【第八章 索引，索引结构，B-Tree，B+Tree，Hash，索引分类，聚集索引&二级索引，索引语法】

第八章 索引，索引结构，B-Tree，B+Tree，Hash，索引分类，聚集索引&二级索引，索引语法

1.索引：
①索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。
②特点：
2.索引结构：
MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的索引结构。
①索引结构：

②不同的存储引擎对于索引结构的支持情况：

3.B-Tree（多路平衡查找树）：
①以一颗最大度数（max-degree）为5(5阶)的b-tree为例，那这个B树每个节点最多存储4个key，5个指针。
②树的度数指的是一个节点的子节点个数。

③特点：
（1）5阶的B树，每一个节点最多存储4个key，对应5个指针。
（2）一旦节点存储的key数量到达5，就会裂变，中间元素向上分裂。
（3）在B树中，非叶子节点和叶子节点都会存放数据。
4. B+Tree：
①B+Tree是B-Tree的变种，我们以一颗最大度数（max-degree）为4（4阶）的b+tree为例：

绿色框框起来的部分，是索引部分，仅仅起到索引数据的作用，不存储数据。
红色框框起来的部分，是数据存储部分，在其叶子节点中要存储具体的数据。
②B+Tree 与 B-Tree相比，主要有以下三点区别：
（1）所有的数据都会出现在叶子节点。
（2）叶子节点形成一个单向链表。
（3）非叶子节点仅仅起到索引数据作用，具体的数据都是在叶子节点存放的。
③MySQL中优化之后的B+Tree：MySQL索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能，利于排序。

5.Hash：
①哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中。
②如果两个(或多个)键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了hash冲突（也称为hash碰撞），可以通过链表来解决。
③特点：
（1）Hash索引只能用于对等比较(=，in)，不支持范围查询（between，>，< ，…）.
（2）无法利用索引完成排序操作。
（3）查询效率高，通常(不存在hash冲突的情况)只需要一次检索就可以了，效率通常要高于B+tree索引。
④存储引擎支持：
在MySQL中，支持hash索引的是Memory存储引擎。 而InnoDB中具有自适应hash功能，hash索引是InnoDB存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。
6.为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构？
①相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；
②对于B-tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低；
③相对Hash索引，B+tree支持范围匹配及排序操作；
7.索引分类：
8.聚集索引&二级索引：
①在InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：
②聚集索引选取规则:
如果存在主键，主键索引就是聚集索引。
如果不存在主键，将使用第一个唯一（UNIQUE）索引作为聚集索引。
如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。
③聚集索引的叶子节点下挂的是这一行的数据 。
二级索引的叶子节点下挂的是该字段值对应的主键值。

④回表查询： 这种先到二级索引中查找数据，找到主键值，然后再到聚集索引中根据主键值，获取数据的方式，就称之为回表查询。

9.InnoDB主键索引的B+tree高度为多高呢?

B+tree索引结构中，每一个节点最终存放在磁盘上就会存在一个页当中，一页的大小是固定的为16K，假设:一行数据大小为1k，一页中可以存储16行这样的数据。InnoDB的指针占用6个字节的空间（是固定的），key占用的字节取决于主键的类型（如int为4个字节），主键即使为bigint，占用字节数为8。
（1）高度为2：n为当前结点存储的key的数量，n+1为指针的数量。
n * 8 + (n + 1) * 6 = 16*1024 , 算出n约为 1170
1171* 16 = 18736
也就是说，如果树的高度为2，则可以存储 18000 多条记录。
（2）高度为3：
1171 * 1171 * 16 = 21939856
也就是说，如果树的高度为3，则可以存储 2200w 左右的记录。
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10.索引语法

(1)创建索引#唯一索引/全文索引
CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name ( index_col_name,... ); 
(2)查看索引:
SHOW INDEX FROM table_name ;
(3)删除索引:
DROP INDEX index_name ON table_name ;
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①数据准备：

use itcast;
CREATE TABLE tb_user (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
    name VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '用户名',
    phone VARCHAR(11) NOT NULL COMMENT '手机号',
    email VARCHAR(100)<
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