参考文章：https://time.geekbang.org/column/article/68319
目录
索引的出现其实就是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样。
索引的常见模型
1、哈希表
哈希表是一种以键 - 值（key-value）存储数据的结构，只要输入待查找的值即 key，就可以找到其对应的值即 Value。不可避免地，多个 key 值经过哈希函数的换算，会出现同一个值的情况。处理这种情况的一种方法是，拉出一个链表。
哈希表这种结构适用于只有等值查询的场景，比如 Memcached 及其他一些 NoSQL 引擎。
2、有序数组
假设身份证号没有重复，这个数组就是按照身份证号递增的顺序保存的。在查找时可使用二分查找
如果仅仅看查询效率，有序数组就是最好的数据结构了。但是，在需要更新数据的时候就麻烦了，你往中间插入一个记录就必须得挪动后面所有的记录，成本太高。（查询效率高，更新效率低）。有序数组索引只适用于静态存储引擎
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。
3、搜索树
二叉搜索树的特点是：每个节点的左儿子小于父节点，父节点又小于右儿子
为了维持 O(log(N)) 的查询复杂度，你就需要保持这棵树是平衡二叉树。为了做这个保证，更新的时间复杂度也是 O(log(N))。
树可以有二叉，也可以有多叉。多叉树就是每个节点有多个儿子，儿子之间的大小保证从左到右递增。二叉树是搜索效率最高的，但是实际上大多数的数据库存储却并不使用二叉树。其原因是，索引不止存在内存中，还要写到磁盘上。
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，这个查询可真够慢的。
为了让一个查询尽量少地读磁盘，就必须让查询过程访问尽量少的数据块。那么，我们就不应该使用二叉树，而是要使用“N 叉”树。这里，“N 叉”树中的“N”取决于数据块的大小。
InnoDB 的索引模型
在 MySQL 中，索引是在存储引擎层实现的，所以并没有统一的索引标准，即不同存储引擎的索引的工作方式并不一样。而即使多个存储引擎支持同一种类型的索引，其底层的实现也可能不同。
在 InnoDB 中，表都是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。
每一个索引在 InnoDB 里面对应一棵 B+ 树。
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;
根据叶子节点的内容，索引类型分为主键索引和非主键索引。
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）。
索引维护
B+ 树为了维护索引有序性，在插入新值的时候需要做必要的维护
页分裂：数据页已经满了，根据 B+ 树的算法，这时候需要申请一个新的数据页，然后挪动部分数据过去。影响性能和数据页的利用率
页合并：当相邻两个页由于删除了数据，利用率很低之后，会将数据页做合并
**哪些场景下应该使用自增主键，而哪些场景下不应该？
1、适合用自增主键
（1）从性能的角度
自增主键的插入数据模式，正符合了我们前面提到的递增插入的场景。每次插入一条新记录，都是追加操作，都不涉及到挪动其他记录，也不会触发叶子节点的分裂。而有业务逻辑的字段做主键，则往往不容易保证有序插入，这样写数据成本相对较高。
（2）从存储空间的角度
假设你的表中确实有一个唯一字段，比如字符串类型的身份证号，那应该用身份证号做主键，还是用自增字段做主键呢？
由于每个非主键索引的叶子节点上都是主键的值。如果用身份证号做主键，那么每个二级索引的叶子节点占用约 20 个字节，而如果用整型做主键，则只要 4 个字节，如果是长整型（bigint）则是 8 个字节。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。
从性能和存储空间方面考量，自增主键往往是更合理的选择。
2、适合业务字段直接做主键
（1）只有一个索引；
（2）该索引必须是唯一索引。
这就是典型的 KV 场景。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。这时候我们就要优先考虑上一段提到的“尽量使用主键查询”原则，直接将这个索引设置为主键，可以避免每次查询需要搜索两棵树。
-----------------------------------我是快乐且好学的分割线-----------------------------------
思考：
对于上面例子中的 InnoDB 表 T，如果你要重建索引 k，你的两个 SQL 语句可以这么写：
如果你要重建主键索引，也可以这么写：
对于上面这两个重建索引的作法，说出你的理解。如果有不合适的，为什么，更好的方法是什么？
（通过两个 alter 语句重建索引 k，以及通过两个 alter 语句重建主键索引是否合理。）
答：建索引 k 的做法是合理的，可以达到省空间的目的。但是，重建主键的过程不合理。不论是删除主键还是创建主键，都会将整个表重建。所以连着执行这两个语句的话，第一个语句就白做了。
这两个语句，你可以用这个语句代替 ： alter table T engine=InnoDB。
-----------------------------------我是快乐且好学的分割线-----------------------------------
有价值的问题：
1、select ＊from table where id＝xx和select id from table where id＝xx的效率是一样的吗？（id是主键）
这两个语句是都不用回表了，在“查找行”这个逻辑上是一样的，但是select *要读和拷贝更多列到server,还要发送更多列给客户端，所以还是select id更快的。
2、没有主键的表，innodb会给默认创建一个Rowid做主键
3、之前看过一遍文章，一直有疑惑：一个innoDB引擎的表，数据量非常大，根据二级索引搜索会比主键搜索快，文章阐述的原因是主键索引和数据行在一起，非常大搜索慢，我的疑惑是：通过普通索引找到主键ID后，同样要跑一边主键索引呀？
4、索引只能定位到page，page内部怎么去定位行数据？
内部有个有序数组，二分法
5、innodb B+树主键索引的叶子节点存的是什么？
B+树的叶子节点是page （页），一个页里面可以存多个行
6、如果记录表中 R1~R5 的 (ID,k) 值分别为 (100,1)、(200,1)、(300,1)、(500,1) 和 (600,1)，那么非主键索引上有5个值，分别是（1，100），（1，200）... （1，600）
7、现在一般自增索引都设置为bigint，这点这么看？
特别合理，因为现在很多业务插入数据很凶残，容易超过int 上限，实际上是建议设置bigint unsigned
8、为什么要重建索引
索引可能因为删除，或者页分裂等原因，导致数据页有空洞，重建索引的过程会创建一个新的索引，把数据按顺序插入，这样页面的利用率最高，也就是索引更紧凑、更省空间。
-----------------------------------我是快乐且好学的分割线-----------------------------------
总结：
1.索引的作用：提高数据查询效率
2.常见索引模型：哈希表、有序数组、搜索树
3.哈希表：键 - 值(key - value)。
4.哈希思路：把值放在数组里，用一个哈希函数把key换算成一个确定的位置，然后把value放在数组的这个位置
5.哈希冲突的处理办法：链表
6.哈希表适用场景：只有等值查询的场景
7.有序数组：按顺序存储。查询用二分法就可以快速查询，时间复杂度是：O(log(N))
8.有序数组查询效率高，更新效率低
9.有序数组的适用场景：静态存储引擎。
10.二叉搜索树：每个节点的左儿子小于父节点，父节点又小于右儿子
11.二叉搜索树：查询时间复杂度O(log(N))，更新时间复杂度O(log(N))
12.数据库存储大多不适用二叉树，因为树高过高，会适用N叉树
13.InnoDB中的索引模型：B+Tree
14.索引类型：主键索引、非主键索引
主键索引的叶子节点存的是整行的数据(聚簇索引)，非主键索引的叶子节点内容是主键的值(二级索引)
15.主键索引和普通索引的区别：主键索引只要搜索ID这个B+Tree即可拿到数据。普通索引先搜索索引拿到主键值，再到主键索引树搜索一次(回表)
16.一个数据页满了，按照B+Tree算法，新增加一个数据页，叫做页分裂，会导致性能下降。空间利用率降低大概50%。当相邻的两个数据页利用率很低的时候会做数据页合并，合并的过程是分裂过程的逆过程。
17.从性能和存储空间方面考量，自增主键往往是更合理的选择。
