处处离不开的索引和MySQL的索引

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MySQL是一个非常复杂的系统。不管我们的数据是在几条，还是上千万到几亿条，每次查询等操作它都能过快速的给我们响应。这是如何设计的呢？

估计很多人会回答说，MySQL 设计的好，有索引等。那么 MySQL 为什么设计的好呢？有什么高深的技术吗？

还真没有什么太高大上的新技术等新花样。就拿索引来说，你以为它是什么很神秘的东西？索引你又不是没见过，比如我们访问一个数组，根据数组的下标就能快速的访问到数组中对应的元素。其实这个下标就是一个索引。

再比如，一个 Map，健值对形式的数据结构。我们能很快的访问到，是因为它的 Key 使用了 Hash。这个 Hash 就是一个索引。

在 MySQL 中索引常见的就是一个 BTREE、B+Tree 搜索树（HASH 也有存储引擎用到）。如果没有索引，那么你要找一条数据就只能从第一条开始，一条记录一条记录的遍历，直到找到该条信息为止。如果有了索引，就能够事半功倍，快速的定位到数据。

BTree 是平衡搜索多叉树，也有人称作 B 树为平衡多路查找树。设树的度为 2d（d>1），高度为 h，那么 BTree 要满足以一下条件：

• 每个叶子结点的高度一样，等于h；
• 每个非叶子结点由 n-1 个 key 和 n 个指针 point 组成，其中 d<=n<=2d，key 和 point 相互间隔，结点两端一定是 key；
• 叶子结点指针都为 null；
• 非叶子结点的 key 都是 [key,data] 二元组，其中 key 表示作为索引的键，data 为键值所在行的数据

我不懂算法，BTree 大致上就是涨的如上图所示。这个图片来源于网络，至于为什么 MySQL 要设计成这样，我后面单独写文章来说。这里面其实还有很多精妙的设计，BTree 数据估计不少人比我还懂。我后面也得抽空去学习学习极客时间的《数据结构与算法之美》。

B+Tree 是在 B-Tree 基础上的一种优化，我后面会有单独的文章来写。

总之，还是我之前提到的那句话“大道至简”。MySQL 的索引虽然你用起来很爽，但是维护起来也相当的麻烦。就像你的数组一样，删除数据，是不是要移动元素。同样的，你在 MySQL 中删除、更新、插入记录等都是需要时间和空间来维护索引的。

一个系统，当你深入的理解后，你会发现。原来这些设计都是在基础的知识之上，一点一点堆积起来的而已。自然界也是一样的，这种元素加那种元素，结合起来组成一个分子。这种分子，那种分子组合起来，慢慢的构成细胞等结构，细胞等组织在慢慢的组成一个个生命体。

数据库也是由各种数据结构，数据模型，物理模型等组成，拿着显微镜你才有恍然大悟的感觉。最近我就有这种感觉，你是不是也需要这种感觉？请每天跟我一起来打卡，一点一点地成长。至少也能交到不少热心的朋友，你说不是吗？

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