索引的出現其實就是為了提高資料查詢的效率你，就像書的目錄一樣。一本500頁的書，如果你想找到其中的某個知識點，在沒有目錄的情況下，需要找好久。同樣，對於資料庫的表而言，索引其實就是它的目錄。
索引的出現是為了提高查詢效率，但是實現索引的方式和資料結構有多種，先學習其中的三種，它們分別是雜湊表、有序陣列和搜尋樹。
從使用者的角度簡要分析一下這三種模型的區別。
雜湊表是一種以鍵-值(key-value)儲存資料的結構，我們只要輸入待查詢的值即key,就可以找到其對應的值即value.雜湊的思路很簡單，把值放在陣列裡，用乙個雜湊函式把key換算成乙個確定的位置，然後把value放在陣列的這個位置。
不可避免地，多個 key 值經過雜湊函式的換算，會出現同乙個值的情況。處理這種情況的一種方
法是，拉出乙個鍊錶。
缺點：新增快，但是使用雜湊索引做區間查詢速度很慢。
所以，雜湊表這種結構只適用於等值查詢的場景。
有序陣列在等值查詢和範圍查詢場景中的效能都非常優秀。
可以使用二分發查詢其中的資料，但是插入乙個記錄必須移動後面所有的記錄，成本太高，所以
有序陣列索引只適用於靜態儲存引擎。比如2023年某市人口資訊，這類不會再修改的資料。
二叉搜尋樹:平衡二叉樹 o(log(n))複雜度
樹可以二叉，也可以多叉。二叉搜尋樹是搜尋效率最高的，但是實際上大多數的資料庫儲存不使用二叉樹，原因是索引不止存在記憶體中，還要寫到磁碟上。
在機械硬碟時代，從磁碟隨機讀乙個資料塊需要10ms左右的定址空間。如果有一顆100萬節點的平衡二叉樹，樹高20層，，一次查詢可能訪問20個資料塊，單獨訪問乙個記錄可能需要20*10ms的時間。
為了讓乙個查詢盡量少地讀磁碟，就必須讓查詢過程訪問盡量少的資料塊。那麼，我們就不應該
使用二叉樹，而是要使用 「n 叉 」 樹。這裡， 「n 叉 」 樹中的 「n」 取決於資料的多少。
以 innodb 的乙個整數字段索引為例，這個 n 差不多是 1200 。這棵樹高是 4 的時候，就可以存
1200 的 3 次方個值，這已經 17 億了。考慮到樹根的資料塊總是在記憶體中的，乙個 10 億行的表上一
個整數欄位的索引，查詢乙個值最多隻需要訪問 3 次磁碟。其實，樹的第二層也有很大概率在內
存中，那麼訪問磁碟的平均次數就更少了。
n 叉樹由於在讀寫上的效能優點，以及適配磁碟的訪問模式，已經被廣泛應用在資料庫引擎中
了。在innodb中，表都是根據主鍵順序以索引的形式存放的，這種儲存方式的表稱為索引組織表，innodb使用了b+樹索引模型，資料都是儲存在b+樹中的。
每乙個索引在 innodb 裡面對應一棵 b+ 樹。
假設，我們有乙個主鍵列為 id 的表，表中有字段 k ，並且在 k 上有索引。
建表語句為：
mysql> create table t(
id int primary key,
k int not null,
name varchar(16),
index (k))engine=innodb;
圖如下。
根據葉子節點的內容，索引分為主鍵索引和非主鍵索引。
主鍵索引的葉子節點存的是整行資料。非主鍵索引的葉子節點內容是主鍵的值。
基於非主鍵索引的查詢需要多掃瞄一棵索引樹。因此，我們在應用中應該盡量使用主
鍵查詢。
索引維護
b+ 樹為了維護索引有序性，在插入新值的時候需要做必要的維護。
如果 r5 所在的資料頁已經滿了，根據 b+ 樹的演算法，這時候需要申請乙個新的
資料頁，然後挪動部分資料過去。這個過程稱為頁**。在這種情況下，效能自然會受影響。
除了效能外，頁**操作還影響資料頁的利用率。原本放在乙個頁的資料，現在分到兩個頁中，
整體空間利用率降低大約 50% 。
當然有**就有合併。當相鄰兩個頁由於刪除了資料，利用率很低之後，會將資料頁做合併。合
並的過程，可以認為是**過程的逆過程。
Mysql學習筆記（四）聊聊資料庫索引
小心情 可直接跳到分割線後 今天心情好些了。一些濃的化不開的壞情緒，也漸漸的在晚上解決掉乙個複雜的邏輯問題後，漸漸消散了。今天中午去吃飯的時候，坤哥漫不經心的說 我這麼多年終於悟出了乙個道理，人年輕的時候不要那麼拼命，都沒有時間做其他事情了 我問什麼其他事情,坤哥看了我一眼，又繼續漫不經心的說，那麼...
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