innodb存储引擎

mysql中除了innodb，还有比如myisam，memory等其他引擎，innodb最常用

索引的数据结构

使用索引带来的查询性能提升：

1. 减少了磁盘io
2. 支持创建不同的索引，针对不同的查询场景适配

B+树存储

以聚簇索引为例：

1. B+树中叶子节点同时存储了全部的行数据和主键id
2. 多个记录组成一个page，page内记录间通过单向链表连接，多个目录页间通过双向链表连接
3. 多个页信息被记录在目录页中,当超过目录页数量限制会产生新的目录页，当目录页数量达到限制，会产生存储目录页元数据的目录页
4. B+树创建的顶级父节点是常驻在内存中的
   

常见数据结构在mysql的使用

1. hash结构
   innodb不支持创建hash索引，hash索引的使用场景：java中的hashset
   
2. 二叉搜索树
   如果我们利用二叉树作为索引结构，那么磁盘的IO次数和索引树的高度是相关的。
   树越矮胖，io次数越少
   
3. avl树
   
4. B树
   B树除了叶子节点存储数据，其他的节点也存储数据
   
5. B+树
   B+树只有叶子节点存储完整的数据，同等大小的数据页，较B树就会更矮胖

mysql中索引

按照功能逻辑分类：普通索引，主键索引，唯一索引，全文索引
按照物理实现方式分类：聚簇索引，二级索引
按照作用的列分类：单列索引，联合索引

1. 普通索引

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create test(
id int,
name varchar(12),
province_id int,
index(province_id)
);

2. 主键索引

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create test(
id int auto_increment,
name varchar(12),
province_id int,
primary key(id)
);

3. 唯一索引

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create test(
id int,
name varchar(12) ,
province_id int,
UNIQUE INDEX uk_name(name)
);

4. 全文索引

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CREATE TABLE test4( 
id INT NOT NULL, 
info VARCHAR(255), 
FULLTEXT INDEX futxt_idx_info(info)
) ENGINE=MyISAM;

5. 组合索引

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create test(
id int,
name varchar(12),
province_id int,
index id_name_dx(id,name)
);

适合创建索引的场景

1. 需要经常过滤的列
2. 需要经常group by分组的列
3. 需要distinct大量去重的列
4. 可以对join中需要连接的列创建
5. 对需要创建索引的大key取前缀索引，即减少了索引占用的大小，也提高了查询的效率
6. 使用最频繁的列放到联合索引的左侧，否则可能用不上创建的联合索引