一、索引模型
1、索引的作用：
索引的出現其實是為了提高數據查詢的效率，就像書的目錄一樣
提高數據查詢效率
2、索引模型的優缺點比較
二、InnoDB索引模型
1、二叉樹是搜索效率最高的，但是實際上大多數的數據庫存儲卻並不適用二叉樹？
1、其原因是，索引不止在內存中，還要寫到磁盤上
2、N叉樹由於在讀寫上的性能優點，以及適配磁盤的訪問模式，已經被廣泛應用在數據庫引擎中了
3、數據庫底層存儲的核心就是基於這些數據模型的，每碰到一個新數據庫，我們需要先關注它的數據模型，這樣才能從離亂山給分析出數據庫的適應場景
4、不同存儲引擎的索引的工作方式並不一樣，而即使多個存儲引擎支持同一類型的索引，其底層的實現也可能不同
由於InnoDB存儲引擎在MySQL數據庫中使用最為廣泛，所以下面我就以為例，和你分析一下其中的索引模型
2、索引類型
主鍵索引：主鍵索引的葉子節點存的是整行的數據(聚簇索引)，
非主鍵索引：非主鍵索引的葉子節點內容是主鍵的值(二級索引)
3、主鍵索引和普通索引的區別：
1、主鍵索引只要搜索ID這個B+Tree即可拿到數據。
如果語句是 select * from T where ID=500，即主鍵查詢方式，則只需要搜索 ID 這棵 B+ 樹
2、普通索引先搜索索引拿到主鍵值，再到主鍵索引樹搜索一次(回表)
如果語句是 select * from T where k=k=5，即普通索引查詢方式，則需要先搜索 k 索引樹，得到到 ID 的值為 500，再到 ID 索引樹搜索一次。這個過程為回表
也就是說，基於非主鍵索引的查詢需要多掃描一棵樹，因此，我們在應用中應該盡量使用主鍵查詢
三、索引維護
1、什么是自增主鍵
自增主鍵是指自增列上定義的主鍵，插入新記錄的時候可以不制定ID的值，系統會獲取當前ID最大值加1作為下一條記錄的ID值
也就是說，自增主鍵的插入數據模式，正符合我們前面提到的遞增插入的場景。每次插入一條新記錄，都是追加操作，都不涉及到挪動其他記錄，也不會觸發葉子節點的分裂
2、數據也滿了怎么辦？
一個數據頁滿了，按照B+Tree算法，新增加一個數據頁，叫做頁分裂，會導致性能下降。空間利用率降低大概50%。
當相鄰的兩個數據頁利用率很低的時候會做數據頁合並，合並的過程是分裂過程的逆過程。
分裂合並示意圖
3、主鍵長度越小，普通索引的葉子節點就越小，普通索引占用的空間也就越小
由於每個非主鍵索引的葉子節點上都有主鍵的值，
1、如果用身份證號做主鍵，那么每個二級索引的葉子節點占用的20個字節，
2、而如果用整型做主鍵，則只要4個字節，
3、如果是長整型則是8個字節
從性能和存儲空間方面考量，自增主鍵往往是更合理的選擇。
4、什么場景適合直接用業務字段直接做主鍵？
1、只有一個索引；
2、改索引必須是唯一索引。
你一定看出來了，這就是典型的KV場景
由於沒有其他索引，所以也就不用考慮其他索引的葉子節點大小的問題
這時候我們就要有限考慮上一段的“盡量使用主鍵查詢”原則，直接將這個索引設置為主鍵，可以避免每次查詢需要搜索兩棵樹