MySql索引的数据布局

mysql索引是什么？

想象一下，你手上有一本数学课本，但是目录被别人给撕掉了，如今要你翻到三三角函数的那一页，该怎么办？
没有了目录，就只有两种方法，要么一页一页翻，要么随机翻。
如果数据表没有目录的话，那要查询满足条件的记载行，就需要举行全表扫描，如今的互联网应用，数据量都非常大，百万万万都很常见，这要是全表扫描，那可就恼火了，所以为了加快查询的速率，得给数据表也设置目录，这个为数据表计划的目录就是索引。
MySql采用B+数作为数据布局的原因

二叉树——>平衡二叉树——>B树——>B+树
想要实现查询，最简朴的办法就是二分法查找，比如要根据ID来查找，就可以根据ID字段来构建一棵二叉树，顺着二叉树就可以找到要查询的内容，但是平凡的二叉树存在一个问题，就是随着新的数据节点不停地插入，很有可能造成树的不平衡，极端的情况之下乃至会变成一个链表，这就非常倒霉于数据的查询

为了防止上述情况的出现，可以将二叉树升级一下变成一个平衡二叉树，这样就避免了不平衡的情况，但是随着数据量越来越大，这棵平衡二叉树的高度就会变得非常深，每层的节点数被锁定位上层节点的二倍，以此类推，即便是存1000条数据，二叉树就会变成10层，查找数据就需要多次分叉，每一次分叉都需要读取一次硬盘的数据，这样一来，一次查询就需要举行很多多少次的IO操纵，而读取硬盘的数据，相对于内存是非常慢的。

后来，B树的利用使得书的深度问题得到相识决。在B树中，一个节点可以有多个数据，并且他们按顺序排列起来，别的原来二叉树的节点最多只能分开两个叉，如今可以开非常多的分叉，查找的时间还是先从根节点触发，由于节点里的所有数据都是有序排列的，在节点中试用二分法就可以快速的定位到，如果没有查到，就根据数据节点所在的区间，去往下一级分叉的节点，重复查找的过程，由于可以有很多的分叉，所以这棵B树变得非常扁平化，纵然是非常大的数据量，也只需要很少几次IO访问就能完成查找。
【有很多的数据库都采用了B树作为数据存储的和索引的数据布局】

但是B树还是存在一些问题，比如 他的查询效率不太稳固，有些在根节点或者根节点附近就能找到，那么他的查询效率就很快，如果距离根节点的距离比较远，那么查询的效率就比较慢了，所以性能不是很稳固。
别的，B树也不得当用来做范围查找，由于数据散落在不同的节点上，要查询某个范围的数据，就需要在B树上不消层级节点间进进出出，效率也会随之降低。
【MySql的索引采用B+树的数据布局】
所以就MySql就采用了B+树作为索引的布局。
B+树将数据全部都放在了叶子节点上，这样一来不管要查询哪个数据，最终都要走到叶子节点上，解决了查询性能不稳固的问题，其次，上面这些节点不消来存储数据了，省下来的空间用来存储指向其他节点的指针，这样一来，中间的节点中可以分出的叉就变得更多了，整个书变得更加的扁平，进一步减少IO查询的次数，最后再将叶子节点之间用指针毗连起来，这样一来，就能解决范围查询的问题了。
在一些其他的场景中，还可以利用哈希索引来计划。

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