Mysql索引工作原理
Mysql数据库中的存储引擎（InnoDB），索引及使用
一，存储引擎
Mysql的存储引擎是插件式的存储引擎，是基于表的（意思就是每个表都可以单独设置存储引擎）
主要的存储引擎有：
MyISAM：在5.1以及之前的版本是默认的存储引擎
InnoDB：5.1 开始引入InooDB plugins 5.5后将InnoDB作为默认的存储引擎
MyISam和InnoDB主要区别：
| 特性 | InooDB | MyISAM |
| 事物 | 支持事务，回滚及系统崩溃修复 | 不支持 |
| 锁 | 有行锁 | 有表锁，没有行锁 |
| 插入速度 | 慢 | 快 |
| 内存及使用空间 | 高 | 低 |
| 索引 | 基于聚簇索引的，只可以有一个聚簇索引，二级索引（非主键索引）必须包含主键列 | 采用非聚簇索引 |
| 主键 | 支持自增长列（auto_increment） | 不支持 |
| 存储方式 | 分两种存储方式。表结构（.frm）,数据（.innodb_data_home）和索引(.innodb_data_file_path)； 第二种就是特有的表结构（.frm）和数据（.db）。 |
表结构(.frm),
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数据文件(.MYD), 索引文件(.MYI) |
锁：MyISAM可以对整个表加锁，读取时会对读到的表加共享锁，写入时加排他锁。但是在读取查询时可以往表中插入记录（称为并发插入）。
索引：InnoDB不支持full text类型的索引，而MyISAM对blob和text等长字段，可以基于其前500个字段创建索引，MyISAM也支持全文索引。
存储结构：MyISAM类型的表支持三种不同的存储结构：静态型、动态型、压缩型（具体的区别在这不做解释），所以空间少，查的快
一个不准确的说法：查找频繁的表使用MyISam，例如商品表；写多读少，事务要求高的情景使用InnoDB，例如订单表。
二，索引是如何实现快速查找的
索引就是数据结构，索引一般使用Balance Tree（平衡树） 和Hash，此例中使用B+Tree存储。
使用hash检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根结点到枝结点，最后才能访问到叶结点这样多次的IO访问，
所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引，但是hash有以下的缺点：
1，Hash 检索仅能满足“=”，“IN”，“<=>” 查询，不能使用范围查询，因为 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以只能等值的过滤。
2，Hash 不可以排序
3，Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描
4，Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高
关于B，B+，Hash几种数据结构http://blog.csdn.net/wl044090432/article/details/53423333
MyISM引擎实现图解：
MyISM使用非聚簇索引，索引存在.MYI文件里，数据存在.MYD文件里；
在B+Tree中只有叶结点存储数据地址，其他结点只存索引列的数据；
上图创建的一个degree（度，结点拥有的子树个数）为2的索引中（即指针域的个数是2），如果B+Tree有10行，那么在使用索引的情况下，最多会只查询10次，但是如果没有使用索引，最多会查询2∧(10-1)次。
select id from user where id = ？ 可以直接从索引里取数据；
select * from user where name = ？通过name索引获取数据行的地址进而获取数据
InnoDB引擎实现图解：
InnoDB使用聚簇索引组织数据，聚簇索引保存主键和其他字段的值，非聚簇索引保存索引列的值及聚簇索引列的值；
select id,name,wechat from user where name = ？
先检查有没有name这个索引，再从name索引获取聚簇索引的key，最后从聚簇索引获取其他字段；
索引可以提高检索速度，降低磁盘的IO，且索引是有序的无需再排序，可以降低CPU的负荷；
但是索引存储需要空间，索引实际上就是一张表，字段更新（insert，update，delete）需要维护索引，所以会有性能损耗；
InnoDB的主键一般设置为自增长的且不宜太长，因为自增长的主键插入b+tree时是不需要打乱树的顺序，不仅速度快，还能减少碎片的产生，
而且非聚簇索引里都会存储主键的值，如果主键字段太长（例如使用uuid这样的主键策略）会导致容量增大；
适合建索引的情况：
1，频繁作为where条件的字段
2，关联字段需要建索引，例如外键
2，order by 的字段可以建索引（group by也可以，因为group by之前都会按照这个字段先排序）
但是：频繁更新，where条件里用不到，或者分布均匀（例如男，女）的字段不适合建索引
在以上例子里索引生效和失效的情况：
select * from user order by name name索引生效
创建如下复合索引：
index_name_wechat（name，wechat）
select * from user order by wechat 索引失效
select * from user where wechat = ‘23’ and name = ‘alili’ 索引失效
select * from user where name = ‘alili’ and wechat = ‘23’ 索引生效
select * from user where name > ‘alili’ and wechat = ‘23’ 索引一半生效，只会用到name的索引，因为name索引已经排序了。