深入理解mysql索引底层数据结构及算法
一、索引的本质：帮助Mysql 高效获取数据的排好序的数据结构。
二、索引数据结构：二叉树、红黑树、Hash表、 B-Tree
二叉树：不适合递增的列。（链表式，查找次数多。右边比左边大）
红黑树：本质是二叉树，二叉平衡树（比二叉树优化了点）
Hash表(基本不用)：hash算法，MD5基于此，仅能满足=，in，不支持范围查询。
B-Tree：
叶节点具有相同的深度，叶节点的指针为空
所有索引元素不重复
节点中的数据索引从左到右递增排列
三、mysql使用的索引的数据机构是： B+Tree
B-Tree与 B+Tree的区别:
1.非叶子节点不存储data，只存储索引（冗余），可以放更多的索引。tree结构从左到右依次递增
2.叶子节点包含所有的索引字段。
3.B+Tree叶子节点有双向指针，方便范围查找。
四.表的存储引擎索引：
MylSAMl存储引擎索引也是存到磁盘上的，一般在mysql的安装文件data里面。索引和数据是分开的，通过索引对应的磁盘文件地址，再通过磁盘文件地址找完整的数据 。
innoDB存储引擎
聚集索引：叶子节点索引下面存的是完整数据。（文件在ibd文件中）
建议innoDB表要建主键，并使用整型。容易比大小，字符串还得逐个比对。
聚集索引和非聚集索引(还需要回表)那个更快？聚集更快。
如果用分库分表，用 雪花算法比较好。
五、联合索引：遵循最左前缀原则。
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