create table t1 (
a int primary key,
b int,
c int,
d int,
e varchar(20)
) engine = innodb;
insert into t1 value(4, 3, 1, 1, 'd');
insert into t1 value(1, 1, 1, 1, 'a');
insert into t1 value(8, 8, 8, 8, 'h');
insert into t1 value(2, 2, 2, 2, 'b');
insert into t1 value(5, 2, 3, 5, 'e');
insert into t1 value(3, 3, 2, 2, 'c');
insert into t1 value(7, 4, 5, 5, 'g');
insert into t1 value(6, 6, 4, 4, 'f');
1、页
页是InnoBD存储引挚管理数据库的最小磁盘单位（逻辑单位），遵循计算机的局部性原理
1、局部性原理
局部性原理又表现为：时间局部性和空间局部性。
- 时间局部性是指如果程序中的某条指令一旦执行，则不久之后该指令可能再次被执行；如果某数据被访问，则不久之后该数据可能再次被访问。
- 空间局部性是指一旦程序访问了某个存储单元，则不久之后，其附近的存储单元也将被访问。
2、磁盘IO与预读
考虑到磁盘IO是非常高昂的操作，计算机操作系统做了一些优化，当一次IO时，不光把当前磁盘地址的数据，而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内，因为局部预读性原理告诉我们，当计算机访问一个地址的数据的时候，与其相邻的数据也会很快被访问到。每一次IO读取的数据我们称之为一页(page)。具体一页有多大数据跟操作系统有关，一般为4k或8k，也就是我们读取一页内的数据时候，实际上才发生了一次IO，这个理论对于索引的数据结构设计非常有帮助。（在InnoDB一页的大小是16KB）
3、InnoDB数据页由以下7个部分组成
- FIle Header（文件头）
- Page Header（页头）
- Infimun 和 Supremum Records
- User Records（用户记录，即行记录）
- Free Space（空闲空间）
- Page Directory（页目录）
- File Trailer（文件结尾信息）
特别说明：
①：主键索引，b+树中会存储完整记录，即每一个页的每个数据项记录的是某一个行的完整信息
②：二级索引，b+数中不会存在完整记录，即每一页的每个数据项记录的是某一行的主键索引（注意，这里记录的是一个索引，还需要回表到主键索引对应的B+树去查）
③：页目录的作用：通过槽对用户数据区域的数据项进行划分，以多少个数据项为一组，而槽记录的是该组第一个数据项的地址偏移量。当查找一个数据时，具体的执行流程在下面
④：用户数据区域的数据项是通过某个值进行排序的，主键索引通过主键值排序，其他二级索引通过特定的索引值排序
4、在某一页中的查找数据的执行流程
通过某个索引值去查找数据时，找到该页时，通过二分法在页目录中找到对应的槽，在槽维护的区间中逐个遍历寻找，找到后返回
例如：
select * from t1 where a = 3
插入操作
在图中，加入用户数据区域只能存4条数据，当插入(5,2,3,5,'e')时，会把(5,2,3,5,'e')插入到该页中，而将(8,8,8,8,'h')调整到下一页
两页数据的存储情况
2、InnoDB 存储引擎使用B+树结构
如果数据中数据极少，只有一两条记录，完全没有必要用B+树，B+树是需要去维护的，需要一定的成本，占用一定的内存，B+树是随着数据的增加慢慢生成出来的，当数据进行插入的时候，是根据B+树的特性进行插入，慢慢呈现出一棵B+树
其中，每个大框框都是代表一个页，指针指向的是一个页
1、索引的本质是什么
索引是mysql高效去获取数据并排好序的数据结构，数据结构指的是组织数据的方式。例如，主键值数据是以B+树进行组织的，因此这个B+树就是一个主键索引。
每一个索引在 InnoDB 里面对应一棵 B+ 树。
**，该B+树的叶结点是存放具体数据的，
2、聚簇索引 与 非聚簇索引
（1）聚簇索引
1、以 InnoDB 作为存储引擎的表，表中的数据都会有一个主键，即使你不创建主键，系统也会帮你创建一个隐式的主键。这是因为 InnoDB 是把数据存放在 B+ 树中的，而 B+ 树的键值就是主键，在 B+ 树的叶子节点中，存储了表中所有的数据。
2、即每个表都会有一棵通过主键值建立出来的B+树（主键索引），主键索引的叶子节点存的是整行数据。在 InnoDB 里，主键索引也被称为聚簇索引
（2）非聚簇索引
以主键以外的列值作为键值构建的 B+ 树索引，且非主键索引的叶子节点内容是主键的值，在 InnoDB 里，我们称之为非聚集索引。也称 非主键索引 或者 二级索引
3、当某个表中如果没有主键怎么办？
如果没有主键索引，就把唯一索引作为主键索引；如果没有唯一索引，则会对每一行生成一个隐式字段row_id，通过他们作为主键索引
注意：必须需要一个唯一确定该表的主键索引，整棵B+树是通过主键索引的排序规律进行插入，寻找的
4、聚簇索引（主键索引）例子
（1）精确查询
explain select * from t1 where a = 1;
分析：由于a是主键，因此可以通过主键索引进行查询
（2）范围查询
explain select * from t1 where a > 1;
分析：也是通过主键索引进行查询，查到a = 1的位置对应的叶结点，通过叶结点继续往后找就可以了
5、非聚簇索引（主键索引）例子
（1）在只有主键索引的情况下，查找如下
explain select * from t1 where b = 2 and c = 3 and d = 5;
分析：会通过全表扫描的方式查询，即通过主键索引搜到最小的页，从左往右扫描
（2）如果上面的查询语句是我们经常使用的查询，我们可以添加一个索引，再通过该索引idx_t1_bcd进行查询，该索引idx_t1_bcd也会生成一棵B+树，存的数据是该行的主键。同时数据的排序规则是，先对b排序，相同再对c排序，相同再对d排序。如图所示
create index idx_t1_bcd on t1(b, c, d);//建立一个bcd索引
explain select * from t1 where b = 2 and c = 3 and d = 5;
分析：通过索引idx_t1_bcd找到b = 2，c = 3，d = 5对应是数据是主键值是5，即a = 5，再通过该主键值继续通过主键索引去寻找具体的行
注意：非聚簇索引存储的是索引的数据（b，c，d）以及主键是数据（a），要寻找其他的数据需要继续通过聚簇索引（主键索引）查找，这样的操作叫做回表（特别重要）
覆盖索引
InnoDB存储引擎支持覆盖索引（covering index，或称索引覆盖），即从辅助索引中就可以得到查询记录，而不需要查询聚集索引中的记录。
使用覆盖索引的一个好处是：辅助索引不包含整行记录的所有信息，故其大小要远小于聚集索引，因此可以减少大量的IO操作
（3）如果条件也是b，c，d，只不过顺序不同，会怎么样查询呢？
explain select * from t1 where c = 1 and d = 1 and b = 1;
分析：也是会通过索引idx_t1_bcd进行查询，因为查询的时候在Server层会经过一个优化器，该优化器会对条件c，d，b进行调优再决定使用哪个索引去查询，最终选择索引idx_t1_bcd进行查询（例如，可以通过条件顺序调整成固定顺序b，c，d的形式）
（4）如果条件只是c和d，会怎么样查询呢？？
explain select * from t1 where c = 1 and d = 1 ;
分析：会通过全表扫描进行查询，原因是因为b不知道，导致如果用索引idx_t1_bcd去查询的时候，不知道是向左边找还是向右边找，因此只能全表扫描
这就是最左前缀原则
B+ 树这种索引结构，可以利用索引的“最左前缀”，来定位记录。如果想使用哪个索引，一定要提供这个字段的最左边的字段，因为是按照最左边的字段顺序排序的
（5）如果条件只是b和d，会怎么样查询呢？？
explain select * from t1 where b = 1 and d = 1 ;
分析：先通过索引idx_t1_bcd寻找到b=1的第一个页，因为哪些符合还不知道，因此在b=1的第一个页中开始往后遍历，当每一次都满足d也等于1（例如111），则拿到该数据项的主键值去回表查询，直到b不等于1为止就停止
这就是索引下推
在找到最左前缀对应的ID时，在非聚簇索引中开始往后找，满足条件的则进行回表（并不是每个都回表，只有满足条件才回表查询）
在 MySQL 5.6 之前，只能从 ID3 开始一个个回表。到主键索引上找出数据行，再对比字段值。
而 MySQL 5.6 引入的索引下推优化（index condition pushdown)， 可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。
（6）如果条件只是b和e，会怎么样查询呢？？
explain select * from t1 where b = 1 and e = 1 ;
分析：先通过索引idx_t1_bcd寻找到 b=1 的第一个页的第一个主键值，然后再在索引idx_t1_bcd中往后扫，每当满足b = 1的就回表查询，回表查询后发现e=1则返回数据，
下面的分析是错误的，由于主键索引是以a为键值，b = 1并不是在主键索引中是连续的，因此是错误的
先通过索引idx_t1_bcd寻找到 b=1 的第一个页的第一个主键值，再进行回表，找到主键索引中第一个满足条件的页的第一项，从左往右扫描，直到b不等于1为止
（7）如果条件只是b > 1，会怎么样查询呢？？
explain select * from t1 where b > 1;
分析：优化器会分析情况一和情况二的性能，再做出决策
情况一：
先通过索引idx_t1_bcd寻找到b=1的第一个页的第一个主键值，再在索引idx_t1_bcd中往后扫，每当满足b > 1的就回表查询，（和6一样）
情况二：
可以通过主键索引进行全表查询
（8）如果条件如下
explain select c from t1 where b = 1;
分析：直接在索引idx_t1_bcd找到第一个b = 1的数据项，从左往右扫描，然后直接返回即可（覆盖索引）
（9）如果条件如下
create index idx_t1_e on t1(e);//建立一个e索引
explain select * from t1 where a = 1; (1)
explain select * from t1 where a = '1'; (2)
explain select * from t1 where e = 1; (3)
explain select * from t1 where e = '1'; (4)
可以很明确指定（1）会走a的索引，（4）会走e的索引
引理：字符串可以自动转数字，而数字不能自动转字符串
因此a = '1'会自动转换成a = 1，因此（2）也是走a的索引
然而e = 1不会自动转成‘1’，因此（4）只能e = 1去全表扫描，将查到的字符串e先将它转成数字，再和1比较
字符串作为索引去建一棵B+树，是通过某一个特定的规律进行字符串排序的，也就是说e = 1不能走idx_t1_e索引去搜，可能idx_t1_e索引的顺序是1,3,2，并非按照1,2,3的顺序排列
