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前言：翻自己博客 发现缺少mysql数据结构和索引相关内容
两年前整理的mysql知识点 一直存在于博主的笔记本里面
（是的 纸质的那种笔记本 不是程序员吃饭用的笔记本）
二叉树
二叉树特点 小数在左 大数在右
如下图 (鼠标不太方便画图 将就着看吧 能看懂就行):
当数据不规律的时候 二叉树就会变化成链表 ，所以MySQL放弃二叉树
如下图 : (具体的数字单纯是博主方便鼠标好画 随意举例的)
红黑树
红黑树也叫平衡二叉树，会自动旋转
那既然会自动旋转了，解决了变成链表的问题 会不会有其它问题呢？答案是肯定的，当数据量大的时候，树的高度就会增加，如下图:
b tree
既然红黑树会有高度的问题，那么 b tree就在优化这个问题：
btree在红黑树的基础上，有了更多的根节点，降低了树的高度，从而降低了磁盘访问次数。
当然 根节点是完全可能因为数据的变化而变化的
这也是博主自认为最通俗的理解了，我们可以借助工具网站来观察:
hash结构
在介绍b+tree之前 我们也简单提一下hash结构，当前mysql版本两大结构就是hash和b+tree了。
hash结构拥有快速的插入和查找速度，但是由于hash的无序性，它并不适合范围查找。
hash结构的主要两大缺点：
- 不支持范围查找
- 极小概率hash冲突
b+ tree
b+tree在btree的基础上，子节点之间都有指针连接，且子节点是个有序链表，更适合作为数据库索引的结构，更利于查询，自然也更好的支持范围查找。
索引存放特点
安装过mysql的同学应该都知道 会有一个data文件夹,data文件夹即存放我们的数据
myisam
(data文件夹下)
存放着三种格式的文件，它们分别存放的内容：
.frm文件： 表结构
(这些文件存储表的定义信息，包括列名、数据类型等表结构相关信息。)
.MYD文件：表数据( 这些文件是MyISAM表的数据文件，存储着实际的行记录和数据内容。)
.MYI文件： 表索引(这些文件是MyISAM表的索引文件，存储了表的索引信息)
MYI文件的索引其实就是指向数据真实地址的指针
聚集索引：叶节点包含了完整的数据记录
myisam是非聚集索引(表数据和索引分开存放) 是回表查询,即通过索引，再去.MYD文件中查找数据。
InnoDB
(data文件夹下)
存放着两种格式的文件，它们分别存放的内容：
.frm文件： 表结构
(和myisam一样这些文件存储表的定义信息，包括列名、数据类型等表结构相关信息。)
.idb文件 表数据，表索引(InnoDB存储引擎的数据和索引都存储在共享的数据文件中，通常以.ibd文件的形式存在。.ibd文件包含了表的实际数据以及与之相关的索引信息。)
innoDB是聚集索引但在它的二级索引（主键之外的索引）查询操作时，会先查找所在的主键，通过主键再去查找具体数据，也是回表查询。
最左原则
联合主键和模糊查询 都遵循最左前缀原则。
在联合主键中，如果由多个列组合而成，那么查询或者排序时会按照主键中列的顺序从左至右依次进行。也就是说，查询或者排序的效率会受到最左边的列的影响，后面的列则会在前面列的基础上进行进一步的筛选。
例如 t 表中，c1 ,c2是联合索引：
select c1 ,c2 from t where c1 = 1; 这是正确的使用姿势
在模糊查询中，最左原则同样适用，例如 like 'xx%' 是可以有效利用索引的 俗称走索引， like '%xx'则不能。
主键相关知识点
- 主键推荐用整型，因为b+tree要比较大小，整型比较快
- 自增id效率是最高的
那为什么很多项目不用自增id呢？ 自增id两大致命缺点：
- 不适合分表(分布式系统中不适用)
- 很容易被猜到相邻数据 （数据隔离问题）
所以一般都是使用雪花算法，而雪花算法常见的（面试）问题就是时钟回溯，正常发生时钟回溯的概率 是可以忽略不计的，百度的算法是直接抛异常 人工处理，美团有解决方案。
缓存池
InnoDB缓冲池： InnoDB存储引擎使用缓冲池来缓存数据页和索引页，以加快对数据的访问速度。通过在内存中缓存热门数据，可以减少对物理存储设备的访问次数，从而提高系统的性能和响应速度。
淘汰机制
LRU算法：
InnoDB缓冲池会根据LRU（最近最少使用）算法来管理缓存的数据页，确保内存中始终缓存最常访问的数据。