前言；
使用MySQL时候不要停留在对数据的CRUD的操作，如果大家想去大厂工作，我们需要对MySQL有哦充分的了解和认知，可后台私信：资料：一起学习领取 思维导图 详细学习教程
MySQL体系结构
由图，可以看出MySQL最上层是连接组件。下面服务器是由连接池、管理工具和服务、SQL接口、解析器、优化器、缓存、存储引擎、文件系统组成。
连接池 ：由于每次建立建立需要消耗很多时间，连接池的作用就是将这些连接缓存下来，下次可以直接用已经建立好的连接，提升服务器性能。
管理工具和服务：系统管理和控制工具，例如备份恢复、My SQL 复制、集群等
SQL接口 ：接受用户的SQL命令，并且返回用户需要查询的结果。比如select from就是调用SQL Interface
解析器 : SQL命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析。解析器是由 Lex 和YACC实现的，是一个很长的 脚本 ， 主要功能：
a . 将 sql语句 分解成数据结构，并将这个结构传递到后续步骤，以后 SQL语句 的传递和处理就是基于这个结构的
b . 如果在分解构成中遇到错误，那么就说明这个sql语句是不合理的
优化器：查询优化器，SQL语句在查询之前会使用查询优化器对查询进行优化。他使用的是“选取-投影-联接”策略进行查询。
用一个例子就可以理解： select uid,name from user where gender = 1;
这个select 查询先根据where 语句进行选取，而不是先将表全部查询出来以后再进行gender过滤
这个select查询先根据uid和name进行属性投影，而不是将属性全部取出以后再进行过滤
将这两个查询条件联接起来生成最终查询结果
缓存器 ： 查询缓存，如果查询缓存有命中的查询结果，查询语句就可以直接去查询缓存中取数据。
通过 LRU 算法将数据的冷端溢出，未来得及时刷新到磁盘的数据页，叫 脏页 。
这个缓存机制是由一系列小缓存组成的。比如表缓存，记录缓存，key缓存，权限缓存等
MySQ 中 索引 包括这么几类
索引 分类
:主键索引、唯一索引、普通索引、组合索引、以及全文索引;
主键索引
非空唯一索引,一个表只有一个主键索引:在 innodb 中,主键索引的B+树包含表数据信息
;PRIMARY KEY(key)
唯一索引
不可以出现相同的值,可以有NULL值:
UNIQUE(key)
普通索引
允许出现相同的索引内容;
INDEX (key)
--OR
KEY(key[,...])
组合索引
对表上的多个列进行索引
INDEX idx(keyl,key[,...]);
UNIQUE(keyl,key[....];;
PRIMARY KEY(keyl,key[,...];;
主键选择
innodb 中表是索引组织表,每张表有且仅有一个 主键 ;
1.如果显示设置PRIMARY KEY,则该设置的key为该表的主键;
2.如果没有显示设置,则从非空唯一索引中选择;
1.只有一个非空唯一索引,则选择该索引为主键;
2.有多个非空唯一索引,则选择声明的第一个为主键;
3.没有非空唯一索引,则自动生成一个6字节的_rowid 作为主键;
B+树
多路平衡搜索树， 平衡二叉树 （红黑树属于平衡二叉树）平衡二叉树是什么意思呢？
平衡是指平衡左右子树的高度，二叉就是它有两个列目；
多路是最少大于两路 我们这里是三路；每个都有三路，
多路高度平衡搜索树 平衡二叉树(红黑树)16K每次访问一个节点都是一次磁盘iol B+描述组织磁盘当中数据 节点长度为1页(4K)
聚集索引
「 聚集索引 」，因为主键的作用就是把「表」的数据格式转换成「索引（平衡树）」的格式放置。
上图就是带有主键的表（聚集索引）的结构图。图画的不是很好， 将就着看。其中树的所有结点（底部除外）的数据都是由主键字段中的数据构成，也就是通常我们指定主键的id字段。最下面部分是真正表中的数据。 假如我们执行一个SQL语句：
select * from table where id = 1256;
首先根据索引定位到1256这个值所在的叶结点，然后再通过叶结点取到id等于1256的数据行。 这里不讲解平衡树的运行细节， 但是从上图能看出，树一共有三层， 从根节点至叶节点只需要经过三次查找就能得到结果。如下图
假如一张表有一亿条数据 ，需要查找其中某一条数据，按照常规逻辑， 一条一条的去匹配的话， 最坏的情况下需要匹配一亿次才能得到结果，用大O标记法就是O(n)最坏时间复杂度，这是无法接受的，而且这一亿条数据显然不能一次性读入内存供程序使用
非聚集索引
非聚集索引和聚集索引一样， 同样是采用平衡树作为索引的数据结构。索引树结构中各节点的值来自于表中的索引字段， 假如给user表的name字段加上索引 ， 那么索引就是由name字段中的值构成，在数据改变时， DBMS需要一直维护索引结构的正确性。如果给表中多个字段加上索引 ， 那么就会出现多个独立的索引结构，每个索引（非聚集索引）互相之间不存在关联。 如下图
非聚集索引和聚集索引的区别在于， 通过聚集索引可以查到需要查找的数据， 而通过非聚集索引可以查到记录对应的主键值 ， 再使用主键的值通过聚集索引查找到需要的数据，如下图
不管以任何方式查询表， 最终都会利用主键通过聚集索引来定位到数据， 聚集索引（主键）是通往真实数据所在的唯一路径 。
然而， 有一种例外可以不使用聚集索引就能查询出所需要的数据， 这种非主流的方法 称之为「 覆盖索引 」查询， 也就是平时所说的复合索引或者多字段索引查询。 文章上面的内容已经指出， 当为字段建立索引以后， 字段中的内容会被同步到索引之中， 如果为一个索引指定两个字段， 那么这个两个字段的内容都会被同步至索引之中。
先看下面这个SQL语句
create index index_birthday on user_info(birthday);
//查询生日在1991年11月1日出生用户的用户名
select user_name from user_info where birthday = '-11-1'
这句SQL语句的执行过程如下
首先，通过非聚集索引index_birthday查找birthday等于1991-11-1的所有记录的主键ID值
然后，通过得到的主键ID值执行聚集索引查找，找到主键ID值对就的真实数据（数据行）存储的位置
最后， 从得到的真实数据中取得user_name字段的值返回， 也就是取得最终的结果
我们把birthday字段上的索引改成双字段的覆盖索引
create index index_birthday_and_user_name on user_info(birthday, user_name);
这句SQL语句的执行过程就会变为
通过非聚集索引index_birthday_and_user_name查找birthday等于1991-11-1的叶节点的内容，然而， 叶节点中除了有user_name表主键ID的值以外， user_name字段的值也在里面， 因此不需要通过主键ID值的查找数据行的真实所在， 直接取得叶节点中user_name的值返回即可。 通过这种覆盖索引直接查找的方式， 可以省略不使用覆盖索引查找的后面两个步骤， 大大的提高了查询性能，如下图
总结；
数据库索引的大致工作原理就是像文中所述， 然而细节方面可能会略有偏差，这但并不会对概念阐述的结果产生影响 。