MySQL索引原理
1.什么是索引，索引的分类
索引是一种数据结构，用于帮助我们在大量数据中快速定位到我们想要查找的数据。
索引在mysql数据库中分三类：
B+树索引
Hash索引
全文索引
2.二查找叉树、平衡二叉树、B树、B+树
二叉查找树

从图中可以看到，我们为user表（用户信息表）建立了一个二叉查找树的索引。图中的圆为二叉查找树的节点，节点中存储了键(key)和数据(data)。键对应user表中的id，数据对应user表中的行数据。二叉查找树的特点就是任何节点的左子节点的键值都小于当前节点的键值，右子节点的键值都大于当前节点的键值。 顶端的节点我们称为根节点，没有子节点的节点我们称之为叶节点。
如果我们需要查找id=12的用户信息，利用我们创建的二叉查找树索引，查找流程如下： 1. 将根节点作为当前节点，把12与当前节点的键值10比较，12大于10，接下来我们把当前节点>的右子节点作为当前节点。 2. 继续把12和当前节点的键值13比较，发现12小于13，把当前节点的左子节点作为当前节点。 3. 把12和当前节点的键值12对比，12等于12，满足条件，我们从当前节点中取出data，即id=1>2,name=xm。
利用二叉查找树我们只需要3次即可找到匹配的数据。如果在表中一条条的查找的话，我们需要6次才能找到。
平衡二叉树
上面我们讲解了利用二叉查找树可以快速的找到数据。但是，如果上面的二叉查找树是这样的构造：

这个时候可以看到我们的二叉查找树变成了一个链表。如果我们需要查找id=17的用户信息，我们需要查找7次，也就相当于全表扫描了。 导致这个现象的原因其实是二叉查找树变得不平衡了，也就是高度太高了，从而导致查找效率的不稳定。 为了解决这个问题，我们需要保证二叉查找树一直保持平衡，就需要用到平衡二叉树了。
平衡二叉树又称AVL树，在满足二叉查找树特性的基础上，要求每个节点的左右子树的高度不能超过1。 下面是平衡二叉树和非平衡二叉树的对比：
由平衡二叉树的构造我们可以发现第一张图中的二叉树其实就是一棵平衡二叉树。平衡二叉树保证了树的构造是平衡的，当我们插入或删除数据导致不满足平衡二叉树不平衡时，平衡二叉树会进行调整树上的节点来保持平衡。具体的调整方式这里就不介绍了。平衡二叉树相比于二叉查找树来说，查找效率更稳定，总体的查找速度也更快。
B树
因为内存的易失性。一般情况下，我们都会选择将user表中的数据和索引存储在磁盘这种外围设备中。但是和内存相比，从磁盘中读取数据的速度会慢上百倍千倍甚至万倍，所以，我们应当尽量减少从磁盘中读取数据的次数。 另外，从磁盘中读取数据时，都是按照磁盘块来读取的，并不是一条一条的读。 如果我们能把尽量多的数据放进磁盘块中，那一次磁盘读取操作就会读取更多数据，那我们查找数据的时间也会大幅度降低。 如果我们用树这种数据结构作为索引的数据结构，那我们每查找一次数据就需要从磁盘中读取一个节点，也就是我们说的一个磁盘块，我们都知道平衡二叉树可是每个节点只存储一个键值和数据的。那说明什么？说明每个磁盘块仅仅存储一个键值和数据！那如果我们要存储海量的数据呢？可以想象到二叉树的节点将会非常多，高度也会及其高，我们查找数据时也会进行很多次磁盘IO，我们查找数据的效率将会极低！

为了解决平衡二叉树的这个弊端，我们应该寻找一种单个节点可以存储多个键值和数据的平衡树。也就是我们接下来要说的B树。
B树（Balance Tree）即为平衡树的意思，下图即是一颗B树。

从上图可以看出，B树相对于平衡二叉树，每个节点存储了更多的键值(key)和数据(data)，并且每个节点拥有更多的子节点，子节点的个数一般称为阶，上述图中的B树为3阶B树，高度也会很低。 基于这个特性，B树查找数据读取磁盘的次数将会很少，数据的查找效率也会比平衡二叉树高很多。
假如我们要查找id=28的用户信息，那么我们在上图B树中查找的流程如下： 1. 先找到根节点也就是页1，判断28在键值17和35之间，我们那么我们根据页1中的指针p2找到页3。 2. 将28和页3中的键值相比较，28在26和30之间，我们根据页3中的指针p2找到页8。 3. 将28和页8中的键值相比较，发现有匹配的键值28，键值28对应的用户信息为(28,bv)。
B+树
MySQL 中最常用的索引的数据结构是 B+ 树，他有以下特点：
在 B+ 树中，所有数据记录节点都是按照键值的大小存放在同一层的叶子节点上，而非叶子结点只存储key的信息，这样可以大大减少每个节点的存储的key的数量，降低B+ 树的高度
B+ 树叶子节点的关键字从小到大有序排列，左边结尾数据都会保存右边节点开始数据的指针。
B+ 树的层级更少：相较于 B 树 B+ 每个非叶子节点存储的关键字数更多，树的层级更少所以查询数据更快
B+ 树查询速度更稳定：B+ 所有关键字数据地址都存在叶子节点上，所以每次查找的次数都相同所以查询速度要比B树更稳定;
B+ 树天然具备排序功能：B+ 树所有的叶子节点数据构成了一个有序链表，在查询大小区间的数据时候更方便，数据紧密性很高，缓存的命中率也会比B树高。
B+ 树全节点遍历更快：B+ 树遍历整棵树只需要遍历所有的叶子节点即可，，而不需要像 B 树一样需要对每一层进行遍历，这有利于数据库做全表扫描。
3.为什么索引结构默认使用B-Tree，而不是hash，二叉树，红黑树？
**hash：**虽然可以快速定位，但是没有顺序，IO复杂度高。
**二叉树：**树的高度不均匀，不能自平衡，查找效率跟数据有关（树的高度），并且IO代价高。
**红黑树：**树的高度随着数据量增加而增加，IO代价高。
4.为什么官方建议使用自增长主键作为索引。
结合B+Tree的特点，自增主键是连续的，在插入过程中尽量减少页分裂，即使要进行页分裂，也只会分裂很少一部分。并且能减少数据的移动，每次插入都是插入到最后。总之就是减少分裂和移动的频率。
