Mysql的索引原理

查询的历程

线性查找
HASH:冗余的数组实现的，查询快，但占用空间
B+树和二叉树有什么区别
二叉树:插入和查询很快(logn)，无法存大规模数据，复杂度退化
平衡树：解决bst退化的问题，树是平衡的；节点非常多的时候，依然树高很高
多路查找树：一个父亲多个孩子节点(度);节点过多树高不会特别深
多路平衡查找树:B-Tree(构建索引的底层结构)

阶数

二叉树中阶数的概念：
二叉树的阶数是一个节点的子节点数目的最大值
Tips:度和阶数在定义层面上不同，但实际的数值有可能相同(一般都相同)，度是从某一节点去做的定义。阶是从B树做的整体定义。

为什么使用B+树作为索引的底层结构

B+树是B-Tree的变形
只在叶子节点带有指向记录，叶子节点存储数据，非叶子节点可以有更多的孩子节点，更加矮胖(阶数更多或者度更多)

阶数不能越多越好

阶不能越多越好，内存管理单位是以页，阶是以磁盘块的大小来决定的。
为了操作系统更好的缓存和读取数据，所以阶数不可以越多越好。

什么时候用索引

经常出现在order by group by 之后的字段
非空字段NOT NULL,Mysql很难对空值作查询优化(一般都需要有默认值)
区分度高，离散度大，作为索引的字段值尽量不要有大量相同值

使用索引的注意事项

索引一般使用的是索引是id，也就是自增的Int值，若是字符串的化一定要指定长度(不要太长)，不然就会很耗费时间。(索引的值作为Key存在的，太长会导致一个页当中能够存放的 key 的数目变少，间接导致索引树的页数目变多，索引层次增加，从而影响整体查询变更的效率),

索引什么时候失效：

以%开头的LIKE语句，模糊搜索
模糊匹配、类型隐式转换(Python动态语言查询中需注意)
没有满足最左前缀(没有办法直接比较)
原因:
Mysql B+树的key无法比较的时候就失效

聚集索引，非聚集索引

聚集还是非聚集指的是B+Tree叶子节点存的是指针还是数据记录；没有存储数据非聚集(非聚集存储的是指定(数据记录的地址))
MyISAM索引和数据分离，使用的是非聚集索引
InnoDB数据文件就是索引文件，主键索引就是聚集索引

标签：聚集,查询,阶数,索引,二叉树,Mysql,原理,节点
来源： https://www.cnblogs.com/wkhzwmr/p/16180490.html