【Mysql索引】二叉树、红黑树、B树、B+树

索引是帮助Mysql高效获取数据的排好序的数据结构

（1）哈希表
Select * from t where t = 5;
上面的语句先到哈希表中找到索引，索引表里存放着对应的地址；然后根据哈希表里的地址，到二叉树里查找，二叉树的查找会快一点。二叉排序树是左小右大，通过比较值大小来往下查找

但是索引基本不用二叉树，为什么不用二叉树呢？

（2）二叉树的弊端的演示：
一个学习算法很好用的网站：算法演示网站

发现问题所在，但我们插入一个有序的数列时，二叉树就会退化为一个链表，这样二叉树的检索优势就不存在了，因此不能使用二叉树，二叉树改进成 B 树

（3）红黑树的插入演示：
当一棵子树的高度差超过2的时候，红黑树通过自旋，把中间那个往上提，把第一个往下放，变成左右子树高度差为0，这样就能避免二叉树退化成链表了

但是红黑树还是有点问题，此时用红黑树存放100万个数据，把树放满，这个树的高度会越变越高，这样的话查找的效率也会大大降低，所以红黑树只是在HashMap中使用，而不能用来处理大量的数据。这时候就要考虑在数据增多的时候而不增加树的高度，来看B树

（4）B树的演示

即使是百万数据，想把数据查找的次数控制在3-5之间，也就是说树的高度控制在3-5之间。

那么就把树的每一层变大一点，放的节点多一点，这样树的高度就会控制好，我们设置每一个节点最多放3个数据，

看一下B树存放索引的数据结构：加入搜索20，先从第一层找，把搜索值和15比较，然后往右去跟56比较，然后就能确定在15-56之间的位置，就可以到第二层搜索，找到！

（5）B+树的演示：（叶子加指针：支持范围查找）
B+树也叫多叉平衡树

一次检索6的过程：

B+树存放索引的情况：
1-非叶子节点不存储data，只存储索引（冗余），可以放更多的索引
2-叶子节点包含所有的索引字段
3-叶子节点用指针连接，提高区间访问的性能

InnoDB引擎下的B+树索引，第一层的节点为16Kb，而第一层的15节点站8b，15-56之间的节点的长度为6b，这个白色节点表示下一层的指针，也就说存储一个索引为14b。所以每一层可以放置1170个索引，那么三层B+树可以放置1170117016=2190万个索引。注意15节点下面没有存放data，这只是一个冗余索引，帮助你到叶子节点中去找具体的data。

注意到B+树还有一个改进，那就是叶子节点加了横向指针。因为B+树的叶子节点是排好序的，

（7）学习MyISAM引擎的索引的底层原理
MyISAM引擎创建的表分为三个文件，分别是：

1. frm后缀：表定义的一些内容
2. MYD后缀：MyISAM引擎对应的Data，也就是数据文件
3. MYI后缀：MyISAM引擎对应的Index，也就是索引文件

所以说，MyISAM引擎的索引文件和数据文件是分离的，从数据结构看叶子节点里放的不是data，放的是地址，找到地址后再到数据文件里找数据

（8）学习InnoDB引擎（聚集索引）
InnoDB引擎创建的表分为两个：
1-frm后缀：表定义的内容
2-ibd后缀：存储索引和数据的文件

1-表数据文件本身就是按B+树组织的一个索引结构文件
2-聚集索引：索引文件和数据文件不分离，都放在叶子节点里
3-为什么InnoDB表必须有主键，并且推荐使用整型的自增主键？
InnoDB必须要有主键，并且使整型的自增主键。如果你没有创建主键的话，InnoDB引擎会在表中找一个能唯一标识的数据自动为你创建主键。使用整型是因为整型的数字2<3比较的速度很快，比使用UUID这种字符的比较快很多，字符还需要转换成ACSII码，然后才进行比较；使用自增主键作为索引，而索引放在叶子节点中，叶子节点之间有个指针，叶子指针节点是一个递增的趋势，所以指针可以快速找到下一个节点，这个指针可以有效的支持范围查找，但是如果不是自增的话就不好进行范围查找了。
4-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）

（9）哈希索引和B+树索引（叶子节点指针的作用：支持范围查找）

哈希索引用的非常少，多数用的就是B+树索引，用哈希索引的速度是比B+树索引要快的，但是它有一个致命的缺点：
select * from table Where col = 6；如果用哈希索引，那就直接到哈希索引表里找就行了，速度很快

但是如果加上检索的范围 select * from table Where 6<col<9；，检索结果集再用哈希索引就不行了，而且工作中肯定离不开范围查找，使用B+树索引进行范围查找的时候，就可以用到叶子节点的指针，先在叶子节点中快速定位到6，然后根据叶子节点的指针往后找到9，那么指针经过的所有叶子节点就是要查找的范围结果集，