mysql索引实现原理
什么是索引：
索引是一种高效获取数据的存储结构，例：hash、 二叉、 红黑。
Mysql为什么不用上面三种数据结构而采用B+Tree:
若仅仅是 select * from table where id=45 , 上面三种算法可以轻易实现，但若是select * from table where id<6 , 就不好使了，它们的查找方式就类似于"全表扫描"，因为他们的高度是不可控的(如下图)。B+Tree的高度是可控的，mysql通常是3到5层。注意：B+Tree只在最末端叶子节点存数据，叶子节点是以链表的形势互相指向的。
B+Tree的特性
(1)由图能看出，单节点能存储更多数据，使得磁盘IO次数更少。
(2)叶子节点形成有序链表，便于执行范围操作。
(3)聚集索引中，叶子节点的data直接包含数据；非聚集索引中，叶子节点存储数据地址的指针。
Innodb引擎
若以这个引擎创建数据库表Create table user （…..），它实际是生成两个文件：
user.ibd 表索引和数据文件 user.frm 表结构类型
因为innodb引擎创建表默认就是以主键为索引，所以不需要myi文件。
下图为innodb表的结构图：
若此时，你在其他列创建索引例如name，它就会另外创建一个以name为索引的索引树，(叶子节点存的是索引和主键索引)。
你在执行select * from user where name = ‘吴磊’，他的执行过程如下：
(1)找到name索引树
(2)根据name的值找到该树下叶子的name索引和主键值
(3)用主键值去主键索引树去叶子节点到该条数据信息
MyISAM引擎和InnoDB引擎的区别
MyISAM：支持全文索引;不支持事务;它是表级锁;会保存表的具体行数.
InnoDB：5.6以后才有全文索引;支持事务；它是行级锁;不会保存表的具体行数.
一般：不用事务的时候,count计算多的时候适合myisam引擎。对可靠性要求高就是用innodby引擎。推荐用InnoDB引擎.
加了索引之后能够大幅度的提高查询速度，但是索引也不是越多越好，一方面它会占用存储空间，另一方面它会使得写操作变得很慢。通常我们对查询次数比较频繁，值比较多的列才建索引。
例如：select * from user where sex = "女"， 这个就不需要建立索引，因为性别一共就两个值，查询本身就是比较快的。
select * from user where user_id = 1995 ,这个就需要建立索引，因为user_id的值是非常多的。
磁盘数据页的存储结构
磁盘中的数据页是按顺序一页一页存放的，然后两两相邻的数据页之间会采用双向链表的格式互相引用。每一行数据都会按照主键大小进行排序存储，同时每一行数据都有指针指向下一行数据的位置，组成单向链表。刚开始第一行是个起始行，他的行类型是2，就是最小的一行，然后他有一个指针指向了下一行数据，每一行数据都有自己每个字段的值，然后每一行通过一个指针不停的指向下一行数据，普通的数据行的类型都是0，最后一行是一个类型为3的，就是代表最大的一行。
我们刚说了，数据页中的数据行一定是按照主键大小正序排列的。下一页的主键也一定会比上一页的大。如果我们是自增还好，若是自己生成的则会出现顺序错乱情况。mysql则会通过页分裂的机制将数据挪动到上一个数据页，保证下一个数据页里的主键值都比上一个数据页里的主键值要大。
主键索引页存储结构
主键索引的目录结构，只要在一个主键索引里包含每个数据页跟他最小主键值，就可以组成一个索引目录。然后后续你查询主键值，就可以在目录里二分查找直接定位到那条数据所属的数据页，接着到数据页里二分查找定位那条数据就可以了。
现在问题来了，你的表里的数据可能很多很多，比如有几百万，几千万，甚至单表几亿条数据都是有可能的，所以此时你可能有大量的数据页，然后你的主键目录里就要存储大量的数据页和最小主键值，这怎么行呢？所以在考虑这个问题的时候，实际上是采取了一种把索引数据存储在数据页里的方式来做的。也就是我们上面提到的b+tree结构。
比如我现在要找id=45的数据，就会先从35页找到23页，再找到6页，最后找到第4页。然后它就指向了叶子节点(数据页)。
若是你基于非主键字段name 建立了一个索引，那么此时你插入数据的时候，就会重新搞一颗B+树，B+树的叶子节点也是数据页，但是这个数据页里仅仅放主键字段和name字段、数据行按name大小排列，就不是具体数据了。先找到name对应的主键地址，再去主键索引树找到具体数据信息。这种行为叫做回表查询(若select的所有字段都是索引中的字段则直接就返回了，不用去主键索引树中找了。这种行为叫做覆盖索引)
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