最近也许是咱们公司给的举止太过劲，业务数据量剧增，于是要计划优化数据库，作为才气猿的咱们都判辨数据是咱们的命根子，咱们做的责任即是处理数据，优化数据是咱们一直要面对的问题。

一般优化数据库都需要从以下四个维度进行：

关于写业务的咱们的最获胜即是SQL及索引优化，后果最权贵性、价比最高的是索引优化。

索引是匡助数据库(Mysql)高效获取数据的排好章程的数据结构。

通过不休的收缩想要取得数据的限制来筛选出最终想要的遗弃，同期把立时的事件变成章程的事件，也即是咱们老是通过吞并种查找方式来锁定数据。

MySQL索引的数据结构有以下几种：

使用Hash算法作为索引，有以下问题，是以大部分咱们采选的是BTREE。

咱们先往复首下大学数据结构里面的B+树，长这个款式。 

MySQL中的B+数其实是对传统的B+树做了纠正。

将叶子节点的数据单向指针变成双向指针，树高为2。

MySQL每次查1条数据都会查出1页数据(16K)，然后在内存里面遍历，减少IO，大大擢升查询服从。

Mysql 在插入数据后，会自动给咱们排序。为什么要这么做呢?

1.先看一个例子，查询一条不存在的数据。 

如若排序后，只用遍历到第4札纪录，就不错毋庸查了，如若不排序，就要遍历统共的数据。

2.相比多的数据查询，一经一页数据。 

在页模式底部存储的数据，经受了链表的结构，插入相比快，然则查询相比慢，数据量相比大的时候就需要用空间换工夫，给页面加个目次，先去查页目次(通过二分法查找)。不加目次则需要查13次，加了目次只需要3次就就不错找到数据。这是排序的最主要原因。

3.跟着数据量的进一步增大，会出现许多页数据，然后再对多页数据进行索引，即经受了页目次的目次项，从而责罚页，而页目次责罚行。 

目次页的本体亦然页，存的数据是庸碌页的地址。是以不论是目次页一经页目次，都和数据存放在一道。这即是聚簇索引的由来(即主键索引和数据放在一道)。这么就酿成了B+树。

一滑存放数据大小按1k算，则一页存放16行数据。高度为3的b +树，主键为BigInt(占8个字节)，innodb 指针占(6个字节)，就不错存放(16*1024/(8+6)*(16*1024/(8+6)*16=2千多万行数据。这即是一般一个表的数据非凡2千万就不提倡走索引，要分库分表的原因了。这么的结构就不错使得2千万的数据，只需要3次IO.

限制查找时，如若查找小于某个值的纪录，就需字据指针要反向查找，是以需要反向指针。

当有多个字段构成组合索引时，此时的索引詈骂聚簇索引，叶子节点不存储数据，存储的是数据行地址，因为数据量相比大。这么查出后，通过纪录主键反查完好纪录。这即是回表。

InnoDB中一定有主键索引，主键一定是聚簇索引，如若莫得则会使用一个unique索引作为主键索引，如若莫得unique索引，则会使用数据库里面的一个荫藏行id来作为东键索引。有且只须一个聚簇索引。非聚簇索引都需要回表。