MySql存储引擎和索引原理
转载 https://blog.****.net/tongdanping/article/details/79878302
注意：
1、索引需要占用磁盘空间，因此在创建索引时要考虑到磁盘空间是否足够
2、创建索引时需要对表加锁，因此实际操作中需要在业务空闲期间进行
MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，B+Tree索引，哈希索引，全文索引等等，
索引实现的原理:
1.哈希索引:
只有memory(内存)存储引擎支持哈希索引,哈希索引用索引列的计算该值的hashCode,然后在hashCode相应的位置存执
该值所在行数据的物理位置,因为使用散列算法,所以访问速度非常快,但是一个值只能对应一个hashCode,
而且是散列的分布方式,因次哈希索引不支持范围查找和排序的功能
2.全文索引:
仅用于MyISAM和InnoDB,针对较大的数据,生成全文索引非常消耗时间和控件,对于文本的大对象,如果使用普通索引,
那么匹配文本前几个字符还是可行的,但是要匹配文本中间的几个单词,就要使用like,这样会需要很长的时间来执行
(由于前面是模糊的，所以不能利用索引的顺序，必须一个个去找，看是否满足条件。这样会导致全索引扫描或者全表扫描)
这个时候就需要使用全文索引,再生成全文索引时候,会为文本生成一份单词的清单,在索引时候根据这个单词的清单来索引
全文索引的查询也有自己特殊的语法，而不能使用LIKE %查询字符串%的模糊查询语法
SELECT * FROM table_name MATCH(ft_index) AGAINST('查询字符串');3. BTree索引和B+ Tree索引 转载https://www.jianshu.com/p/0371c9569736
叶子节点就是没有子节点的节点,非叶子节点就是没有子节点的节点
① BTree索引
B树是一种多路自平衡搜索树，它类似普通的二叉树，但是B书允许每个节点有更多的子节点。B树示意图如下：
B树的特点：
（1）所有键值分布在整个树中
（2）任何关键字出现且只出现在一个节点中
（3）搜索有可能在非叶子节点结束
（4）在关键字全集内做一次查找，性能逼近二分查找算法
为了提升效率，要尽量减少磁盘IO的次数。实际过程中，磁盘并不是每次严格按需读取，而是每次都会预读。
磁盘读取完需要的数据后，会按顺序再多读一部分数据到内存中，这样做的理论依据是计算机科学中注明的局部性原理：
（1）由于磁盘顺序读取的效率很高(不需要寻道时间，只需很少的旋转时间)，
因此对于具有局部性的程序来说，预读可以提高I/O效率.预读的长度一般为页(page)的整倍数。
（2）MySQL(默认使用InnoDB引擎),将记录按照页的方式进行管理,每页大小默认为16K(这个值可以修改)。
linux 默认页大小为4K。
B-Tree借助计算机磁盘预读机制:
每次新建节点的时候,都是申请一个页的空间,所以没查找一个节点只需要一次I/O;因为实际应用当中,节点深度会很少,
所以查找效率很高.
查找数字29: 原文：https://blog.****.net/endlu/article/details/51720299
(1) 根据根结点指针找到文件目录的根磁盘块1，将其中的信息导入内存。【磁盘IO操作1次】
(2) 此时内存中有两个文件名17，35和三个存储其他磁盘页面地址的数据。根据算法我们发现17<29<35，
因此我们找到指针p2。
(3) 根据p2指针，我们定位到磁盘块3，并将其中的信息导入内存。【磁盘IO操作2次】
(4) 此时内存中有两个文件名26，30和三个存储其他磁盘页面地址的数据。根据算法我们发现26<29<30，
因此我们找到指针p2。
(5) 根据p2指针，我们定位到磁盘块8，并将其中的信息导入内存。【磁盘IO操作3次】
(6) 此时内存中有两个文件名28，29。根据算法我们查找到文件29，并定位了该文件内存的磁盘地址。
从图中也可以看到，B+树与B树的不同在于：
（1）所有关键字存储在叶子节点，非叶子节点不存储真正的data
（2）为所有叶子节点增加了一个链指针
为什么mysql的索引使用B+树而不是B树呢？？
（1）B+树更适合外部存储(一般指磁盘存储),由于内节点(非叶子节点)不存储data，所以一个节点可以存储更多的内节点，每个节点能索引的范围更大更精确。也就是说使用B+树单次磁盘IO的信息量相比较B树更大，IO效率更高。
（2）mysql是关系型数据库，经常会按照区间来访问某个索引列，B+树的叶子节点间按顺序建立了链指针，加强了区间访问性，所以B+树对索引列上的区间范围查询很友好。而B树每个节点的key和data在一起，无法进行区间查找。
MySql存储引擎 转载 https://blog.****.net/qq_34417408/article/details/80957620
（1）：MyISAM存储引擎
不支持事务、也不支持外键，优势是访问速度快，对事务完整性没有 要求或者以select，insert为主的应用
基本上可以用这个引擎来创建表
（2）InnoDB存储引擎*
该存储引擎提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全。但是对比MyISAM引擎，写的处理效率会差一些，
并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引。
InnoDB存储引擎的特点：支持自动增长列，支持外键约束
(3)：MEMORY存储引擎
Memory存储引擎使用存在于内存中的内容来创建表。每个memory表只实际对应一个磁盘文件，格式是.frm。memory类型的
表访问非常的快，因为它的数据是放在内存中的，并且默认使用HASH索引，但是一旦服务关闭，表中的数据就会丢失掉。
MEMORY存储引擎的表可以选择使用BTREE索引或者HASH索引，两种不同类型的索引有其不同的使用范围
（4）MERGE存储引擎
Merge存储引擎是一组MyISAM表的组合，这些MyISAM表必须结构完全相同，merge表本身并没有数据，
对merge类型的表可以进行查询，更新，删除操作，这些操作实际上是对内部的MyISAM表进行的。