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文章是学习了林晓斌老师在极客时间的《MySQL实战45讲》后，根据自己的理解整理而成的。
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当我们使用汉语字典查找某个字时，我们会先通过拼音目录查到那个字所在的页码，然后直接翻到字典的那一页，找到我们要查的字，通过拼音目录查找比我们拿起字典从头一页一页翻找要快的多，数据库索引也一样，索引就像书的目录，通过索引能极大提高数据查询的效率。
在数据库中，常见的索引实现方式有哈希表、有序数组、搜索树
二叉搜索树：一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树： 若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值； 若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值； 二叉搜索树的左、右子树也分别为二叉搜索树。
平衡二叉树：平衡二叉树是在二叉搜索树的基础上引入的，指的是结点的左子树和右子树的深度差不超过1.
多叉树：每个结点可以有多个子结点，子节点的大小从左到右依次递增。
当使用平衡二叉实现索引时，结构如下图
从图中可发现，每次查询最多需要访问4个节点必能得到所要数据。例如查询user2时，查询过程为：userA-->userC-->userF-->user2。
所以查询速度很高，同时，因为搜索树的特性（左子树小于右子树），区间查询也很方便。
如果搜索树存于内存中，与多叉树相比，二叉树的搜索速率是最高的，但实际上数据库使用的是n叉树而不是二叉树。
1、索引不仅存于内存，还是写到磁盘上
2、搜索树上的每个结点在磁盘上表现为一个数据块
3、多叉树每个结点下可以有多个子节点，所以存储相同数据量时多叉树的树高比二叉树小，查询一个数据需要访问的结点数更少，即查询过程访问更少的数据块。查询速度较高。
innodb使用B+树作为索引结构。
在B+树中，我们将节点分为叶子结点和非叶子结点，非叶子结点上保存的是索引，而且一个节点可以保存多个索引；数据全部存于叶子结点上,根据叶子结点的内容不同，innodb索引分为主键索引和非主键索引。非主键索引也称为二级索引。
主键索引的叶子结点中保存的数据为整行数据，而非主键索引叶子节点保存的是主键的值。
主键索引图
非主键索引图
通过主键索引查询数据时，我们只需查找主键索引树便可以获取数据；通过非主键索引查询数据时，我们先通过非主键索引树查找到主键值，然后再在主键索引树搜索一次，这个过程称为回表，也就是说非主键索引查询会比主键查询多搜索一棵树。所以我们应尽可能使用主键查询。
添加新行时，将会在索引表上添加一条记录，如果是索引递增插入时，数据都是追加在当前最大索引之后，不会对树中其他数据造成影响；如果新加入的数据的索引值位于节点的中间，需要挪动部分节点的位置，从而保持索引树的有序性。
而且，相邻多个节点是存储在同一个数据页上的，此时，如果是在已经存储满状态的数据页中插入节点，会申请新的数据页，将部分数据挪动到新的数据页，这个过程称为页分裂，页分裂除了会影响性能，还会降低磁盘空间利用率。不规则数据插入时,会造成频繁的页分裂。
当相邻两个页由于删除了数据，利用率很低之后，会将数据页做合并
所以，一般情况下会采用递增主键，使新数据递增插入。
使用业务逻辑字段做主键有什么优缺点？
1、业务逻辑字段不容易保证索引树结点有序插入，这样写入成本较高。
2、innodb默认使用整数类型作为主键，主键长度较小，二级索引的叶子结点中保存的是主键值，主键长度越小，二级索引的叶子结点占用空间也就越小。
3、当然，使用业务逻辑字段做主键也有好处，可以避免回表，每次只需扫描一次主键索引树即可
综上，从性能和存储空间方面考量，自增主键往往是更合理的选择,当业务场景有且只有一个索引，而且该索引为唯一索引时，此时更适合使用业务逻辑字段作为主键。
因为数据修改/删除、页分裂等原因，会导致数据页空间利用率降低，此时，可以考虑重建索引，将数据按顺序插入，提高磁盘空间利用率。但重建主键索引和普通索引会有不同影响，重建普通索引，可以达到提高空间利用率的目的，且不会对其他索引造成影响，但如果重建主键索引就不合理了，会影响所有普通索引，性能影响较大，而且无论是新建/删除主键，都会重建整张表。这时我们可以使用alter table T engine=InnoDB这个语句代替。
查看索引利用率
查看performance_schema.table_io_waits_summary_by_index_usage表
