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可以看出，B+樹(shù)總是保持平衡，但是為了平衡對于新插入的數據就要做大量的拆分頁(yè)，為了減少拆分操作，所以B+樹(shù)提供了類(lèi)似平滑二叉樹(shù)的旋轉功能。當葉子節點(diǎn)滿(mǎn)了，但是其左右節點(diǎn)不滿(mǎn)就會(huì )將記錄移到所在頁(yè)的兄弟節點(diǎn)

2.2. 刪除操作

B+樹(shù)使用填充因子控制樹(shù)的刪除，50%是填充因子的最小值,也就是數據空間有一半是空閑的。

葉子節點(diǎn)小于填充因子 Index Page小于填充因子操作

No No 直接將記錄從葉子節點(diǎn)刪除，如果該節點(diǎn)還是Index Page的節點(diǎn)，則用該節點(diǎn)的右節點(diǎn)代替

Yes No 合并葉子節點(diǎn)

更新Index Page

Yes Yes 合并葉子節點(diǎn)

更新Index Page

合并Index Page

MySQL填充因子是頁(yè)大小的1/16，頁(yè)默認16k就是是預留1k的空間.

3. B+樹(shù)索引

B+樹(shù)可以分為聚集索引（主鍵索引）和非聚集索引

3.1. 聚集索引

索引中鍵值的邏輯順序決定了表中相應行的物理順序。但是實(shí)際上維持索引物理順序一致的成本會(huì )非常高，所以聚集索引的才能出并不是物理連續的，而是邏輯連續的。主要依靠：1. 頁(yè)之間通過(guò)雙向鏈表連接，頁(yè)是有序的 2.頁(yè)內記錄通過(guò)雙向鏈表維護，物理存儲上并不按照主鍵順序存儲

InnoDB表是索引組織表，即表中數據按照主鍵順序存放，所以每張表只能擁有一個(gè)聚集索引。大多數情況下，查詢(xún)優(yōu)化器傾向于采用聚集索引，因為聚集索引可以直接在葉子節點(diǎn)上查詢(xún)到數據。

3.2. 非聚集索引/輔助索引

索引的邏輯順序與磁盤(pán)上的物理存儲順序不同。非聚集索引的鍵值在邏輯上也是連續的，但是表中的數據在存儲介質(zhì)上的物理順序是不一致的。索引的記錄節點(diǎn)有一個(gè)數據指針指向真正的數據存儲位置。

3.3. 索引分裂

InnoDB的Page Header保存了插入的順序信息,通過(guò)這些信息InnoDB可以決定是向左還是向右分裂

Page Header 說(shuō)明

PAGE_LAST_INSERT 指向最后插入記錄的指針

PAGE_DIRECTION 最后插入方向: PAGE_LEFT

PAGE_N_DIRECTION 連續插入方向

●隨機插入取頁(yè)的中間記錄作為分裂點(diǎn)

●往同一方向插入自增插入向右分裂僅插入記錄本身

3.4. 索引維護

## 創(chuàng )建刪除索引

CREATE/DROP [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name [USING index_type]

ON table_name (index_col_name,...)

ALTER TABLE table_name ADD/DROP [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name (index_col_name,...) [USING index_type]

## 查看表的索引

show index from table

## 更新索引統計信息

analysis table

Cardinality表示索引中唯一值的數量的估計值特別關(guān)鍵，優(yōu)化器會(huì )根據該值判斷使用使用這個(gè)索引,該基數越大說(shuō)明索引的區分度越好

4. 索引使用

4.0.1. 聯(lián)合索引

指對表中多列數據進(jìn)行索引。

優(yōu)點(diǎn):a.聯(lián)合索引可以支持最左前綴查找,建立(code,name)的聯(lián)合索引，下面這兩個(gè)SQL都可以使用這個(gè)索引，可以減少索引數量b. 聯(lián)合索引已經(jīng)對第二個(gè)字段進(jìn)行了排序，可以避免多做一次排序操作

alert table table_name add INDEX `index_name` (`a`,`b`)

select id from table where code = 1

select id from table where code = 1 and name = 'a'

如何選擇：第一原則是通過(guò)調整索引可以少維護一個(gè)索引，其次要考慮索引對空間的占用

4.0.2. 覆蓋索引

直接通過(guò)索引就可以得到我們想要的數據，就是覆蓋索引。此時(shí)查詢(xún)只獲取了索引數據頁(yè)，可以減少大量的IO操作

select id from table where code = 1

4.0.3. 普通索引和唯一索引如何選擇

查詢(xún)過(guò)程

執行SQL select id from table where code = 1 ，code有索引

●對應普通索引來(lái)說(shuō)，查找到滿(mǎn)足條件的第一條記錄，然后繼續查找下一個(gè)記錄，直到不滿(mǎn)足code = 1

●對于唯一索引，由于索引有唯一性，查找到滿(mǎn)足條件的第一條記錄，就會(huì )停止

這兩者的消耗是差不多的，因為InnoDB是按頁(yè)讀取數據，當讀取code=5時(shí)，該數據頁(yè)已經(jīng)在內存中了，只是多了一次鏈表查找

更新過(guò)程

對于唯一索引，首先需要將數據頁(yè)讀入緩存判斷唯一鍵是否沖突，此時(shí)直接將數據更新就行

對于普通索引，插入記錄時(shí)，會(huì )先將更新操作寫(xiě)入change buffer (寫(xiě)緩沖)[1]，等下一次查詢(xún)訪(fǎng)問(wèn)該數據頁(yè)時(shí)再執行更新操作

通過(guò)上面說(shuō)明看出，普通索引和唯一索引在查詢(xún)上沒(méi)有什么區別，主要考慮更新性能的影響，一般來(lái)說(shuō)普通索引就可以了。唯一索引一般用來(lái)做重復數據驗證

4.0.4. MySQL為什么會(huì )選錯索引

a. Cardinality統計值與實(shí)際嚴重不符[2]

b. 當查詢(xún)需要返回記錄的大部分字段，索引的過(guò)濾后還需要訪(fǎng)問(wèn)表中很大一部分數據（20%左右），優(yōu)化器可能通過(guò)聚集索引查找數據，因為順序讀速度大約離散讀...

解決方法

一種方法: 強制MySQL使用指定索引 force index第二種方法:修改語(yǔ)句引導MySQL使用預期的索引第三種方法：新建一個(gè)更符合的索引，或者將誤用的索引刪除

4.0.5. 字符串索引選擇

字符串可以選擇添加普通索引或者前綴索引，當字符串過(guò)長(cháng)是，前綴索引可以節省索引空間，但是如果前綴的字符不夠長(cháng)時(shí)，就會(huì )導致過(guò)多的回表查詢(xún)，并且不能使用覆蓋索引、無(wú)法排序。

alter table SUser add index index1(email);

## 前綴索引

alter table SUser add index index2(email(6));

前綴長(cháng)度選擇可以使用下面方法，判斷當長(cháng)度增加到何時(shí)，選擇性提升的幅度很小了。

select count(distinct left(code,3))/count(*),count(distinct left(code,4))/count(*) from table

4.1. 建索引的幾大原則

1.最左前綴匹配原則，非常重要的原則，mysql會(huì )一直向右匹配直到遇到范圍查詢(xún)(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)順序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引則都可以用到，a,b,d的順序可以任意調整。

2.=和in可以亂序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意順序，mysql的查詢(xún)優(yōu)化器會(huì )幫你優(yōu)化成索引可以識別的形式。

3.盡量選擇區分度高的列作為索引

4.索引列不能參與計算

5. 參考文檔

[1] 寫(xiě)緩沖(change buffer)，這次徹底懂了：https://www.sohu.com/a/322957463_178889

[2] MySQL為什么有時(shí)候會(huì )選錯索引？：https://www.jianshu.com/p/e1f50ffddc29

[3] MySQL技術(shù)內幕-InnoDB存儲引擎