- 索引数据结构 （数据可视化：www.cs.usfca.edu/~galles/vis…)
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- 二叉树 === 自增成为链表（查询走索引等于全表扫描。索引查询没用）
- 红黑树 === 二叉平衡树 （数据量大了，树高了，查询效率低）
- Hash表
- B+树
1、叶节点具有相同的深度，叶节点的指针为空
2、所有索引元素不重复
3、节点中的数据索引从左到右递增排列
4、树的高度可控
1、非叶子节点不储存数据，只储存索引（冗余），可以放很多索引
2、叶子节点包含所有索引字段
3、叶子节点用指针连接，提高区间访问性能
4、默认节点大小为 16KB （中间连接地址占用 8b)
5、递增排序 15->56->77
6、例如查询20数据；磁盘IO只需要查询3次就能拿到数据的磁盘地址
存储引擎区别
- MyISAM
- InnoDB
三个文件（表结构、数据、索引）
1、MyISAM索引文件和数据是分离的（非聚集===索引和数据是分开储存）
2、查询数据先定位索引的值，找到数据磁盘地址，然后在区数据文件读取数据
二个文件 （表结构、数据和索引）
InnoDB索引实现（聚集）
1、聚集索引(主键索引和所有数据都放在一起） --- 叶节点包含了完整的数据记录
2、普通索引叶子节点储存的主键id，也是非聚集也要多一次的回表操作
3、InnoDB表必须建主键，并且推荐使用整形的 自增主键。
1）、如果没有主键索引，就开始找数据字段的唯一索引来维护B+数索引
2）、没有主键索引和唯一索引。RowId建B+数来维护
3）、整形作为主键，查询比大小快，节省空间
