2.mysql索引
3.小結
要深入理解mysql的索引知識，那就首先也是必須要先完全理解關於「樹」這種資料結構，要不然我們就是看一百遍文章也不明白所以然。所以，如果你還沒有完全理解「樹」，那麼就請先看之前的三篇部落格：
[《（一）樹（樹、二叉樹、滿二叉樹、完全二叉樹、二叉搜尋樹、二叉平衡樹、b-tree、b+tree）》]
《漫畫：什麼是b-樹？》
《漫畫：什麼是b+樹？》
那麼要理解到什麼程度呢？
必須要先完全理解關於「樹」這種資料結構
必須要先完全理解關於「樹」這種資料結構
必須要先完全理解關於「樹」這種資料結構
必須要先完全理解關於「樹」這種資料結構
重要的事情說3遍，這裡我說四遍。
我們來下面這張圖，這就是mysql資料庫的基本構成及sql(查詢)語句的執行過程。我們根據這個圖，簡要的說一下這個過程：
基本上，mysql是由server層和儲存引擎兩部分組成。
server層：主要包括聯結器、查詢快取、分析器、優化器、執行器等，包含了mysql 的大多數核心服務功能，如內建函式、自定義函式、儲存過程、觸發器、檢視等；
儲存引擎：主要作用是負責資料的儲存和讀取，主要包括innodb、myisam、ndb、memory 、infobright 、blackhole等儲存引擎。從mysql 5.5.8 版本開始是預設的儲存引擎是innodb，之前的版本預設的儲存引擎是myisam。關於各種儲存引擎，我們不再進行詳細的介紹，我們這篇文章主要是基於innodb，這也是我們最常用的乙個innodb。
索引是為了加速對錶中資料行的檢索而建立的一種分散的儲存結構。索引是針對表而建立的，它是由資料頁面以外的索引頁面組成的，每個索引頁面中的行都會含有邏輯指標，以便加速檢索物理資料。索引的出現其實就是為了提高資料查詢的效率，就像書的目錄一樣。
與其說是索引的比較，其實我認為不如說是幾種資料結構的比較。我們這裡先說三個比較常見的索引模型：雜湊表、有序陣列、二叉搜尋樹、二叉平衡樹、b-tree和b+tree,來進一步推理出mysql所使用的索引模型（資料結構）。我們以乙個簡單的學生(s)表為例來說明：
id(學生id)
name(姓名)
1jane
2jack
3john
4bill
5blake
6bob
雜湊表是一種以鍵 - 值（key-value）儲存資料的結構,可以通過key直接獲取到value值，它的維護乙個陣列，把key經過hash之後，確定當前key所在陣列的位置，然後把value放在陣列這個位置。當不同的key經過hash計算後重複時，這時候在這個位置直接拉出乙個鍊錶，來儲存各個value。如下圖所示：
從圖中我們可以看出，要根據id查詢出name,速度是非常快的，但是如果我想查詢處在[3,6]這個區間中的學生姓名，那就必須要進行全表掃瞄了，此時的io次數就會過多，嚴重影響了查詢的效率（因為id在上面圖中並不是有序的，即hash之後的值並不是按照id的真實順序排列，並且hash的值越分散越好，減少後面的鍊錶元素的數量）。即：雜湊表這種結構適用於只有等值查詢的場景，比如 memcached
說明：這裡說的無序並不是說id進行hash之後的值在陣列中無序，hash值在陣列中肯定是有序的，而是說陣列中hash值的順序並不是源id的順序，即對映到id,那就是無序的。好，既然因為它是無序的，我們就採用有序的，自然就會想到有序陣列，那麼有序陣列可以不可以？我們往下看。
有序陣列沒有什麼好說的，我們都清楚的很，平時寫**用的也是最多的一種資料結果。它查詢快（即：隨機訪問效率很高，時間複雜度可以達到o(1)，因為陣列的記憶體是連續的，想要訪問那個元素，直接從陣列的首位址向後偏移就可以訪問到了），即便不是放在一塊連續的記憶體中，只要保證是有序的，那我們也可以使用二分法來比較快速的找到，時間複雜度也就在o(log(n))，也並不是不可以接受。那麼看似這種結構比較完美了，其實不然，它最大的問題就在於更新和刪除的時候，要進行元素的挪動，新增的時候還會涉及到擴容，代價就太高了，即有序陣列索引只適用於靜態儲存引擎
我們只用了乙個三階b-tree,樹的高度就降低了，試想一下，我們我們擴大階數，是不是就能更進一步降低我們樹的高度，從而更進一步降低io的次數，提高查詢的效率。樹相對於平衡二叉樹的不同是，每個節點包含的關鍵字增多了，特別是在b樹應用到資料庫中的時候，資料庫充分利用了磁碟塊的原理（磁碟資料儲存是採用塊的形式儲存的，每個塊的大小為4k，每次io進行資料讀取時，同乙個磁碟塊的資料可以一次性讀取出來）把節點大小限制為能充分使用在磁碟塊大小範圍；把樹的節點關鍵字增多後樹的層級比原來的二叉樹少了，減少資料查詢的次數和複雜度。看似幾乎完美，但我們知道，mysql並沒有採用b-tree作為它的底層資料結構（我們可以想到最簡單的原因，如果乙個查詢無法命中索引，那就要進行全表掃瞄，那麼這個開銷可就大了，它需要對樹進行多次的查詢），而是採用了它的改進版本b+tree,這個資料結構我們在之前也做了介紹，下面我們就看一下b+tree到底行不行？行的話，行在**？
和b-tree相比，b+tree做了一些改進，使得它更適合做mysql資料庫的索引，主要體現在以下幾個方面：
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