索引的出現(xiàn)其實(shí)就是為了提高數(shù)據(jù)查詢的效率，就像書的目錄一樣。
索引的常見模型
索引的出現(xiàn)是為了提高查詢效率购城，但是實(shí)現(xiàn)索引的方式卻有很多種，所以這里也就引入了索引模型的概念虐译”癜澹可以用于提高讀寫效率的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)很多，這里我先給你介紹三種常見漆诽、也比較簡單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)侮攀，它們分別是哈希表、有序數(shù)組和搜索樹厢拭。
1.索引的作用：提高數(shù)據(jù)查詢效率
2.常見索引模型：哈希表兰英、有序數(shù)組、搜索樹
3.哈希表：鍵 - 值(key - value)供鸠。
4.哈希思路：把值放在數(shù)組里畦贸，用一個(gè)哈希函數(shù)把key換算成一個(gè)確定的位置，然后把value放在數(shù)組的這個(gè)位置楞捂。
5.哈希沖突的處理辦法：鏈表
6.哈希表適用場景：只有等值查詢的場景
7.有序數(shù)組：按順序存儲薄坏。查詢用二分法就可以快速查詢，時(shí)間復(fù)雜度是：O(log(N))
8.有序數(shù)組查詢效率高泡一，更新效率低
9.有序數(shù)組的適用場景：靜態(tài)存儲引擎颤殴。
10.二叉搜索樹：每個(gè)節(jié)點(diǎn)的左兒子小于父節(jié)點(diǎn)觅廓，父節(jié)點(diǎn)又小于右兒子
11.二叉搜索樹：查詢時(shí)間復(fù)雜度O(log(N))鼻忠，更新時(shí)間復(fù)雜度O(log(N)
12.數(shù)據(jù)庫存儲大多不適用二叉樹，因?yàn)闃涓哌^高杈绸，會適用N叉樹
13.InnoDB中的索引模型：B+Tree
14.索引類型：主鍵索引帖蔓、非主鍵索引
主鍵索引的葉子節(jié)點(diǎn)存的是整行的數(shù)據(jù)(聚簇索引)
非主鍵索引的葉子節(jié)點(diǎn)內(nèi)容是主鍵的值(二級索引)
15.主鍵索引和普通索引的區(qū)別：主鍵索引只要搜索ID這個(gè)B+Tree即可拿到數(shù)據(jù)。普通索引先搜索索引拿到主鍵值瞳脓，再到主鍵索引樹搜索一次(回表)
16.一個(gè)數(shù)據(jù)頁滿了塑娇，按照B+Tree算法，新增加一個(gè)數(shù)據(jù)頁劫侧，叫做頁分裂埋酬，會導(dǎo)致性能下降∩斩埃空間利用率降低大概50%写妥。當(dāng)相鄰的兩個(gè)數(shù)據(jù)頁利用率很低的時(shí)候會做數(shù)據(jù)頁合并，合并的過程是分裂過程的逆過程审姓。
17.從性能和存儲空間方面考量珍特，自增主鍵往往是更合理的選擇。
如果刪除/新建主鍵索引魔吐，會同時(shí)去修改普通索引對應(yīng)的主鍵索引扎筒，性能消耗比較大
刪除重建普通索引貌似影響不大莱找，不過要注意在業(yè)務(wù)低谷期操作，避免影響業(yè)務(wù)嗜桌。
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