mysql主键和索引（mysql主键索引的数据结构）



索引是 mysql 非常重要的一部分。你也可能经常会看到一些关于 mysql 军规、mysql 查询优化的文章，其实这些操作的背后都是基于一定的原理的，你要想明白这些原理，首先就得知道 mysql 底层的一些东西。

 在这里举几个例子吧。

我们都知道表的主键一般都要使用自增 id，不建议使用业务 id ，是因为使用自增 id 可以避免页分裂。这个其实可以相当于一个结论，你都可以直接记住这个结论就可以了。

但是如果你要弄明白什么是页分裂，或者什么情况下会页分裂，这个时候你就需要对 mysql 的底层数据结构要有一定的理解了。

我这里也稍微解释一下页分裂，mysql （注意本文讲的 mysql 默认为InnoDB 引擎）底层数据结构是 B+ 树，所谓的索引其实就是一颗 B+ 树，一个表有多少个索引就会有多少颗 B+ 树，mysql 中的数据都是按顺序保存在 B+ 树上的（所以说索引本身是有序的）。

然后 mysql 在底层又是以数据页为单位来存储数据的，一个数据页大小默认为 16k，当然你也可以自定义大小，也就是说如果一个数据页存满了，mysql 就会去申请一个新的数据页来存储数据。

如果主键为自增 id 的话，mysql 在写满一个数据页的时候，直接申请另一个新数据页接着写就可以了。

如果主键是非自增 id，为了确保索引有序，mysql 就需要将每次插入的数据都放到合适的位置上。

当往一个快满或已满的数据页中插入数据时，新插入的数据会将数据页写满，mysql 就需要申请新的数据页，并且把上个数据页中的部分数据挪到新的数据页上。

这就造成了页分裂，这个大量移动数据的过程是会严重影响插入效率的。

其实对主键 id 还有一个小小的要求，在满足业务需求的情况下，尽量使用占空间更小的主键 id，因为普通索引的叶子节点上保存的是主键 id 的值，如果主键 id 占空间较大的话，那将会成倍增加 mysql 空间占用大小

我之前甚至想过为啥要用数据库来保存数据，用普通的 txt 或者 word 这类文件不行么，这个问题其实可以从几个方面来看，一个是并发访问数据加锁，另一个是数据安全性，再一个是数据的查询性能问题。
这三个方面在 mysql 中都有对应的解决方案，比如事务、锁、日志系统（binlog、redolog 等）、索引。

为了实现高效查询，就得找到一种合适的数据结构来保存数据。首先我们可以想到使用哈希表，哈希表能通过键值快速找到对应的值，但是因为哈希是无序的，一般更适用于等值查询，

但实际业务中通过会有大量的区间查询，比如查询 id 在 1-100 间的值，使用哈希的话效率就会大打折扣了。

那么就要找到一种既能满足等值查询，又能满足区间查询的数据结构了，又会很容易想到数组。数组可以通过下标快速找到对应的值，因为数组下标是有序的，所以通过遍历下标就能很高效的完成区间查询。

但是数组也有一个严重的问题，就是在删除或者插入数据的时候可能会移动大量其他数据，这是一个很大的性能消耗，所以数组一般更适合保存静态数据，比如一些历史数据，确定不会再更新的数据。

再一个就是二叉搜索树了，二叉搜索树的查找效率比较高，而且二叉搜索树的中序遍历就是一个有序数组，但依然不能很好的支持区间查询。

所以可以对二叉搜索树进行改造，树的节点不再保存具体数据，而是保存索引值，数据保存在最底层的叶子节点上，同时叶子节点间使用双链表连接起来，这样只需要先找到区间起始值的位置，然后往后遍历到终止值，即可完成区间查询。

事实上 mysql 底层采用的 B+ 树也就是这么一步步演变过来的，关于 B+ 树的详细介绍可以参考我前面的文章。

另外说一点，mysql 中有一个非常重要的模块，就是优化器，优化器的主要任务就是寻找一种更低代价方式去执行方式，通常会以扫描行数、是否需要排序、是否需要回表、是否需要临时表等来作为代价依据。

所以通常同一条 sql 在不同数据量的情况下执行情况可能会不一样，或者明明为某些 where 字段建立了索引，查询的时候偏偏又不走索引，这些情况其实都是经过优化器分析后作出的选择。因此你要知道，一条 sql 最终该怎么执行，还得看是在什么样的场景。

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