： 裡面裝有兩面都塗有磁性材料的磁碟，在工作時，會不停的旋轉，寫入資料時，會利用磁頭改變磁碟上磁性材料的極性（正負分別對應0和1），而讀取資料時，旁邊的讀取器可以識別磁性材料的不同極性，還原成0或1。
一片磁碟分為若干個磁軌，乙個磁軌分為各個扇區，扇區是磁碟儲存資料的最小資料塊，一般是512位元組。要想讀取某個檔案，必須在電機驅動下，先找到對應的磁軌，再等磁碟轉到對應扇區才行，一般會有十幾秒的延遲，這就導致在讀取分散在磁碟各處的資料時，速度大幅度降低。
機械磁碟如下圖：
磁軌示意圖：
固態硬碟： 基於電路的固態硬碟 ，不會有機械硬碟的延遲，儲存資料靠的是快閃儲存器。在寫入資料時，資料會通過就介面進入主控制器，經處理後，再分配到快閃儲存器中儲存。快閃儲存器的基本儲存單位是浮柵電晶體
固態硬碟：
浮柵電晶體：
二、索引的結構：
b+樹索引：
b+樹索引知識點補充：
1.非主鍵索引：非主鍵索引的葉子節點存的是主鍵索引值，避免維護事務，如果非主鍵索引的葉子節點也儲存data,那麼就會有多份資料，需要保證多份資料的一致性，以及多份資料都會佔磁碟空間。
2.乙個索引就是一顆b+樹
3.聯合索引：例如index(a,b,c),會先按a排序，a相同的情況下，再按b排序，a，b都相同，就按排序。索引盡量遵循最左字首原則，如果是mysql的話，使用b,c作為查詢條件，就不會走索引，oracle11g貌似會走索引，底層做了優化，有待確認
4.儘量減少多個單值索引的使用，多使用聯合索引
5.聚集索引和非聚集索引：
聚集索引：索引和資料(data)放在乙個檔案裡
非聚集索引：索引和資料(data)放在不同的檔案裡，可能涉及回表操作
6.回表：通過非主鍵索引拿到主鍵索引值，再去主鍵索引樹拿資料(data)。盡量避免回表操作，比如使用覆蓋索引（即查詢的字段在非主鍵索引樹中可以拿到）
7.oracle 鎖表後，可以新增資料，但是不能刪除和修改原來的資料，mysql鎖表後是不允許新增資料的
8.mysql排序分為filesort(檔案排序)和索引排序(index sort):
a.file sort：分為單路排序和雙路排序(回表排序)，之所有有這2種，是因為sort_buffer大小有限
單路排序：會根據索引找到所有查詢欄位和排序欄位都放在sort_buffer（預設是1024）中，然後再排序
雙路排序：根據索引找到查詢資料的行資料的行id和排序字段放在sort_buffer中，然後再根據行id去主鍵索引樹取出所有需要的字段
b.index sort：效率高
二、索引的使用：
建立索引原則：
索引使用條件：
三、索引的分類：
b樹，函式，位圖，反序，反向，分割槽
四、索引的運維：
索引的作用：保證業務的完整性
索引的優點：提高查詢速度
索引的缺點：增加儲存空間，降低dml語句的效率
索引雖然能加快檢索速度，但是在有些情況下，使用索引查詢一樣會很慢，這時候需要分析資料，考慮重建索引
五、各種索引的優缺點：
hash索引：效率高，但是對範圍查詢，模糊查詢不能很好的支援
b+樹索引：能很好的支援範圍查詢和%在後面的模糊查詢（把其當做乙個變數）
六、分析sql的效能工具：
執行計畫：explan
trace工具：
七、常見sql優化：
mysql的表關聯常見的2種演算法：
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