开篇：
图片是本人随笔画的，有点粗糙，望大家谅解，如有不妥之处，请联系我们，感谢。
一、索引到底是什么
.索引是帮助mysql高效获取数据的排好序的数据结构
.索引是存储在文件里的
.数据结构： 二叉树 HASH BTREE
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如果没有索引的话，循环一条一条的找，找一次就是一次IO，这样速度就会很慢
我们知道数据库数据都是存在磁盘上的，当我们查找数据时，就会从磁盘上取数据,每取一次就是一次IO，IO是非常耗时的，为了速度快会把数据放到缓存里，然后在缓存里进行操作
二、磁盘存取原理
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当查找数据的时候，就是磁头循环找此道，就会一直循环查找，一次查找就是一次IO，IO是很耗时的
三、Mysql数据结构详解
就拿上面的7条数据来说，如果没有索引，当我们查找第7条数据时，就会循环7次，如果有百万级别的数据，那么就会查找百万次，显然这样是不行的，就需要数据结构算法来优化，那我们就从二叉树----HASH---BTREE来一一说起
二叉树：
二叉树节点保存的都是单个索引，高度会随着数据增大而增高，但是比一条一条的循环会快
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不用二叉树是因为的极端情况下会出现单边增长，这样在数量大的情况下，和一条一条查找没有区别。
红黑树：
红黑树有自平衡性质，不会出现单边增长，它会动态自旋转，在性能上比二叉树又高一点，但是mysql也没有用这种数据结构，因为数据量超大的情况下，数据高度也会一直增大，在最终这个树高度也非常大，解决不了根本问题
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HASH:
hash算法一次就会定位到文件指针，速度快，但是还是没有用，如果范围查找的话就没有办法了，如果只是内存中的话，他的时间复杂度是O(1),速度会会很快，但是索引文件也是保存在磁盘上，而且hash是不连续的放在磁盘上的，这样查询起来也很慢，这才是不用hash的最根本原因
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B-TREE:
相比上面的数据结构，b-tree增加了横向大小（度Degree），那么在高度上就减小了，查找次数就少了
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15，56，77.。。。。是索引，data就是对应的一行数据
那么在横向的度上最大多少合适呢？？总不能横向上一直扩展下呀，磁盘一次IO，就是取一个横向的节点（度），把一个节点的数据放在缓存中，那么一次IO也不能把所用的数据全取出来，所以最好是一次io，就把这个节点全取处理，电脑操作系统从磁盘一次取数据到内存中一般是4K，而mysql取一次数据一般是16K，所以横向节点一般设置为**16K。**因为一个节点设置成16K的话，这个节点保存了索引和索引对应行的数据，那么这个节点横向保存不了太多的数据，所以，这种数据结构也不合适，引入新的数据结构
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B+Tree
查找一次数据就是和磁盘一次IO，一次IO会把这个数据相邻的数据一下全部查处理，这样速度会更快，这样的一页就是咱们说的一个节点（4K），分配空间的时候也是一页一页分配的，这样会更快，一页就是一个节点
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mysql 常用的引擎有MyISAM和InNoDb,两种引擎得索引结构是不一样的
MyISAM的数据结构：
.frm表结构文件 .myd表数据文件 .myi表索引文件
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myisam引擎的主键索引数据结构是左上图，普通索引是右上图，叶子节点存的不是数据本身，是数据文件指针，和b_tree数据不一样，注意：每类的索引，都是各自的树，不是混合在一起的
.frm表结构文件 .ibd 表数据和索引文件
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主键索引是聚集索引，因为叶子节点是所有的数据，就是一行数据，非主键索引叶子节点只包括索引和主键，再用主键找对应数据
非主键索引叶子节点只包括索引和主键，再用主键找对应数据，这样是为了节省空间和数据一致性
联合索引：
要满足最左原则
联合索引(col1, col2, col3)也是一棵B+树，其非叶子节点存储的是第一个关键字的索引，而叶子节点存储的则是三个关键字col1、col2、col3三个关键字的数据，且按照col1-col2-col3的顺序进行排序。
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例如：
如果执行的是，SELECT * FROM T WHERE B=‘Tom’ AND C=4567;
那么无法使用索引，因为索引是用A字段先排序的，如果没有先确定A，直接查找B和C，那么将会是全表查询。
如果执行的是，SELECT * FROM T WHERE A=‘30’ ;
那么，会先找到A字段，再在A等于30的数据中（比如有很多条），找B等于Demi的数据。这样是可以用到索引的。
如果执行的是，SELECT * FROM T WHERE A=‘18’ AND C=1234;
那么，A字段可以索引，而C不能索引。所以可以部分索引，也比全表查询快。
如果执行 SELECT * FROM T WHERE B=Demi AND C=1234 and A=‘18’
是用到索引的，在and的情况下如果把第一个放到最后位置也是能用到索引的
现在我想大家应该了解了什么为什么是最左原则。因为，B+树是按照最左边的字段以此构建的。
作者：京东零售 韩航云
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