1.什么是索引
索引（Index）是幫助MySQL高效獲取數據的數據結構。
索引的本質：索引是數據結構
阿里巴巴《Java 開發手冊》提出單表行數超過 500 萬行或者單表容量超過 2GB，才推薦進行分庫分表。
如果預計三年后的數據量根本達不到這個級別，請不要在創建表時就分庫分表。
2.外存儲器-磁盤
計算機一般有兩種存儲的方式：「內存儲器」(main memory)和「外存儲器」(external memory)
- 內存:讀寫速度非常快，但是容量很小，而且造價非常貴，在不通電的情況下會數據會丟失，不能長期存儲數據；
- 外存：磁盤是相對常見的外存儲設備，它是以存取時間變化不大為特征的。可以直接存取任何字符組，且容量大、速度較其它外存設備更快。
2.1 磁盤的構造
磁盤是一個扁平的圓盤(與電唱機的唱片類似)。盤面上有許多稱為磁道的圓圈，數據就記錄在這些磁道上。磁盤可以是單片的，也可以是由若干盤片組成的盤組，每一盤片上有兩個面。
當磁盤驅動器執行讀/寫功能時。盤片裝在一個主軸上，并繞主軸高速旋轉，當磁道在讀/寫頭(又叫「磁頭」) 下通過時，就可以進行數據的讀/寫了。
3.索引的本質
索引」是幫助MySQL高效獲取數據的「排好序」的「數據結構」
3.1索引數據結構，主要包含以下幾類
- 二叉樹
- 平衡二叉樹
- 紅黑樹
- Hash表
- B-Tree
3.2 二叉樹
「定義」：每個結點最多有兩個子樹，左子樹比父節點小，右子樹比父節點大。
3.3 平衡二叉樹（AVL Tree）
「定義」：平衡二叉樹又稱AVL樹，是一種特殊的二叉查找樹，其左右子樹都是平衡二叉樹，且左右子樹高度差的絕對值不超過1。
「缺點」：AVL樹是高度平衡的，頻繁的插入和刪除，會引起頻繁的rebalance，導致效率下降
3.4 紅黑樹
「定義」：
- 性質1. 節點是紅色或黑色。
- 性質2. 根節點是黑色。
- 性質3 每個紅色節點的兩個子節點都是黑色。(從每個葉子到根的所有路徑上不能有兩個連續的紅色節點)
- 性質4. 從任一節點到其每個葉子的所有路徑都包含相同數目的黑色節點。
「缺點」：數據量大會導致樹層數比較多，這樣就會造成查找數據慢。
3.5 Hash數據結構
「定義」：散列表（Hash table，也叫哈希表），是根據關鍵碼值(Key value)而直接進行訪問的數據結構。也就是說，它通過把關鍵碼值映射到表中一個位置來訪問記錄，以加快查找的速度。這個映射函數叫做散列函數，存放記錄的數組叫做散列表。 對目標值進行hash運算得到hash值和數據磁盤指針地址保存到hash表，這樣就達到快速定位數據位置。
「缺點」：精確查找十分快速，但范圍查找就碰壁了。
3.6 BTree
「定義」：
- 一個節點可以存儲多個數據，這樣可以避免黑紅樹的缺點，樹的層數變??；
- 葉節點具有相同的深度，葉節點的指針為空；
- 所有索引元素不重復；
- 節點中的數據索引從左到右遞增排列。
「缺點」：節點里面數組數據：每個數據的結構=索引數據+數據記錄（即葉子節點存儲鍵值和數據記錄）。
「模擬查找關鍵字29的過程：」
1.根據根節點找到磁盤塊1，讀入內存?！敬疟PI/O操作第1次】
2.比較關鍵字29在區間（17,35），找到磁盤塊1的指針P2。
3.根據P2指針找到磁盤塊3，讀入內存?！敬疟PI/O操作第2次】
4.比較關鍵字29在區間（26,30），找到磁盤塊3的指針P2。
5.根據P2指針找到磁盤塊8，讀入內存?！敬疟PI/O操作第3次】
6.在磁盤塊8中的關鍵字列表中找到關鍵字29。
分析上面過程，發現需要3次磁盤I/O操作，和3次內存查找操作。由于內存中的關鍵字是一個有序表結構，可以利用二分法查找提高效率。而3次磁盤I/O操作是影響整個B-Tree查找效率的決定因素。B-Tree相對于AVLTree縮減了節點個數，使每次磁盤I/O取到內存的數據都發揮了作用，從而提高了查詢效率。
3.7 B+Tree
「定義」：B+Tree是在B-Tree基礎上的一種優化。節點里面數組數據：每個數據只存儲鍵信息，這樣不存數據可以騰出空間放更多的鍵信息，讓樹層數越小
- 非葉子節點不存儲data，只存儲索引(冗余)，可以放更多的索引
- 葉子節點包含所有索引字段
- 葉子節點用指針連接，提高區間訪問的性能
- 將上一節中的B-Tree優化，由于B+Tree的非葉子節點只存儲鍵值信息，假設每個磁盤塊能存儲4個鍵值及指針信息，則變成B+Tree后其結構如下圖所示：
4.存儲引擎
數據庫存儲引擎是數據庫底層軟件組件，數據庫管理系統使用數據引擎進行創建、查詢、更新和刪除數據操作。不同的存儲引擎提供不同的存儲機制、索引技巧、鎖定水平等功能，使用不同的存儲引擎還可以獲得特定的功能。
MySQL 的核心就是存儲引擎
- InnoDB 事務型數據庫的首選引擎，支持事務安全表（ACID），支持行鎖定和外鍵。MySQL 5.5.5 之后，InnoDB 作為默認存儲引擎。
- MyISAM 是基于 ISAM 的存儲引擎，并對其進行擴展，是在 Web、數據倉儲和其他應用環境下最常使用的存儲引擎之一。MyISAM 擁有較高的插入、查詢速度，但不支持事務。
- MEMORY 存儲引擎將表中的數據存儲到內存中，為查詢和引用其他數據提供快速訪問。
4.1 如何選擇 MySQL 存儲引擎
可以根據以下的原則來選擇 MySQL 存儲引擎：
- 如果要提供提交、回滾和恢復的事務安全（ACID 兼容）能力，并要求實現并發控制，InnoDB 是一個很好的選擇。
- 如果數據表主要用來插入和查詢記錄，則 MyISAM 引擎提供較高的處理效率。
- 如果只是臨時存放數據，數據量不大，并且不需要較高的數據安全性，可以選擇將數據保存在內存的 MEMORY 引擎中，MySQL 中使用該引擎作為臨時表，存放查詢的中間結果。
- 如果只有 INSERT 和 SELECT 操作，可以選擇Archive 引擎，Archive 存儲引擎支持高并發的插入操作，但是本身并不是事務安全的。Archive 存儲引擎非常適合存儲歸檔數據，如記錄日志信息可以使用 Archive 引擎。
4.2 MyISAM存儲引擎
數據存儲形式
MyISAM采用的是索引與數據分離的形式，將數據保存在三個文件中.frm 、.MYD、.MYI。
.frm : 存儲表結構
.MYD ：存儲表數據
.MYI ：存儲表索引
鎖的粒度
MyISAM不支持行鎖，所以讀取時對表加上共享鎖，在寫入時對表加上排他鎖。由于是對整張表加鎖，相比InnoDB，在并發寫入時效率很低。
事務
MyISAM不支持事務。
數據的存儲特點
MyISAM是基于「非聚簇索引」進行存儲的。
索引實現
MyISAM索引文件和數據文件是分離的(「非聚集」)
其他
-MyISAM提供了大量的特性，包括全文索引，壓縮，空間函數，延遲更新索引鍵等。
進行壓縮后的表是不能進行修改的，但是壓縮表可以極大減少磁盤占用空間，因此也可以減少磁盤IO，從而提供查詢性能。
全文索引，是一種基于分詞創建的索引，可以支持復雜的查詢。
延遲更新索引鍵，不會將更新的索引數據立即寫入到磁盤，而是會寫到內存中的緩沖區中，只有在清除緩沖區時候才會將對應的索引寫入磁盤，這種方式大大提升了寫入性能。
