索引 作用：提高數據查詢的效率 常用索引模型 哈希表 有序數組 搜索樹 哈希表 _以鍵值對的形式存儲，適合於只有等值查詢的場景。_ 用一個哈希函數把 換算成一個確定的位置，然後把 這個位置的數組中。一個 會對應一個數組，數組中會有多個 ，`value`並不是有序的。 查找時先通過哈希函數算出 ，找到 ...
索引
作用：提高數據查詢的效率
常用索引模型
- 哈希表
- 有序數組
- 搜索樹
哈希表
以鍵值對的形式存儲，適合於只有等值查詢的場景。
用一個哈希函數把key換算成一個確定的位置，然後把value這個位置的數組中。一個key會對應一個數組，數組中會有多個value，value並不是有序的。
查找時先通過哈希函數算出key，找到具體的數組，然後遍曆數組，找到具體的位置。
有序數組
以有序數組形式存儲，等值查詢和範圍查詢場景中性能非常優秀，只適用於靜態存儲引擎。
僅僅看查詢效率，有序數組就是最好的數據結構了，但是，在需要更新數據多的時候就麻煩了，你往中間插入一個記錄就必須得挪動後面所有的記錄，成本太高。
所以，有序數組索引只適用於靜態存儲引擎，比如你要保存2017年某個城市的所有人口信息，這類不會再修改的數據。
搜索樹
以類似二叉樹的多叉樹來實現。
- 二叉搜索樹：每個節點的左兒子小於父節點，父節點又小於右兒子。
- 多叉樹：每個節點有多個兒子，兒子之間的大小保證從左到右。
在MySQL中，索引是在存儲引擎層實現的，所有並沒有同一的索引標準，即不同存儲引擎的索引的工作方式並不一樣。而即使多個存儲引擎支持同一種類型的索引，其底層的實現也可能不同。
InnoDB使用了B+樹索引模型，所有的數據都是存儲在B+樹中的。每一個索引在InnoDB裡面對應一棵B+樹，主鍵索引對應主B+樹。
- 主鍵索引：對應主
B+樹，葉子節點存儲的是整行數據，也稱為聚簇索引 - 非主鍵索引：每個非主鍵索引對應一個
B+樹，葉子節點存儲的是主鍵的值，也稱為二級索引。
基於主鍵索引和普通索引的查詢的區別？
- 如果語句是
select * from T where ID = 500，主鍵查詢方式，即只需要搜索ID這棵B+樹，葉子節點中有存儲整行數據； - 如果語句是
select * from T where k = 5，普通索引查詢方式，則需要先搜索k索引樹，得到主鍵ID的值為500，再到主鍵ID索引樹搜索一次，這個過程成為回表。
回到主鍵索引樹搜索的過程，我們稱為回表。
也就是說：基於非主鍵索引的查詢需要多掃描一顆索引樹。
