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1. 索引分类

在MySQL数据库，将索引的具体类型主要分为以下几类：主键索引、唯一索引、常规索引、全文索引。

2. 聚集索引&二级索引

而在在InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：

聚集索引选取规则:

1. 如果存在主键，主键索引就是聚集索引。
2. 如果不存在主键，将使用第一个唯一（UNIQUE）索引作为聚集索引。
3. 如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。

聚集索引和二级索引的具体结构如下：

• 聚集索引的叶子节点下挂的是这一行的数据 。
• 二级索引的叶子节点下挂的是该字段值对应的主键值。

接下来，我们来分析一下，当我们执行如下的SQL语句时，具体的查找过程是什么样子的。

具体过程如下:
①. 由于是根据name字段进行查询，所以先根据name='Arm’到name字段的二级索引中进行匹配查找。但是在二级索引中只能查找到 Arm 对应的主键值 10。

②. 由于查询返回的数据是*，所以此时，还需要根据主键值10，到聚集索引中查找10对应的记录，最终找到10对应的行row。

③. 最终拿到这一行的数据，直接返回即可。

回表查询： 这种先到二级索引中查找数据，找到主键值，然后再到聚集索引中根据主键值，获取
数据的方式，就称之为回表查询。

思考题：
以下两条SQL语句，那个执行效率高? 为什么?
A. select * from user where id = 10 ;
B. select * from user where name = ‘Arm’ ;
备注: id为主键，name字段创建的有索引；

解答：
A 语句的执行性能要高于B 语句。
因为A语句直接走聚集索引，直接返回数据。 而B语句需要先查询name字段的二级索引，然后再查询聚集索引，也就是需要进行回表查询。

思考题：
InnoDB主键索引的B+tree高度为多高呢?

假设:
一行数据大小为1k，一页中可以存储16行这样的数据。InnoDB的指针占用6个字节的空间，主键即使为bigint，占用字节数为8。

高度为2：
n * 8 + (n + 1) * 6 = 161024 , 算出n约为 1170
1171 16 = 18736
也就是说，如果树的高度为2，则可以存储 18000 多条记录。

高度为3：
1171 * 1171 * 16 = 21939856
也就是说，如果树的高度为3，则可以存储 2200w 左右的记录。