直接起飛
1.什麼是索引？
索引是幫助mysql高效獲取資料的排好序的資料結構。
2.索引的資料結構？為什麼選這種結構？
假設我們現在這裡有一張表(以下情況都是innodb儲存引擎)：
idnumber
如果mysql沒有索引這種結構，那麼我們如果查詢number為51的這行記錄，那麼mysql就要從上往下掃瞄全表，找到number為51的這行記錄需要9次；
二叉樹？
如果mysql索引結構為二叉樹呢？
我們要去查詢51這個元素：
我們只需要查詢3次就能找到51這個元素，時間複雜度為o(3)；
那麼我們mysql索引用的就是二叉樹結構嗎？
肯定不是的，如果是二叉樹，那麼我把id這一列作為索引會是怎麼樣的情況：
假設我們現在要查詢id為7的這一列：
這個時候二叉樹已經是鍊錶化了，我們查詢7這個元素就需要找7次，時間複雜度為o(7)；
二叉樹對於連續自增的資料會轉為鍊錶化，不適合做這種資料的查詢。我們排除這種資料結構。
紅黑樹？
假設mysql索引為紅黑樹，這個時候我們還是先去查詢number為51的這一行：
我們需要查詢4次就能找到51這個元素，時間複雜度為o(4)；
再看如果查詢id為7的元素呢？
這次找id為7的元素，只找了4次，比二叉樹次數少多了；
那麼mysql用的是紅黑樹嗎？我們來思考乙個問題：
如果我資料庫裡面有幾千萬條資料，也就是說，id是自增的幾千萬個，那麼這個紅黑樹高度是不是很高，查詢元素時間複雜度為o(n)；這顯然是不符合我們mysql高資料量的時候查詢；
hash表？
查詢id為7，只需要一次，很快，很棒，這也是mysql索引的一種；
但是，我們來想想這有什麼缺陷：
1.hash衝突問題；
2.如果我想查詢2
答案肯定是不行的，hash只適合做簡單查詢，但是它效率非常高，只需要去hash表中查詢一次就能精確定位到資料，但是hash表只能做一次hash運算去查詢元素，像前面的情況，就無法使用索引去查詢元素了。
來驗證一下，我們給test表加上hash索引：
查詢乙個money的區間：
直接走的全表掃瞄，並沒有走索引；
b-tree？
我們還是來查詢money為51的這行資料：
我們可以看到，一顆高度為3的b tree上，我們去查詢元素時間複雜度最多為o(3)；我們去查詢51也是查詢3次，很好的解決了元素查詢問題；
再看這棵樹上面，葉子節點都是排好序的，但是需要去查詢的話，還是需要從根節點開始查詢，並沒有完美解決hash表不能做的範圍查詢；(範圍查詢時間複雜度高)
那麼mysql用的是b tree嗎？mysql用的不是b tree，我們下面來看b+tree;
b+tree
mysql索引使用的就是b+tree；為什麼mysql會選用b+tree呢？我們來看b+tree的結構：
從結構上來看，b+tree多了冗餘資料，葉子節點上面有指向下乙個葉子節點的指標；
如果是範圍查詢，我查詢到乙個資料，那麼根據葉子節點指標就能順藤摸瓜找到這個範圍能的資料，完美解決了hash表的範圍查詢；
b+tree跟b tree還有乙個區別點是b+tree(資料庫這行data)只放在了葉子節點；而b tree在第二行資料塊上面也存有著 (資料庫這行data)，乙個資料庫只有16kb大小，容量有限，在有限容量下，b+tree的冗餘設計要比b tree能存放更多的資料；
3.為什麼選用innodb儲存引擎
1.表資料檔案本身就是按照b+tree組織的檔案儲存，主鍵索引上面包含了整行的全部資料，節省了磁碟空間；
2.聚集索引(主鍵索引)的葉子節點包含了整行資料；myisam引擎檔案和資料是非聚集的(索引檔案myi和資料檔案myd並不是在乙個檔案，這一點innodb都是存放在ibd檔案)；
3.innodb支援事務；
4.各種索引
4.1主鍵索引(聚集索引)
以主鍵資料作為索引列，葉子節點上包含了行所有的資料：
4.2稀疏索引(輔助索引，非聚集索引)
以非主鍵列作為索引，葉子節點上面只有id，如果需要查詢這行全部資料，需要去主鍵索引上面回表：
4.3覆蓋索引
所謂覆蓋索引，其實上就是非主鍵索引，但是被稱做覆蓋索引是因為sql的查詢項中只包含了索引列和id，不需要去主鍵索引回表，這樣的操作就稱為覆蓋索引查詢。
4.4聯合索引
所謂的聯合索引，其實就是由多個字段組成的輔助索引；符合最左字首匹配規則(結合索引的有序性，就能明白為什麼是最左字首匹配原則；後面sql優化中會講到這些)：
問題1：為什麼非主鍵索引葉子節點儲存的是主鍵?
可以節省磁碟儲存空間，ibd檔案會相對較小；
行資料做更改的時候並不影響輔助索引，只儲存id的奧妙所在(更改不需要去維護索引)；
如果沒有主鍵就無法維護ibd檔案，innodb必須要有索引；如果建表的時候沒有設定主鍵，innodb會維護乙個隱藏列去作為主鍵索引；
自增索引插入的時候效率要比其他要高出很多；而且作為int或者long，比起uuid所占用位元組是要少的多的，也就是說，上層榮譽節點可以放更多，下層葉子節點也可以放更多的資料。
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