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MyISAM索引实现
使用B+树
叶子节点的data域存储数据记录的地址（非聚簇索引）
主键索引与普通索引结构一样
查询数据时，首先找到data域中的地址，然后再根据地址去磁盘中读数据
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图示
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InnoDB的索引实现
使用B+树
主键索引叶子节点data域保存着完整的数据记录（聚簇索引）
普通索引叶子节点data域保存着主键值（非聚簇索引）
每个表只能有一个聚簇索引
主键索引查询数据，只需根据主键值拿到叶子节点中data域的数据即可。而对于普通索引查询数据时，首先找到叶子节点data域中的主键值，然后再去主键索引中根据主键值去查数据。
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图示
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主键索引
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辅助索引
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聚簇索引与非聚簇索引定义
叶子节点data域保存完整数据记录的就是聚簇索引，叶子节点data域只保存主键值或数据地址的就是非聚簇索引
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什么是回表
通过辅助索引查询到主键值后，再拿主键值去主键索引中查找数据的过程就叫做回表
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什么是索引覆盖
- 当sql语句中的select列（查询的字段）和where列（条件字段）都在一个索引中，则不需要进行回表，这就是索引覆盖。
- 例如：select id, name from users where name = 'jack'; (对name建立辅助索引)。这个示例中由于对name字段建立辅助索引，而辅助索引每个叶子节点的data域保存主键值，则不需要进行回表操作，即可拿到id和name。
- 所有不需要回表的查询操作都是索引覆盖。
- 可利用索引覆盖来减少IO操作，从而提高查询效率。比如select id, name,age from users where name = 'jack'; 可对name和age建立联合索引，从而避免回表。
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为什么尽量使用短的字段作为索引
- 由于每个B+树的节点大小是固定的，过大的字段会导致每个节点存储的key数量表少，从而使树的层级变高，增加IO消耗
- 如果使用长的字段作为主键，则也会使辅助索引占用空间变大，因为辅助索引叶子节点data域存储的是主键值
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为什么尽量使用单调递增的字段作为主键
非单调的主键会使在插入新数据时，为了维护B+树的特性而频繁的分裂调整，十分低效。
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如果没有设置主键，innodb会怎么处理？
- 如果表定义了主键，则会以这个主键作为key，进行构建聚簇索引
- 如果没有定义主键，则会选择一个唯一索引作为key，进行构建聚簇索引
- 如果没有主键也没有唯一索引，那么就会创建一个隐藏的row-id作为key，进行构建聚簇索引。
