MySQL索引（innodb）

• 数据结构
  

  多路搜索平衡树，是平衡树的一种，所有叶子节点都必须在同一层。
  并且叶子节点之间通过双向链表结构连接。（用于优化范围查询）

• 作用
  

  加速查询

• 创建过程
  

  列值排序 -> 创建树结构

• 存储规则
  

  - 所有非叶子节点存储索引值和指向下层节点的指针，索引值与指针间隔穿插存储。
  - 对于聚簇索引(主键索引)，叶子节点直接存储行数据；对于二级索引(非主键索引)，叶子节点存储索引值和主键值。

• 查询过程
  

  从根节点开始，通过二分查找，找到指向下层节点的指针，进入下层节点。
  按照同样的规则，逐层下移，直到叶子节点。
  如果是聚簇索引，可以直接在叶子节点获取行数据，如果是二级索引，先获得主键值，再回表通过主键索引找到行数据。

• 索引再平衡
  

  - 介绍
      - 由于索引的数据结构需是有序的严格的平衡树，所以随着数据的更新(增删改)，需要不停地对树的节点做分裂或合并，以保证树的平衡性和节点的顺序性。
  
  - 影响
      - 因为innodb存储索引和数据的单位都是"页"(默认16kb)。
      - 所以在节点分裂和合并过程中，会开新页并迁移数据(页分裂)或合并页并迁移数据(页合并)，会导致并不是所有页都能正好存满数据，尤其是聚簇索引的叶子节点还存放了行数据，影响会更大。
      - 随着树的节点变动，存储的碎片化可能会越来越高，即存不满数据的页越来越多。

• 索引重建
  

  - 介绍
      - 索引再平衡导致存储碎片化到达一定程度，mysql会自动触发索引重建。
      - 会重新开页并创建新的索引树，并将数据按顺序迁移到新树。
  - 影响
      - 消除碎片化
      - 数据库需要消耗大量性能完成重建工作。并且出于安全考虑，会锁表或者加其他锁保证数据安全，导致数据库出现响应慢或卡死一段时间的情况。