MySql索引底层原理(01)

目的：通过mysql获取数据，检索数据的原理来理解索引，以及如何利用好索引。

由于篇幅问题，可能会连载几篇文章。

从mysql获取一条数据说起：

我们知道，电脑的系统在获取数据的时候会旋转磁盘，然后移动磁头，然后将盘片对应部分的数据取出。

但mysql的数据在磁盘中的位置可能不一定是连续，这样进行一次访问可能花费的开销比我们想想的要大很多，

所以我们想要提高查找速度，就一定要找一个其他方法提高检索速度（索引）。

正常索引结构都会有很多种：B-tree，Hash，位图索引等等。

前提说明：图中每个圆代表索引的1块内存区域。所以每访问一个圆（索引节点）都会产生一次IO。

因此产生的弊端：在磁头达到目标数据之前，每经过一个节点，都要产生一次IO，所以数据量增大时，节点的数量会逐渐增加。

就会使得IO次数增加。

红黑树在查找方面有所改观，每增加一个节点的同时，会经过一次平衡算法，将节点尽量分散开，

尽可能的减小红黑树的单边过于冗长。但随着数据量的增加也一样会使IO次数增加。

为了解决这个问题：mysql推出了优于前两种的（没有绝对的优）B+tree。

为了减少IO次数，mysql将一个Index的内存区域扩大成可以容纳n个根节点的大小（橘黄色区域）。

就是我们所熟知的B+Tree。