之前松哥写过一个 MySQL 系列，但是当时是基于 MySQL5.7 的，最近有空在看 MySQL8 的文档，发现和 MySQL5.7 相比还是有不少变化，同时 MySQL 又是小伙伴们在面试时一个非常重要的知识点，因此松哥打算最近再抽空和小伙伴们聊一聊 MySQL，讲讲原理，讲讲优化，我会从最基本最简单的开始，和大家梳理 MySQL 中常见的面试知识点。
本文我们就先从最简单的索引开始吧～
1. 什么是索引
说到索引，最常见的例子就是查字典，当我们需要查询某一个字的含义时，正常操作都是先根据字典的索引，找到该字在哪一页，然后直接翻到该页就行了。如果没有这个索引的话，那么我们就得一页一页的翻字典，直到找到该字。很明显，相对于第一种方案，第二种方案效率就要低很多了。
数据库中的索引也是类似的。
索引，我们也称之为 index 或者 key，当数据量比较少的时候，索引对于查询产生的效果并不明显，所以索引常常被人所忽略，但是当数据量比较大的时候，一个优秀的索引对查询产生的影响就是非常明显的了。在我们所掌握的各种 SQL 优化策略中，索引对 SQL 优化产生的效果算是最好的了，用好索引，SQL 性能可能会提升好几个数量级。
这里有的小伙伴可能会有一个疑惑，很多索引优化策略都是针对传统的机械硬盘的，然而现在我们大部分都是固态硬盘（SSD），很多针对机械硬盘的优化策略在 SSD 上似乎并没有必要，那还有必要去考虑索引优化吗？答案当然是有！无论是用什么样的磁盘，索引优化的整体原则都是不变的，只不过在 SSD 上，如果你的索引没有创建好，那么它对查询的影响不像对机械硬盘那么糟糕。
2. 索引的数据结构
2.1 B+Tree 和 B-Tree
小伙伴们知道，由于 MySQL 中的存储引擎设计成了可插拔的形式，任何机构和个人如果你有能力，都可以设计自己的存储引擎，而 MySQL 的索引是在存储引擎层实现的，而不是在服务器层实现的，所以不同存储引擎的索引工作方式都不一样，甚至，相同类型的索引，在不同的存储引擎中实现方案都不同。
本文松哥主要和小伙伴们介绍我们日常开发中最最常见的 InnoDB 存储引擎中的索引。
小伙伴们知道，InnoDB 存储引擎的索引数据结构是一个 B+Tree，至于什么是 B+Tree，这并非本文的重点，我这里不啰嗦，不了解 B+Tree 的小伙伴可以自行搜索一下学习一下。
假设我有如下数据：
| username | age | address | gender |
| ab | 99 | 深圳 | 男 |
| ac | 98 | 广州 | 男 |
| af | 88 | 北京 | 女 |
| bc | 80 | 上海 | 女 |
| bg | 85 | 重庆 | 女 |
| bw | 95 | 天津 | 男 |
| bw | 99 | 海口 | 女 |
| cc | 92 | 武汉 | 男 |
| ck | 90 | 深圳 | 男 |
| cx | 93 | 深圳 |
现在我给 username 和 age 字段建立联合索引，那么最终数据在磁盘上的存储结构是 B+Tree，为了小伙伴能够更好的理解 B+Tree 和 B-Tree，我画了如下两张图：
这两张图看懂了，InnoDB 存储引擎的索引我觉得基本上都搞懂了 80% 了，松哥来和大家稍微梳理一下这张图：
首先这两张图都是一个多路平衡查找树，即，不是二叉树，是多叉树。
绿色的方块表示指向下一个节点的指针；红色的方块表示指向下一个叶子节点的指针（B-Tree 中不存在该部分）；带阴影的矩形则表示索引数据。
B+Tree 非叶子节点只保存关键字的索引和指向下一个节点的指针（绿色区域），所有的数据最终都会保存到叶子节点。因此在具体的搜索过程中，所有数据都必须要到叶子节点才能获取到，因此每次数据查询所需的 IO 次数都一样，这也就意味着 B+Tree 的查询速度比较稳定。
如果是 B-Tree 则分支节点上也保存了指向具体数据的指针，并且分支节点上出现的索引数据不会再次出现在叶子节点中，所以搜索的时候可能搜索到分支节点就找到需要的数据了，搜索效率不稳定，如 af 在分支节点上就找到了，而 ac 则要到叶子节点上才能找到）。
B+Tree 中，由于分支节点只保存索引数据和指向下一个节点的指针，所以在相同的磁盘空间中，能够指向更多的子节点，这就意味树的高度更低，搜索所需要的 IO 次数更少，搜索效率更高。
B-Tree 中，由于分支节点不仅保存索引数据和指向下一个节点的指针，还保存了指向具体数据的指针，所以在相同的空间下能够指向的子节点数量就少于 B+Tree，这就意味着相同的数据量，B-Tree 树高更高，搜索所需的 IO 次数更多，搜索效率低。
B+Tree 叶子节点的关键字从小到大按顺序排列，左边结尾数据都会保存右边节点开始数据的指针（红色区域），这个指针在范围搜索的时候非常有用，例如想搜索姓名在 ac～bc 之间的数据，按照树找到第一个节点 ac 之后，顺着指针一直往后找，找到第一个不满足条件的数据结束。
如果是 B-Tree 则没有 ac 指向 bc 的指针，需要先回到分支节点 af 再继续向下搜索，效率就会低很多。
B+Tree 的叶子节点都是有序排列的，所以 B+Tree 对于数据的排序有着更好的支持。
B-Tree 由于有一部分数据保存在分支节点中，叶子节点并不是完整的数据，所以对于排序、范围搜索的支持并不如 B+Tree。
B+Tree 数据划分的原则是左闭右开，以 (af,88) 这个节点为例，小于 (af,88) 节点的在左边，大于等于 (af,88) 节点的在右边。
B-Tree 则是左开右开。
B+Tree 全表扫描更快，因为所有数据都出现在叶子节点上，并且叶子节点之间还有指针相连，直接遍历即可。
B-Tree 在全表扫描的时候则需要对树的每一层进行遍历才能读到所有数据。
- 叶子节点指向数据的指针，如果是聚簇索引，则指向的是表中一条完整的记录；如果是非聚簇索引，则指向的是具体的主键值。在以非聚簇索引为依据进行搜索的时候，先找到记录的主键值，再根据 主键值去聚簇索引找到完整的记录，这个过程就是回表（InnoDB 中）。
好了，相信通过上面八点的介绍，大家对于 B-Tree 和 B+Tree 已经有了基本的认知了。
当我们想要搜索一条记录的时候，顺着根节点从上往下扫描树，比直接遍历一条一条的记录显然是要快很多。
说一个不太恰当的比喻，MySQL 中的数据存储，就像是通过一个链表把所有数据按照顺序串到一起，然后在这个链表上面又架了一个多路平衡查找树的感觉，搜索的时候，按照链表一个一个找，就是全表扫描；从树的根节点开始找，就是用索引。
2.2 树高问题
一个经典的问题，高度为 3 的 B+Tree 大概可以保存多少条数据？
计算机在存储数据的时候，最小存储单元是扇区，一个扇区的大小是 512 字节，而文件系统（例如 XFS/EXT4）最小单元是块，一个块的大小是 4KB。但是 InnoDB 在进行磁盘操作的时候，并不是以扇区或者块为依据的，InnoDB 在进行磁盘操作的时候，是以页为单位的，有时候也称作逻辑页，每个逻辑页的大小默认是 16KB，即四个块。这就意味着，InnoDB 在实际操作磁盘的时候，每次从磁盘上读取数据，至少读取 16KB，每次向磁盘上写数据，也至少写 16KB，并不是你需要 1KB 就读取 1KB，即使你只需要 1KB 的数据，InnoDB 也会从磁盘中将 16KB 的数据读取到内存中。
通过如下命令我们可以查看 MySQL 中 InnoDB 存储引擎逻辑页的大小：
16384/16=1024
前面的结论没问题。
以聚簇索引为例，现在我们假设数据库中一条记录的大小是 1KB，那么一个逻辑页就可以存 16 条数据（叶子节点）。
对于非叶子节点存储的则是主键值+指针，在 InnoDB 中，一个指针的大小是 6 个字节，假设我们的主键是 bigint ，那么主键占 8 个字节，当然还有其他一些头信息也会占用字节我们这里就不考虑了，我们大概算一下，小伙伴们心里有数即可：
16*1024/(8+6)=1170
即一个非叶子节点可以指向 1170 个子节点，那么一个三层的 B+Tree 可以存储的数据量为：
1170*1170*16=21902400
可以存储 2100万 条数据。
在 InnoDB 存储引擎中，B+Tree 的高度一般为 2-4 层，这就可以满足千万级的数据的存储，查找数据的时候，一次页的查找代表一次 IO，那我们通过主键索引查询的时候，其实最多只需要 2-4 次 IO 操作就可以了。
2.3 什么样的搜索可以用到索引？
根据前面的介绍，我们可以得出结论，在以下类型的搜索中，会用到索引：
- 全值匹配
如上图中，如果我们要搜索 username 为 ac 且 age 为 98 的用户，就可以直接使用索引精确定位到。
- 最左匹配
如果我们只是想搜索 username 为 ac 的用户，很明显也可以使用上图索引，因为用户名是有序的。在上图中，username 和 age 组成了联合索引，其中 username 在前，age 在后，所以索引是先按照 username 进行排序，username 相同的时候，再按照 age 进行排序的（如 bw 这个用户），如果我们按照 username 进行搜索，那么没问题，可以用上索引；但是如果我们按照 age 进行搜索，很明显，age 在整个索引树中是无序的，所以当我们使用 age 作为搜索条件的时候，是没法使用上图这个联合索引的。
前缀匹配
如果我们搜索的关键字只是 username 字段的前半部分，那么很明显，也是可以使用索引的，例如搜索所有以 a 开始的 username。
范围匹配
如果我们的搜索条件是一个范围，很明显也可以使用到上述索引，例如搜索姓名介于 ab～cc 之间的用户，只需要先从索引树的根节点开始，先找到 ab，然后根据叶子节点之间的指针顺藤摸瓜，找到 cc 之后的第一个数据（不满足条件的第一个数据）结束。
前面全值匹配，后面范围匹配
例如查找 username 为 bw 且 age 介于 90～99 之间的用户，这种情况也可以使用到上图的索引。在上图索引树中，当 username 相同的时候，就是按照 age 排序的，所以对于 username 都为 bw 的用户，它就是按照 age 进行排序的，此时，我们当然可以按照 age 的范围进行搜索了。
覆盖索引
有的时候，我们搜索的数据都在索引树中了，例如上图中的索引，我们想搜索 username 为 bw 的用户的 age，由于 age 就在索引树中，直接返回即可，这就是覆盖索引了。
2.4 使用限制
毫无疑问，基于 B+Tree 的索引，其实也存在一些使用限制。例如：
如果我们将 age 作为搜索条件，虽然 age 也是联合索引的一部分，但是 age 整体上在索引树中是无序的，所以将 age 作为搜索条件是没法使用上述索引的。
基于第一点，如果联合索引中还有第三、第四列等，那么凡是跳过第一列直接使用后面的列作为查询条件，索引都是不会生效的。
范围条件的右边无法使用索引直接定位。例如搜索 username 以 a 开头并且年龄为 99 的用户：where username like 'a%' and age=99，此时 age=99 这个条件就无法在索引树中直接处理了（可以通过索引下推过滤）。原因很简单，当我们找到所有 username 以 a 开始的用户之后，这些用户的 age 并不是有序的，所以 age 就没法继续使用索引搜索了（但是可以通过索引下推过滤）。
关于第三点，我举一个例子，假设我们还有两个用户，分别是：
username 为 ad 且 age 为 80；
username 为 ae 且 age 为 88；
那么我们完善一下上面 B+Tree 的图应该变成下面这样：
可以看到，username 以 a 开始的用户，age 并不是有序的，所以就只能通过索引下推过滤了，而无法直接通过索引扫描定位数据。
对于第三点，如果范围搜索的字段值的可能性比较少，则可以通过多个等于比较来代替范围搜索。
2.5 自适应哈希索引
Hash 索引在 MySQL 中主要是 Memory 和 NDB 引擎支持，InnoDB 索引本身是 不支持的，但是 InnoDB 索引有一个特性叫做自适应哈希索引，自适应三个字意味着整个过程是全自动的，不需要开发者配置。
当 InnoDB 监控到某些索引值被频繁的访问时，那么它就会在 B+Tree 索引之上，构建一个 Hash 索引，进而通过 Hash 查找来快速访问数据。
默认情况下，自适应哈希索引是开启的状态，通过如下 SQL 我们可以查看：
可以看到，这个默认就是开启的。
3. 小结
整体上来说，使用索引有如下优点：
- 减少了服务器需要扫描的数据量。
- 索引可以帮助服务器避免排序和创建临时表。
- 索引将随机 IO 变为了顺序 IO。
