索引数据结构B+树
在innodb中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，innodb采用B+树索引模型，索引都是存储在B+树中的
B+树的特点：
1 每个节点中子节点的个数不能超过m，也不能小于m/2
2 根节点的子节点个数可以不超过m/2
3 m叉树只存储索引，并不真正存储数据
4 通过链表将叶子节点串联起来，方便按区间查找
5 一般情况，根节点存储在内存，其他节点存储在磁盘
如果B+树的m为100，对一亿个数据构建索引，树的高度只有3，最多只需要3次磁盘io就能获取到数据
/**
* 这是 B+ 树非叶子节点的定义。
*
* 假设 keywords=[3, 5, 8, 10]
* 4 个键值将数据分为 5 个区间：(-INF,3), [3,5), [5,8), [8,10), [10,INF)
* 5 个区间分别对应：children[0]...children[4]
*
* m 值是事先计算得到的，计算的依据是让所有信息的大小正好等于页的大小：
* PAGE_SIZE = (m-1)*4[keywordss 大小]+m*8[children 大小]
*/
public class BPlusTreeNode {
public static int m = 5; // 5 叉树
public int[] keywords = new int[m-1]; // 键值，用来划分数据区间
public BPlusTreeNode[] children = new BPlusTreeNode[m];// 保存子节点指针
}
/**
* 这是 B+ 树中叶子节点的定义。
*
* B+ 树中的叶子节点跟内部结点是不一样的,
* 叶子节点存储的是值，而非区间。
* 这个定义里，每个叶子节点存储 3 个数据行的键值及地址信息。
*
* k 值是事先计算得到的，计算的依据是让所有信息的大小正好等于页的大小：
* PAGE_SIZE = k*4[keyw.. 大小]+k*8[dataAd.. 大小]+8[prev 大小]+8[next 大小]
*/
public class BPlusTreeLeafNode {
public static int k = 3;
public int[] keywords = new int[k]; // 数据的键值
public long[] dataAddress = new long[k]; // 数据地址
public BPlusTreeLeafNode prev; // 这个结点在链表中的前驱结点
public BPlusTreeLeafNode next; // 这个结点在链表中的后继结点
}
主键索引、普通索引
主键索引叶子节点存的是整行数据
普通索引叶子节点存储的是主键的值
回表
普通索引查询数据，需要根据普通索引存储的主键值，再去查询主键索引得到结果，这个过程叫做回表
索引覆盖
如果要查询的字段已经在普通索引中了，就不需要回表，这个普通索引已经覆盖到了查询请求，因此叫做索引覆盖
索引最左前缀原则
索引项是按照索引定义里面出现的字段顺序排序的，因此，对应联合索引，并不需要索引的全部定义，只要满足最左前缀，就可以利用索引来加速检索。这个最左前缀可以是联合索引的最左N个字段
索引下推
市民表联合索引（name, age）
mysql> select * from tuser where name like '张 %' and age=10 and ismale=1;
这个语句在搜索索引树的时候，只能用张，找到第一个满足条件的记录。
在mysql 5.6之前，之后的流程只能一个个回表，到主机索引上找出数据行，再对比字段值
mysql5.6引入索引下推优化，可以在索引遍历的过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表的次数
索引覆盖和索引下推的区别：索引覆盖是select返回的字段有索引中的字段，索引下推是where条件有索引中的字段
innodb 锁介绍
全局锁
对整个数据库实例加锁，MySQL 提供了一个加全局读锁的方法，命令是 Flush tables with read lock (FTWRL)，全局锁的典型场景是做全库逻辑备份
表级锁
mysql中表级锁有两种，一种是表锁，一种是元数据锁
表锁的语法是：lock tables … read/write，表锁在没有出现行锁时是常用的处理并发的方式
元数据锁MDL，对一个表做增删改查操作时自动加MDL读锁，对表结构做变更时会自动加MDL写锁。
行锁
对索引进行加锁
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