问题：
什么是索引？
索引又是如何工作的呢？
索引的作用：
索引是为了提高数据查询的效率
数据库处理数据的核心概念之一：
数据库底层存储的核心就是基于这些数据模型的。每碰到一个新数据库，我们需要先关注它的数据模型，这样才能从理论上分析出这个数据库的适用场景。
索引的模型（提高读写数据效率的数据结构）：
哈希表：以键值（key:value）存储的数据结构，用key找value（dict）
思路：把value放在一个数组里，用哈希函数把key换算成一个坐标，然后把value放在数组的这个坐标上。
执行步骤：首先将key通过哈希函数算出位置；然后按顺序遍历，找到value。
优：key值并不是递增的，增加新字典的速度会很快
劣：因为是无序的，所以哈希引做区间查询很慢。
例：如果要找在[key1~key5]之间所有的value，那么就需要全部扫描一遍。
适用场景：哈希表这种结构适用于只有等值查询的场景（Memcached 及其他一些 NoSQL 引擎）
注：可能不同的key哈希出来的位置是一样的，所以后面会跟一个链表。链表是由单独的字典（user）组成。
有序数组：
思路：二分法，因为是有序排列所以可以查询中间值，排除一半的key以此类推
执行步骤：
key值没有重复：二分法
区间查询：[key1~key5]先用二分法找到key1（如果不存在则找大于key1的第一个值），然后向右遍历知道找到大于key5的值
优：查询效率高
劣：更新数据成本大
例：如果需要在中间插入一个记录，就必须挪动后面所有的记录
适用场景：有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀（适用于静态存储引擎）
搜索树（二叉搜索树）：
思路：每个节点的左儿子小于父节点，父节点又小于右儿子（儿子大小是从左往右递增的）
执行步骤：每个节点都相当于做一次判断，利用判断结果选择正确的路径
优：搜索效率是最高的，查询和更新的时间复杂度都是O(log(N))
劣：效率虽然高，但是实际上查询时间特别慢
因：索引不止存在内存中，还要写到磁盘上
例：你可以想象一下一棵 100 万节点的平衡二叉树，树高 20。一次查询可能需要访问 20 个数据块。在机械硬盘时代，从磁盘随机读一个数据块需要 10 ms 左右的寻址时间。也就是说，对于一个 100 万行的表，如果使用二叉树来存储，单独访问一个行可能需要 20 个 10 ms 的时间
适用场景：大多数的数据库存储都不使用二叉树
注：N叉树模型应用广泛，提高二叉树每个节点的儿子数量（N取决于数据块大小），来减少磁盘的访问平均次数
InnoDB 的索引模型：
表的存储方式：根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表。
使用的索引模型：InnoDB 使用了 B+ 树索引模型，所以数据都是存储在 B+ 树中的。每一个索引在 InnoDB 里面对应一棵 B+ 树。
例子：
假设，我们有一个主键列为 ID 的表，表中有字段 k，并且在 k 上有索引。
create table T(id int primary key, k int not null, name varchar(16),index (k))engine=InnoDB;
表中 R1~R5 的 (ID,k) 值分别为 (100,1)、(200,2)、(300,3)、(500,5) 和 (600,6)，两棵树的示例示意图如下
图中索引类型分为：
主键索引：主键索引的叶子节点存的是整行数据。在 InnoDB 里，主键索引也被称为聚簇索引（clustered index）。
非主键索引：非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在 InnoDB 里，非主键索引也被称为二级索引（secondary index）。
两者区别：
①如果语句是 select * from T where ID=500，即主键查询方式，则只需要搜索 ID 这棵 B+ 树；
②如果语句是 select * from T where k=5，即普通索引查询方式，则需要先搜索 k 索引树，得到 ID 的值为 500，再到 ID 索引树搜索一次。这个过程称为回表。
总结：
非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树，因此在查询中尽量使用主键索引。
索引维护：
为了保持索引的有序性，插入数据时必须做必要的维护。
顺序增加：只需要在最大行后面插入新纪录即可
中间插入：需要逻辑上挪动后面数据，空出位置
当前数据页满：页分裂，申请一个新的数据页，把部分数据挪动过去。PS：此操作会影响性能和数据页利用率
页合并：页分裂的逆过程
自增主键是指自增列上定义的主键，在建表语句中一般是这么定义的： NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT。
自增主键场景：一般情况下建议创建一个自增主键，这样非主键索引占用的空间最小
非自增主键场景：有业务逻辑的字段，值过长的字段类型
例外：部分有业务逻辑的字段也可以作为主键（KV场景）
1.只有一个索引
2.该索引必须是唯一索引
由于没有其他索引，所以也就不用考虑其他索引的叶子节点大小的问题。
PS：主键长度越小，普通索引的叶子节点就越小，普通索引占用的空间也就越小