以下這個面試場景，不知道大家熟悉不熟悉：
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面試官：數據庫有幾千萬的數據，查詢又很慢我們怎麼辦？
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面試者：加索引。
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面試官：那索引有哪些數據類型？索引是怎麼樣的一種結構？哪些字段又適合索引呢？B+的優點？聚合索引和非聚合索引的區別？爲什麼說索引會降低插入、刪除、修改等維護任務的速度？………
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面試者：面試官怎麼出我們公司門來着?。
是的大家可能都知道慢了加索引，那爲啥加，在什麼字段上加，以及索引的數據結構特點，優點啥的都比較模糊或者甚至不知道。
正文開始
我看你簡歷上寫到了熟悉MySQL數據庫以及索引的相關知識，我們就從索引開始，索引有哪些數據結構？
Hash、B+
大家去設計索引的時候，會發現索引類型是可以選擇的。
- 爲什麼哈希表、完全平衡二叉樹、B樹、B+樹都可以優化查詢，爲何Mysql獨獨喜歡B+樹？
我先聊一下Hash：
大家可以先看一下下面的動圖
注意字段值所對應的數組下標是哈希算法隨機算出來的，所以可能出現哈希衝突。
那麼對於這樣一個索引結構，現在來執行下面的sql語句：
select * from sanguo where name=‘雞蛋’
可以直接對‘雞蛋’按哈希算法算出來一個數組下標，然後可以直接從數據中取出數據並拿到所對應那一行數據的地址，進而查詢那一行數據， 那麼如果現在執行下面的sql語句：
select * from sanguo where name>‘雞蛋’
則無能爲力，因爲哈希表的特點就是可以快速的精確查詢，但是不支持範圍查詢。
如果做成了索引，那速度也是很慢的，要全部掃描。
- 問個題外話，那Hash表在哪些場景比較適合？
等值查詢的場景，就只有KV（Key，Value）的情況，例如Redis、Memcached等這些NoSQL的中間件。
- 你說的是無序的Hash表，那有沒有有序的數據結構？
有序數組，它就比較優秀了呀，它在等值查詢的和範圍查詢的時候都很Nice。
- 那它完全沒有缺點麼？
不是的，有序的適合靜態數據，因爲如果我們新增、刪除、修改數據的時候就會改變他的結構。
比如你新增一個，那在你新增的位置後面所有的節點都會後移，成本很高。
- 那照你這麼說他根本就不優秀啊，特點也沒地方放。
此言差矣，可以用來做靜態存儲引擎啊，用來保存靜態數據，例如你2019年的支付寶賬單，2019年的淘寶購物記錄等等都是很合適的，都是不會變動的歷史數據。
- 有點東西啊小夥子，那二叉樹呢？
二叉樹的新增和結構如圖：
二叉樹的結構我就不在這裏多BB了，不瞭解的朋友可以去看看數據結構章節。
二叉樹是有序的，所以是支持範圍查詢的。
但是他的時間複雜度是O(log(N))，爲了維持這個時間複雜度，更新的時間複雜度也得是O(log(N))，那就得保持這棵樹是完全平衡二叉樹了。
- 怎麼聽你一說，平衡二叉樹用來做索引還不錯呢？
此言差矣，索引也不只是在內存裏面存儲的，還是要落盤持久化的，可以看到圖中才這麼一點數據，如果數據多了，樹高會很高，查詢的成本就會隨着樹高的增加而增加。
爲了節約成本很多公司的磁盤還是採用的機械硬盤，這樣一次千萬級別的查詢差不多就要10秒了，這誰頂得住啊？
- 如果用B樹呢？
同理來看看B樹的結構：
可以發現同樣的元素，B樹的表示要比完全平衡二叉樹要“矮”，原因在於B樹中的一個節點可以存儲多個元素。
B樹其實就已經是一個不錯的數據結構，用來做索引效果還是不錯的。
- 那爲啥沒用B樹，而用了B+樹？
一樣先看一下B加的結構：
我們可以發現同樣的元素，B+樹的表示要比B樹要“胖”，原因在於B+樹中的非葉子節點會冗餘一份在葉子節點中，並且葉子節點之間用指針相連。
- 那麼B+樹到底有什麼優勢呢？
其實很簡單，我們看一下上面的數據結構，最開始的Hash不支持範圍查詢，二叉樹樹高很高，只有B樹跟B+有的一比。
B樹一個節點可以存儲多個元素，相對於完全平衡二叉樹整體的樹高降低了，磁盤IO效率提高了。
而B+樹是B樹的升級版，只是把非葉子節點冗餘一下，這麼做的好處是爲了提高範圍查找的效率。
提高了的原因也無非是會有指針指向下一個節點的葉子節點。
小結：到這裏可以總結出來，Mysql選用B+樹這種數據結構作爲索引，可以提高查詢索引時的磁盤IO效率，並且可以提高範圍查詢的效率，並且B+樹裏的元素也是有序的。
那麼，一個B+樹的節點中到底存多少個元素最合適你有了解過麼？
額這個這個？臥*有點懵逼呀。
過了一會還是沒想出，只能老實交代：這個不是很瞭解咳咳。
你可以換個角度來思考B+樹中一個節點到底多大合適？
B+樹中一個節點爲一頁或頁的倍數最爲合適。
- 爲啥？
因爲如果一個節點的大小小於1頁，那麼讀取這個節點的時候其實也會讀出1頁，造成資源的浪費。
如果一個節點的大小大於1頁，比如1.2頁，那麼讀取這個節點的時候會讀出2頁，也會造成資源的浪費。
所以爲了不造成浪費，所以最後把一個節點的大小控制在1頁、2頁、3頁、4頁等倍數頁大小最爲合適。
- 你提到了頁的概念，能跟我簡單說一下麼？
首先Mysql的基本存儲結構是頁(記錄都存在頁裏邊)：
- 各個數據頁可以組成一個雙向鏈表
而每個數據頁中的記錄又可以組成一個單向鏈表 - 每個數據頁都會爲存儲在它裏邊兒的記錄生成一個頁目錄，在通過主鍵查找某條記錄的時候可以在頁目錄中使用二分法快速定位到對應的槽，然後再遍歷該槽對應分組中的記錄即可快速找到指定的記錄
- 以其他列(非主鍵)作爲搜索條件：只能從最小記錄開始依次遍歷單鏈表中的每條記錄。
所以說，如果我們寫 select * from user where username='丙丙’這樣沒有進行任何優化的sql語句，默認會這樣做：
- 定位到記錄所在的頁
- 需要遍歷雙向鏈表，找到所在的頁
- 從所在的頁內中查找相應的記錄
- 由於不是根據主鍵查詢，只能遍歷所在頁的單鏈表了
很明顯，在數據量很大的情況下這樣查找會很慢！看起來跟回表有點點像。
- 哦？回表你聊一下。
臥槽，該死，我嘴幹嘛。
回表大概就是我們有個主鍵爲ID的索引，和一個普通name字段的索引，我們在普通字段上搜索：
select * from table where name = ‘一方’
執行的流程是先查詢到name索引上的“一方”，然後找到他的id是2，最後去主鍵索引，找到id爲2對應的值。
回到主鍵索引樹搜索的過程，就是回表。不過也有方法避免回表，那就是覆蓋索引。
- 哦？那你再跟我聊一下覆蓋索引唄？
！！！ 我這個嘴。。。
這個其實比較好理解，剛纔我們是 select * ，查詢所有的，我們如果只查詢ID那，其實在Name字段的索引上就已經有了，那就不需要回表了。
覆蓋索引可以減少樹的搜索次數，提升性能，他也是我們在實際開發過程中經常用來優化查詢效率的手段。
很多聯合索引的建立，就是爲了支持覆蓋索引，特定的業務能極大的提升效率。
- 索引的最左匹配原則知道麼？
最左匹配原則：
- 索引可以簡單如一個列 (a)，也可以複雜如多個列 (a,b,c,d)，即聯合索引。
- 如果是聯合索引，那麼key也由多個列組成，同時，索引只能用於查找key是否存在（相等），遇到範圍查詢(>、<、between、like左匹配)等就不能進一步匹配了，後續退化爲線性查找。
- 因此，列的排列順序決定了可命中索引的列數。
例子：
- 如有索引 (a,b,c,d)，查詢條件 a=1 and b=2 and c>3 and
d=4，則會在每個節點依次命中a、b、c，無法命中d。(c已經是範圍查詢了，d肯定是排不了序了)
總結
索引在數據庫中是一個非常重要的知識點！
上面談的其實就是索引最基本的東西，N叉樹，跳錶、LSM我都沒講，同時要創建出好的索引要顧及到很多的方面：
- 最左前綴匹配原則。這是非常重要、非常重要、非常重要（重要的事情說三遍）的原則，MySQL會一直向右匹配直到遇到範圍查詢（>,<,BETWEEN,LIKE）就停止匹配。
- 儘量選擇區分度高的列作爲索引，區分度的公式是 COUNT(DISTINCTcol)/COUNT(*)。表示字段不重複的比率，比率越大我們掃描的記錄數就越少。
- 索引列不能參與計算，儘量保持列“乾淨”。比如，FROM_UNIXTIME(create_time)='2016-06-06’就不能使用索引，原因很簡單，B+樹中存儲的都是數據表中的字段值，但是進行檢索時，需要把所有元素都應用函數才能比較，顯然這樣的代價太大。所以語句要寫成：create_time=UNIX_TIMESTAMP(‘2016-06-06’)。
- 儘可能的擴展索引，不要新建立索引。比如表中已經有了a的索引，現在要加（a,b）的索引，那麼只需要修改原來的索引即可。
- 單個多列組合索引和多個單列索引的檢索查詢效果不同，因爲在執行SQL時，MySQL只能使用一個索引，會從多個單列索引中選擇一個限制最爲嚴格的索引(經指正，在MySQL5.0以後的版本中，有“合併索引”的策略，翻看了《高性能MySQL第三版》，書作者認爲：還是應該建立起比較好的索引，而不應該依賴於“合併索引”這麼一個策略)。
- “合併索引”策略簡單來講，就是使用多個單列索引，然後將這些結果用“union或者and”來合併起來