一、mysql 45讲
1）索引的本质讲解
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定义解释
所以是帮助Mysql高效获取数据的排好序的数据结构 -
索引数据结构
①二叉树
②红黑树
③Hash表
④B-Tree -
原理讲解
可以看到右边的数据结构里面，是按照k-v来存数据结构的，key是col2的字段，这个value对应的是这个节点对应数据在磁盘中的地址
2）索引的数据结构详解和索引的规约
①二叉树：当维护逐一增加的的数值，例如从1到9递增时，会退化成链表，查找效率低下
下图是二叉排序树的排序：
②红黑树（又名二叉平衡树）
1）同一节点只有两个子节点，不如B树，当存储大量节点时候，树的高度太高了，I/O次数太多
2）B+树，分配一个索引节点时候，会分配更大空间，存储更多小索引元素
③Hash表
④B-Tree
1）对比红黑树增加了更多节点，相同节点更少的I/O磁盘检索次数，也就是更矮的树
⑤B+Tree
1）数据都放在叶子节点（这里data其实就是数据的地址），非叶子节点不存储数据只存储索引，可以放更多索引
2）叶子节点之间用指针连接，提高区间访问的性能，节点键值从左往右递增
3）下面图里面的一个节点（15和18）默认分配16K的大小，把索引节点的第一个节点提上去作为冗余节点，比如这里的15会被提上去，15傍边空白块就是15节点的指针，当高度为3，一个节点（假设主键为bigint也就是8B，空白块为6B，一个节点16KB，那么一共可以存1170个节点），不同的数据存储引擎不同的data大小，假设data是1KB，那么15+data就是16个索引元素。所以3层一共可存储1170117016个节点，也就是2千多万节点
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⑥索引规约
1）业务上具有唯一特性的字段，即使是组合字段，也必须建成唯一索引
2）
（1）超过三个表禁止join。
（2）需要join的字段，数据类型保持绝对一致；
（3）多表关联查询时，保证被关联的字段需要有索引。
（注意：即使双标join也要注意表索引、SQL性能）
3）在varchar字段上建立索引时，必须指定索引长度，没必要对全字段建立索引，根据文本区分度决定索引长度