Mysql索引在开发工作中经常用到，在此总结一些关于mysql索引的一些学习笔记

1mysql索引的本质是什么？

    mysql索引的本质是分散存储的数据结构。索引达到的目的是为了快速检索，检索使用数据结构达到快速检索的目的。

2工作机制是什么？

    按照相应的key在某一种数据结构中查找存储的指针，去指针指向的地址获取到相应的数据。

3哪些数据结构适合作为索引?

    首先查询效率要高，查询效率高的数据结构首选hash，查询效率可以达到O(1),为什么呢？hash表的物理存储就是一个数据，我们根据key计算出数组下标，就可以在数组中快速找到需要的key和value。既然hash的查询效率这么高，mysql索引是不是hash实现的呢？不是，mysql索引查询效率只是其中一方面，还有一个重要的条件需要满足，那就是支持范围查询。显然这是hash所不支持的。

 找支持范围查找的数据结构，包含二叉查找树，二叉平衡树，红黑树，B树，B+树。

 其中，二叉查找树，查询效率O(lg2n),支持范围查询；mysql大部分数据插入按照主键自增的方式，这种插入方式使得二叉查找树退化为了链表的形式。

 这种结构在查询的时候效率会大大被降低；二叉查找树能够退化成链表，选择能够自动平衡的树呢？红黑树，可以自身调节进行二叉树的平衡，但红黑树也有 右倾的可能，降低查询效率。

AVL树，可以避免上面所列数据结构所出现的缺点；AVL要作为mysql索引，缺点体现在哪方面呢？一是树高的问题，mysql索引是存储在磁盘上的，每获取一次节点就要进行一次磁盘IO操作。对于mysql来说，磁盘io是其性能瓶颈，所以获取数据要尽可能少地进行磁盘io。二是一个节点存储一个数据，而内存每次磁盘IO获取的数据是以页为单位（4kb），这样每次获取4kb数据，使用的到却很少，造成了一种浪费。没有利用好系统和磁盘的交互特性

从innodb索引结构分析, 为什么索引的key长度不能太长？

    key太长会导致一个页当中能够存放的key的数目变少，间接导致索引树的页数目变多，索引层次增加，从而影响整体查询变更的效率。

聚集索引和非聚集索引

    聚集索引是主键索引，非聚集索引是非主键创建的索引；聚集索引叶子节点存储的是表中的数据，非聚集索引叶子节点存放的是主键和索引列，使用非聚集索引查询数据时，拿到主键再去主键索引上查找想要查询的数据。

按照锁的粒度进行分类，分为两大类：

表锁：

    锁的粒度大，发生冲突概率高，并发度低，加锁快，开销小。

行锁：

    锁的粒度小，发送冲突概率低，并发度高，加锁慢，开销大。

Innodb行锁表锁都支持，MyISAM只支持表锁；Innodb通过索引条件时使用行级锁，否则使用表锁。

表锁分为两种模式：表读锁，表写锁；总结为 读读不阻塞，读写阻塞，写写阻塞。

Innodb实现的行锁:

共享锁（S锁）：

    允许一个事务去读一行，阻止其他事务获得相同数据集的排他锁;也叫做读锁：读锁是共享的，多个客户可以同时读取同一个资源，但不允许其他客户修改。

排他锁（X锁)：

    允许获得排他锁的事务更新数据，阻止其他事务取得相同数据集的共享读锁和排他写锁。也叫做写锁：写锁是排他的，写锁会阻塞其他的写锁和读锁 。

悲观锁：    

    select语句后加了for update 相当于加了排它锁，其他的事务就不能对它修改了，需要等待当前事务修改完后才能修改。    

乐观锁：

    乐观锁不是数据库层面上的锁，需要自己手动去加的锁，本身不对数据加锁而是通过业务实现加锁的功能。

死锁：

    并发情况下少不了死锁，死锁无法完全避免，可以尽量通过一些操作避免死锁：

    为表添加合理的索引：不走索引，会为每一行记录添加上锁，死锁概率增大。

    大事务拆小：大事务更倾向于死锁。

    降低隔离级别：业务允许，可以降低隔离级别。

    固定顺序访问表：避免交叉等待锁的情形。