MySQL索引深入理解底层数据结构

知识点掌握了，还需要不断练习才能熟练运用。下面golang学习网给大家带来一个数据库开发实战，手把手教大家学习《MySQL索引深入理解底层数据结构》，在实现功能的过程中也带大家重新温习相关知识点，温故而知新，回头看看说不定又有不一样的感悟！

定义：索引是帮助MYSQL高效排好序的数据结构

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索引存储在文件里
形式：二叉树 HASH BTREE
为什么用BTREE而不用二叉树：

如果每次的数据都是以1,2,3,4,5,6的形式添加，会造成二叉树单边增长，从而导致查询效率依然低下
红黑树会自己旋转，会有一个自平衡的过程，但是高度是不可控的,（height）,如果是百万级别的数据，高度是完全不可控的

为什么用BTREE而不用HASH：HASH如果是单个查找条件会比较快，比如col=3,直接用hash(index=3)即可，但是范围查找的话效率很慢，大部分公司有很多业务都会是范围查找

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如果让你来设计MySQL的BTREE，你觉得degree设为多少合适？
设为磁盘I/O一个节点的值，假如一次I/O最多取4k,就设为4k，作均衡
B+TREE的优势：非叶子节点不存储数据，只存储key

评价一个索引结构好坏的标准:磁盘I/O次数
预读：磁盘一般会顺序向后读取一定长度的数据（页的整倍数）放入内存
局部性原理:如果一个数据被用到了，那他附近的数据也马上会被用到
B+TREE的度一般会超过100，所以高度h会非常小(一般在3-5之间）
MyISAM索引实现:MyISAM索引文件和数据文件是分离的 存储引擎是表级别，不是数据库级别

D-->Data I-->index
InnoDB-->聚集索引-->数据和索引是放在一起的-->是按主键索引构建的一个BTREE树
InnoDB-->推荐使用整型自增主键-->保证数据可以顺序插入到当前索引节点的后续位置，如果是用UUID，需要比较ASCII码，还有可能插入的地方空间不足需要分裂开，花费更多的时间
不建议使用过长的字段作为主键，因为所有辅助索引都引用主索引，过长的主索引会令辅助索引变得过大
为什么非主键索引结构叶子节点存储的是主键值？(一致性和节省存储空间)

理论要掌握，实操不能落！以上关于《MySQL索引深入理解底层数据结构》的详细介绍，大家都掌握了吧！如果想要继续提升自己的能力，那么就来关注golang学习网公众号吧！