索引的概述
myssql官方度低索引的定义：索引是mysql存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构
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索引是一种特殊的数据文件
myisam存储引擎:数据文件和索引文件是分开的，索引文件中保存的是数据记录的地址。 innodb存储引擎：表数据本身就是按照B+tree组织的索引结构。 .ibd文件就是数据+索引存储文件。 -
索引是一种数据结构
索引是一个独立的 物理的数据结构，它是由一个表中的一个字段或多个字段组合而成
- mysql 中默认使用的b+tree结构管理索引
一颗B+Tree可以存放多少数据？
mysql B+Tree的数据结构图
- mysql中一个页的大小为16kb， 指针节点大小为 6b，假设id是bigInt的为8b。那么根节点可以存放 161024/(8+6)=1170个索引，那么第二层最多有1170个索引页，可存储 11701170=1369234个索引，第三层 数据层 每一行记录算1kb，每页可存储 16个
- 那么高度为三的b+tree 可存放 16*1024/(8+6)117016=21907744条数据 2000多万条
hash索引
聚簇索引
聚簇索引的概述
索引分类：
1.按照字段特性分类：主键索引 普通索引 前缀索引
2.按照数据结构分类：B+Tree索引，Hash索引
3.按照物理存储方式分类：聚簇索引 辅助索引（二级索引）
聚簇索引的定义：
聚簇索引也叫聚集索引，它实际上并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式，聚簇索引的叶子节点保存了一行记录的所有列信息。也就是说，聚簇索引的叶子节点中，包含了一个完整的记录行。 若定义了主键，则主键索引就成为聚簇索引；若没有定义主键，则表中第一个非空唯一的列作为聚簇索引；如果都不满足，InnoDB引擎会创建一个隐藏列row-id作为聚簇索引。因此，InnoDB引擎的表要求必须有聚簇索引（主键索引）。
聚簇索引的特点
在于它确定了表中数据的物理顺序，这使得查询操作更加高效，因为查询可以直接定位到数据的位置，而不需要进行额外的数据查找或转换。与非聚簇索引相比，聚簇索引具有更快的检索速度，因为它避免了行物理顺序与索引顺序不匹配的问题。此外，聚簇索引还可以支持二级索引（辅助索引或非主键索引）的创建，这些二级索引通常用于提高查询效率，但它们占用的空间比聚簇索引小很多。在InnoDB存储引擎中，一个表只能有一个聚簇索引，但可以创建多个二级索引。当进行索引覆盖扫描时，可以直接从B+Tree中获取所需的值，避免了通过主键查询主键索引（回表查询）获取数据的额外步骤，从而提高了查询效率
非聚簇索引也叫辅助索引、普通索引，它的叶子节点只包含一个主键值，通过非聚簇索引查找记录要先找到主键，然后通过主键再到聚簇索引中找到对应的记录行，这个过程被称为回表。
什么是回表？回表带来的问题
MySQL中的"回表"是指在使用索引查询数据时，如果需要查询的数据不在索引节点上，那么就需要通过索引上的地址（如行指针或者ROWID）去查询实际的数据行。这个过程称为"回表"。
回表通常发生在索引的"覆盖"情况下，即查询的列都包含在创建索引时指定的列中。如果查询的列没有完全包含在索引中，那么即使是索引扫描，MySQL也需要回表查询实际的数据行。
举个例子，假设有一个表users，包含列(id, name, age, address)，并且有一个索引(name)。
如果执行查询SELECT name FROM users WHERE name = 'Alice';，因为name列已经在索引中，这个查询不需要回表。
但如果执行查询SELECT name, age FROM users WHERE name = 'Alice';，即使age不在索引(name)中，由于索引覆盖了查询的列，MySQL仍然可以从索引中获取所需数据，不需要回表。
如果查询SELECT name FROM users WHERE age > 30;，即使name在索引中，由于查询条件涉及到age列，age不在索引(name)中，MySQL也需要回表查询实际的数据行。
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为了减少回表，可以考虑以下方法：
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优化查询，使用索引覆盖更多的列。
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创建多列索引，如(name, age)，这样就可以覆盖更多的查询列。
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使用覆盖索引，即只使用索引进行查询，不查询实际的数据行，而是返回索引的列即可。
回表访问的IO次数取决于查询的具体情况和数据库的结构。
在MySQL数据库中，回表操作是指通过索引查找数据记录的过程，每次通过索引找到一条记录后，都需要回到数据表中进行数据读取。这个过程涉及到的IO次数取决于查询的方式和数据库的结构。例如，如果通过二级索引执行查询，每次获取到一条二级索引记录时，就会立刻对其进行回表操作，这意味着每获取一条记录就可能进行一次IO操作。如果查询涉及到多个不同的记录，那么回表的次数就会相应增加。此外，如果查询需要回表的数据量很大，比如通过用户名索引进行查询，可能需要回表多次才能获取到所有相关的数据记录。
具体到IO次数，假设每个磁盘块的大小为16kb，而一个磁盘块可以指向1600行数据，那么在一个三层B+树中，通过用户名索引进行查询，每次回表可能需要3次IO，这是因为B+树的层级结构导致的。如果查询的记录数为50万条，那么总的回表次数将是50万次，因此总的IO次数将是50万乘以3，即150万次IO。
综上所述，回表访问的IO次数并不是固定的，它取决于查询的具体情况，包括索引的类型、查询的数据量以及数据库的结构等因素。在设计和优化查询时，应考虑到这些因素，以减少不必要的回表操作，从而提高查询效率
