为什么MySQL索引可以如此大地提高查询性能？

MySQL 索引基本上是一种数据结构

首先，让我们了解如何将数据加载到计算机中。

磁盘IO和预读：

我们先来说说磁盘IO。从磁盘读取数据是基于机械运动。每次读取数据都需要寻找、找到点并复制到内存步骤。

寻道时间是磁臂移动到特定磁道所需的时间，通常小于5ms；

搜索是搜索有磁道数据的点，平均时间为半转时间，如果是7200转盘，则搜索一个点的平均时间为600000/7200/2 =4.17女士；将

复制到内存的时间非常快，与前两次相比可以忽略不计。 ，所以IO的平均时间约为9ms。听起来很快，但数据库中数百万条数据的遍历时间却需要9000秒，这显然是灾难级别的。

由于磁盘IO是一项非常昂贵的操作，因此计算机的操作系统具有优化的预读功能。当进行IO时，不仅保存当前磁盘地址的数据，还保存相邻的数据。它们都被读入内存缓冲区，因为当计算机访问该地址的数据时，相邻的数据也被快速访问。

IO每次读取的数据称为一页。每页数据的具体大小取决于操作系统。一般是4k或者8k。这意味着当我们读取页面上的数据时，实际的IO才刚刚发生。

（突然想到刚毕业时被问到的一个问题，Java中int类型在64位操作系统上占用多少字节？最大是多少？为什么？）

然后优化我们对于数据库查询，需要 最小化磁盘 IO 操作 以显示索引。

什么是索引？

MySQL索引的官方定义是：索引是MySQL有助于高效检索数据的数据结构。

MySQL 中常用的索引在物理上分为两类，B树索引和哈希索引。

这次我们主要说的是索引BTree。

BTree索引

BTree也称为多路平衡搜索树。 m 分裂 BTree 的特征如下：

• 树中的每个节点最多包含 m 个子节点。
• 除根节点和叶节点外，每个节点至少有 [ceil(m/2)] 个子节点（ceil() 进行四舍五入）。
• 如果根节点不是叶节点，则它至少有两个子节点。
• 所有叶子节点都在同一层。
• 每个非叶节点由n个键和n+1个指针组成，其中[ceil(m/2)-1]