1.最近朋友問我乙個問題，一時把我給問懵了。mysql 索引的本質是什麼？
2.資料庫索引的本質：分散儲存的資料結構
首先最簡單的二叉搜尋樹如下：
它通過二分查詢的方式大大減少需要檢索的資料體量，從而加速查詢速度。
當然有特殊情況：
當出現這種二叉樹（例如通過自增id建立的索引），就會導致建立索引沒有提公升查詢速度效果。
這個時候就用到平衡二叉搜尋樹來解決這個問題：
上圖就是乙個平衡二叉樹，下面來簡述以下它的查詢過程：
eg: 需要查詢 關鍵字 8
（1）.首先將二叉樹最頂端關鍵字10存入快取與8進行對比，發現8比10小。
（2）.然後就會通過p1 傳導到 關鍵字5，將關鍵字5存入快取再與8進行對比，發現8比5大。
（3）.然後就會通過p2 傳導到 8關鍵字，與8進行匹對。匹對成功，將通過資料區的位址找到資料，最終返回。
但是這樣會有很明顯的缺陷，如果資料量很多，就會導致樹過深，每次查詢匹對都會進行io操作，導致很浪費效能。
不僅如此，這種查詢方式，每次進行io操作的時候，都只進行乙個關鍵字的快取，造成記憶體浪費。（沒有利用好作業系統跟磁碟的互動特性）。
此時就要利用 多路平衡樹（b-樹）來優化這個問題。
查詢過程：
將查詢分為5個區間：
(1). 無窮小 — 17
(2). 17
(3). 17------35
(4). 35
(5). 35 ---- 無窮大
其餘查詢機制同平衡二叉樹。
下面做乙個分析：
假設 一次io互動可以儲存 4kb的資料，而1個整型數 占用空間為 4b，再見上資料內容占用空間 假設也為 4b.那麼每一次io互動就能進行：
4kb = 4096 b
4096 / 8 = 500 +
500 + 關鍵字的匹對。這樣很大程度的優化了這個查詢效能。
思考：為什麼不要在常變的列上建立索引？
因為為了維護二叉樹的絕對平衡，會對節點進行不斷的合併**旋轉修改資料結構，導致效能損耗更大。
而mysql 中使用的是 b-樹的加強版 ： b+樹（加強版多路平衡二叉樹）。
查詢匹對規則：採用左閉合區間
上圖分為以下幾個匹對區間
(1). 1<= x < 28
(2). 28<= x < 66
(3). 68<= x
mysql定製的b+樹中，根節點和支節點沒有資料區，葉子節點才有資料區，這種好處就是：
(1).每次io操作可以進行更多的資料匹對(釋放了資料區的空間用於關鍵字快取)。
(2).基於索引結構庫，掃庫掃表能力強於b-樹
(3).b+樹最底層的資料是首尾相連的雙向鍊錶，範圍查詢，由於資料天然有序，所以強於b-樹。
(4).由於b+樹的結構，導致b+樹每次查詢io次數都是固定的，而b-樹每次查詢進行io操作次數是不固定的，所以相對b-樹 b+樹 效能更加穩定。
這就是mysql 中使用的索引資料結構。 b+樹（b+tree）
*擴充套件：mysql 2大主流引擎實現 b+tree
每次建立一張表都會生成以下幾個檔案（5.7版本以前）
(1)…frm 檔案— 表骨架 （5.7以前才有，8.0移除）
(2)…innodb 檔案為 innodb 引擎 儲存檔案
(3). .myisam.myd檔案 為 myisam 引擎 儲存資料檔案
(3). .myisam.myi 檔案為 myisam 引擎 儲存索引檔案
myisam:如下
當多索引時：
兩個索引沒有主次之分，搜尋次級都是同等級。
innodb:
只有1個檔案，索引和資料都儲存在 這個檔案（innodb.ibd）
什麼是聚集索引？
innodb中多索引：
思考：為什麼輔助索引最底層不直接儲存資料的位址，而儲存的是主鍵索引，再回表進行查詢？
正是因為 完全平衡二叉樹的特性，當資料量發生變化時，為了保持平衡，會對節點進行合併**旋轉，所以會導致，位址變更，所以不能直接儲存位址。
但是這樣的話，每次都需要回表查詢，非常麻煩，所以mysql 底層進行了優化， 叫做 自適應hash索引。
簡單理解為 索引的索引，非常的巧妙。
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