本章概览
索引的出现就是为了提高数据查询的效率，实际上可以提高读写效率的数据节后有很多
索引常见模型
哈希表是一种以键 - 值（key-value）存储数据的结构，用哈希函数把key计算成一个值，这个值代表一个位置，可能会出现不同key计算出位置相同，这是再拉出一个链表。这种结构等值查询和插入的效率都很快，但是不是按顺序插入的，使用区间查询的时候就需要全部扫描一遍了。
所以，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。
有序数组在等值查询和范围查询场景中性能都很优秀，时间复杂度在O(log(N))，但是更新数据的时候需要数据搬移，所以，有序数组索引只适用于静态存储引擎，比如你要保存的是 2017 年某个城市的所有人口信息，这类不会再修改的数据。
二叉搜索树的特点是：父节点左子树所有结点的值小于父节点的值，右子树所有结点的值大于父节点的值，这个时间复杂度是 O(log(N))。
数可以有二叉也可有多叉，二叉树的查询效率最高，实际上数据库存储不用二叉树，原因在于索引不仅存在内存也在磁盘上，寻址需要时间，层数高意味着磁盘数据块多，查询随机读取数据块耗时多。
以 InnoDB 的一个整数字段索引为例，这个 N 差不多是 1200。这棵树高是 4 的时候，就可以存 1200 的 3 次方个值，这已经 17 亿了。考虑到树根的数据块总是在内存中的，一个 10 亿行的表上一个整数字段的索引，查找一个值最多只需要访问 3 次磁盘。其实，树的第二层也有很大概率在内存中，那么访问磁盘的平均次数就更少了。
innodb最小存储单元是数据页16k，整型bigint大小是8byte， 指向子树的pointer是6byte,1600/14约等于1170。
这样可以减少随机访问读取数据块
Innodb的索引模型
- 在innodb位存储引擎的mysql中，每张表就是多个B+树，每一个索引在 InnoDB 里面对应一棵 B+ 树。
- 执行查询的效率，主键索引>非主键索引>不使用索引
- 不适应索引查询，则从B+数的叶子节点遍历
mysql> 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。
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）。
基于主键索引和普通索引的查询有什么区别？
主键索引叶子节点是整行数据，非主键索引叶子节点是主键ID，如果需要查询整行数据，需要根据这个ID再去主键索引树查询一次，这个过程叫回表。
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。以上面这个图为例，如果插入新的行 ID 值为 700，则只需要在 R5 的记录后面插入一个新记录。如果新插入的 ID 值为 400，就相对麻烦了，需要逻辑上挪动后面的数据，空出位置。
而更糟的情况是，如果 R5 所在的数据页已经满了，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。这个过程称为页分裂。在这种情况下，性能自然会受影响。
当然有分裂就有合并。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。合并的过程，可以认为是分裂过程的逆过程。
除了考虑性能外，我们还可以从存储空间的角度来看。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。
显然，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。
