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mysql为什么要合理使用数据结构？
数据存储在mysql数据库磁盘位置是无序的，是不均匀分布的，为了解决持续的io流消耗问题，就必须使用合理的数据结构
索引是帮助mysql高效获取数据的排好序的数据结构
索引数据结构选型：
mysql默认使用B+Tree，5.5版本之前使用B-Tree
二叉树
定义：每个结点不超过2的有序树，是每个节点最多有两个子树的树结构。顶上的叫根结点，两边被称作“左子树”和“右子树”。
为什么mysql不使用二叉树？
像如上二叉树结构图，插入多条记录，右边会单边增加根节点，树的高度增加，查询减慢，不使用，比如主键
红黑树
定义：本身就是一种特殊的二叉树，每个节点上都有存储位表示节点的颜色，可以是red或black
约束：每个节点是黑色或者红色，根节点为黑色，叶子节点(特指空节点)是黑色，每个红色节点的子节点都是黑色的，任何一个节点到其每一个叶子节点的所有路径上黑色节点数相同
特点：速度特别快，趋近平衡树，查找叶子元素最少和最多次数不多余二倍
为什么mysql不使用红黑树？
当mysql数据量很大时，增加一条记录，数据需要平衡一次，非常消耗性能
hash(mysql可选择此结构)：
对于索引key进行一次hash计算就可以定位出数据存储的位置，有时候B+Tree索引更加高效，仅能满足 '='，'in'，不支持范围查询会出现hash冲突问题
hash值：是一个十进制的整数，有系统随机给出（对象的地址值，是一个逻辑地址，是模拟出来得到地址，不是数据实际存储的物理地址）
B-Tree：
叶节点的指针可以为空，所有索引元素不重复，节点中的数据索引从左到右递增排列
为什么mysql在5.5之后取消了B-Tree？
B树每个节点都存放了真实的数据，mysql一个根节点数据存储为16KB，会导致每一个节点存储的数据量变小，所以B树的高度会变高，维护的代价大，查询修改性能会越来越低
B+Tree(B-Tree变种，mysql默认)：
B+Tree特点：非叶子节点不存储data，只存储索引（冗余），可有存放更多的节点，叶子节点包含了所有索引字段，所有的数据都存放在叶子节点上，叶子节点使用指针访问，提升区间访问性能，从左至右递增
mysql对B-Tree做了优化，叶子节点使用双向指针
mysql使用b+树根节点存储大点的bigint数据则需要8个字节，以及地址mysql中需要6个字节，一个根节点数据存储16KB数据一个节点大概能存放16 *（8 + 6）= 1170个元素，叶子节点存放16KB数据，假设一个数据1KB，那么高度为3就可以存放1170 * 1170 * 16 = 21902400个数据
数据结构在线演示
在线演示连接：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html
我们都知道mysql的数据存储引擎包含了myisam，innerdb，csv等，常用的是myisam，innerdb
myisam的数据结构
主要特点，myISAM索引文件和数据文件是分离的（非聚集）
MyISAM 存储引擎的一个表有3个文件： *.frm 文件存储的表的结构； *.MYD 文件存储表的数据； *.MYI 文件存储表中的索引数据；
MYISAM 存储引擎的主键索引 和 非主键索引的存储是差不多的
innerDB数据结构
innerDB主键索引叶节点包含了完整的数据记录，二级索引的叶子节点存储主键，对应主键索引的根节点
为什么建议InnoDB表必须建主键，并且推荐使用整型的自增主键？
innerdb 如果一张表中没有主键，则会选择一列不是相等的一列作为主键，如果存在相等的一列，则会自己建立新的一列帮你维护整张表的数据，如果不建立主键，就会消耗资源
如果不是自增的，插入一个中间大小的数据，会将部分叶节点和根节点进行排序，如果是自增的，则会在最后叶节点插入数据。根节点改变的反而小
为什么非主键索引结构叶子节点存储的是主键值？
数据的一致性，节省存储空间
innerDB主键索引：
innerDB非主键索引：
联合索引底层结构
联合索引根据建表的先后顺序先后建立索引排序顺序，比较相等时，先比较第一列的值，如果相等，再继续比较第二列，以此类推。
联合索引的索引字段中有一个值为null，则将其放在叶子节点的最前面；可以认为null值是最小的。
我之前面试被问到name，age，position建立了索引，单独使用会起作用吗？联想到MongoDB索引会，觉得会，就说会了，其实是只有name会使用到，其他的单独不会使用到索引
mysql联合索引的作用范围？
使用联合索引时，索引列的定义顺序将会影响到最终查询时索引的使用情况。例如联合索引（a,b,c），mysql会从最左边的列优先匹配，如果最左边的带头大哥没有使用到，在未使用覆盖索引的情况下，就只能全表扫描，如果遇到 > < between等这样的范围查询，那B+树中也就无法对下一列进行等值匹配了，注意字符串也必须使用单引号做判断，否则也无法作比较
