索引底层数据结构
mysql 底层有两种数据结构，B+Tree和Hash
B+Tree
B+树的数据结构已在文章B+树详细说明，mysql默认索引使用就是B+Tree，并且在叶子结点做了双向指针的优化
B树.png
mysql默认设置每个结点的大小为16kb，通过以下sql可查看：
SHOW GLOBAL STATUS like 'Innodb_page_size';
假设每个非叶子结点中的元素所占空间为8字节，指向子结点所占的空间占6字节，则一个结点可以存储的元素为16kb/(8b+6b)=1170个。
假设树的高度为3，叶子结点由于要存储数据，每个元素假设占1kb,则叶子结点可以存放的元素为16个，则这样的一棵高度为3的b+树可存储的数据为1170*1170*16=21907748个。大约2千万+的一张表使用3次IO便可定位到数据位置。
Hash
hash索引对索引的key进行一次hash计算就可以定位出数据存储的位置，对于只查询一条数据的情况，要比B+Tree 索引更加高效。但无法支持范围查询。这里个人的思考可以用于用户登录等业务，毕竟对于用户校验来说，不可能存在范围查询。
存储引擎
mysql一般使用两种存储引擎MyISAM和InnoDB
MyISAM
MyISAM存储引擎的索引文件和数据文件是分离的（非聚集）
MyISAM.png
索引存在MYI文件中，数据存在MYD文件中。在索引文件中，构建的B+树里，叶子结点存储的是数据的磁盘地址，也就是MYD文件中数据的地址。
InnoDB
InnoDB存储引擎的数据文件本身就是B+树组织的一个索引结构文件
InnoDB.png
叶子结点存储的就是完整的数据记录。
对于非主键索引，叶子结点存储的数据是主键。这样可以节省空间和保证一致性。
联合索引
联合索引.png
查找时匹配顺序为name -> age->position，因为索引是基于name -> age->position的排序构建的。
先匹配name字段，匹配到name字段后，再匹配age字段，匹配到age字段后，再匹配posotion字段。
若不按照name -> age->position顺序查询，则索引失效。
