写在前面
为了更好的学习查询优化和索引，整了一个以空气设备监测的数据生成脚本
Github：https://github.com/uluckyXH/air-device-data-simulation
索引有哪些？
按数据结构分类
B+Tree索引 （InnoDB默认）
Hash索引（Memonry引擎）
Full-Text索引（全文索引）
按物理存储分类
聚簇索引（clustered index）
非聚簇索引（secondary index）
按照字段特性分类
主键索引（PRIMARY KEY）
唯一索引（UNIQUE）
普通索引（INDEX）
复合索引（联合索引）
按照字段个数分类
单列索引
多列索引（复合索引）
按照索引用途分类
覆盖索引
前缀索引
空间索引（SPATIAL）
索引优点
避免全表扫描
减少磁盘I/O次数
通过唯一索引和主键索引
避免数据重复录入
索引缺点
每个索引都需要额外的磁盘空间
索引越多，需要的空间越大
INSERT：需要同时插入索引
UPDATE：需要更新索引
DELETE：需要删除索引
数据更新时，索引需要同步更新
索引过多会影响更新速度
需要定期维护和优化
如果数据量很小，优化器可能不使用索引
某些查询条件下索引可能失效
索引数据结构
首先来看看B+Tree 索引结构
Root Node（根节点）
[20]
/ \
/ \
/ \
/ \
[10, 15] [25, 30] Internal Node（内部节点）
/ | \ / | \
/ | \ / | \
/ | \ / | \
[8,9] [11,12,13] [16,17] [21,22] [26,27] [31,32] Leaf Node（叶子节点）
叶子节点实际存储的数据示意：
[8] -> (张三, 8岁, ...)
[9] -> (李四, 9岁, ...)
[11] -> (王五, 11岁, ...)
...以此类推来看看查询过程演示
1. 从根节点开始：
[20]
26 > 20，所以走右边
2. 到内部节点：
[25, 30]
25 < 26 < 30，所以走中间
3. 到叶子节点：
[26,27]
找到 26叶子节点的双向链表结构
[8,9] <-> [11,12,13] <-> [16,17] <-> [21,22] <-> [26,27] <-> [31,32]为什么叶子节点是双向链表结构？
假设有这样一个查询：
SELECT * FROM students WHERE age BETWEEN 11 AND 14;：查询过程：
首先通过B+树找到11
[20]
↙
[10, 15]
↓
[11,12,13] ← 找到11的位置这时候就体现出双向链表的价值了：
[8,9] ←→ [11,12,13] ←→ [16,17]
↑
从这里开始，顺序读取12,13,14主要用于范围查询：
不需要回到树上重新搜索
可以直接在链表上遍历
支持范围的前后遍历
什么是双向链表？
前一个节点的指针 ↔ 数据 ↔ 下一个节点的指针
上一节车厢 ←→ 当前车厢 ←→ 下一节车厢
[数据 | 指针] ←→ [数据 | 指针] ←→ [数据 | 指针]示例
比如存储 1,2,3 三个数字：
[null ← 1 → ] ←→ [ ← 2 → ] ←→ [ ← 3 → null]
头节点 中间节点 尾节点
每个节点包含：
1. 数据值
2. 指向前一个节点的指针（prev）
3. 指向后一个节点的指针（next）基本操作演示
遍历操作（双向）
向后遍历：1 → 2 → 3
向前遍历：3 → 2 → 1插入新节点（比如在2和3之间插入4）
之前： 1 ←→ 2 ←→ 3
之后： 1 ←→ 2 ←→ 4 ←→ 3删除节点（比如删除2）
之前： 1 ←→ 2 ←→ 3
之后： 1 ←→ 3双向链表的优点
可以双向遍历
删除和插入操作效率高
可以从任意位置向前或向后遍历
双向链表的缺点：
占用额外的内存空间（需要存储两个指针）
插入和删除时需要维护两个指针
在索引中使用双向链表的原因
方便范围查询
支持正序和倒序遍历
提高遍历效率
实际案例（TODO）
TODO...