本文主要是介绍MySQL索引，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

索引的基本概述

索引的分类

1. 主键索引：设定为主键后数据库会自动建立索引，主键不能为空

2. 单值索引：除主键外的其他某一列设置的索引

3. 复合索引：一个索引包含多个列

4. 唯一索引：索引列的值唯一，允许为空，只能存在一个null

   show index from 表名; --查看表中索引

索引底层原理解析—B+树

B+Tree是在B-Tree（B树）结构基础上的一种优化，使其更很适合实现外存储的索引结构，InnoDB存储引擎就是使用B+Tree实现其索引结构。

B+Tree与B-Tree（B树）最大的区别就是，B树非叶子节点必须存储数据，而每页存储空间是有限的，如果存储的数据较大时将会导致每个节点（即一个页）能存储的key的数量很小，当存储的数据量很大时，会导致B树的深度很大，从而增大了查询时磁盘的I/O次数，影响查询效率。而B+树只有叶子节点存储数据，非叶子节点不存储数据，只存储索引和指针即key值信息，这样大大加大了每个节点存储key的数量，进而页目录存储的数据可以更多，树的深度更小。
B+树相对于B树有几点不同：

1. 非叶子节点只存储键值信息，即主键和指针信息
2. 所有叶子节点之间都有一个链指针
3. 数据记录都存在叶子节点

• InnoDB存储引擎中页的大小为16KB，一般表的逐渐类型为int类型（占用4个字节）或bigint（占用8个字节），指针类型也一般为4或8个字节，也就是说一个页（B+树中的一个节点）中大概存储16KB/(8B+8B)=1k键值（因为是估值，为方便计算，这里K取10^3）。也就是说一个深度为3的B+树的索引可以维护10 ^ 3 * 10 ^ 3 * 10 ^ 3 = 10亿条记录；
• 实际情况中每个节点可能不能填充满，因此在数据库中，B+树的高度一般都在2-4层，mysql的InnoDB引擎在设计时是将根节点（即顶层页）常驻内存的，也就是说查找某一键值的行记录最多只需要1-3次磁盘操作即可。如果是3层，最多2次磁盘操作。

聚簇索引&非聚簇索引

聚簇索引

将数据存储与索引放到一块，索引结构的叶子节点保存了行数据。
一般来讲，一个表中的主键索引一定是聚簇索引，但聚簇索引不一定就是主键索引。
如果数据存储和索引放到了一起，叶子节点存储的是整行数据，这就是聚餐索引

聚簇索引

将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点指向了数据对应的位置

在InnoDB中，在聚簇索引之上创建的索引称之为辅助索引，非聚簇索引都是辅助索引，像复合索引、前缀索引、唯一索引。辅助索引叶子节点存储的不再是行的物理位置，而是主键值，辅助索引访问数据总是需要二次查找

非聚簇索引中最终找到的是对应的id，然后根据该id值在聚簇索引中找数据。

为什么存id主键值，而不直接存数据地址，根据地址去找？
因为在增删改的过程中，原数据的地址会发生变化，而主键是一直不变的。

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