※ 树的每个结点都会存储数据
※ 单次查询不一定要遍历到树的根部，平均查询时间会比较快
※ 非叶子节点不存储数据，只存储（冗余）索引，索引包含主键和指针
※ 叶子节点才真正存储数据
※ 每个叶子节点互相链表相连，保证了范围查询的时效性(页之间用双向链表连接，数据间用单项链表链接)
InnoDB最小存储单位是页，叶子节点和非叶子节点最小单位都是页，页大小Mysql 默认设定16384字节，约为16KB。
我们假设主键ID为bigint类型，长度为8字节，而指针大小在InnoDB源码中设置为6字节，这样一共14字节
我们一个页中能存放多少这样的索引元素，其实就代表有多少指针，即16384/14=1170
高度为2的B+树能存放1170×16=18720
高度为3的B+树能存放1170×1170×16 = 21902400
InnoDB中B+树高度一般为1-3层，它就能满足千万级的数据存储。
在查找数据时一次页的查找代表一次IO，所以通过主键索引查询通常只需要1-3次IO *** 作即可查找到数据。
前缀索引顾名思义，定义字符串的一部分当做索引，而不是把整个字符串当做索引。默认地，如果你创建索引的语句不指定前缀长度，那么索引就会包含整个字符串。
假设一张表有 id,name,email 2个字段
1.创建email列的普通索引应该是： alter table T add index idx_email1( email )
2.前缀索引的创建规则为： alter table table T add index idx_email2( email(6) )
当然第一索引包含是的整个字符串，第二个是该字段前6个字节（注意是字节）
对于这2中索引，B+树怎么存储呢？
INSERT INTO T (email) VALUES ('瞎子','zhangsh1234@163.com'), ('剑圣','lisi1998883@163.com'), ('露娜','zhangssxyz@163.com'), ('李白','zhangsy1998@163.com'), ('韩信','zhaq5481993@163.com'), ('百里玄策','hhaq5481993@163.com')
【谁还不是个野王啊】
普通索引存储为：
是的你没看错，前缀索引那颗树上的存储的是email的前6位字节，也就是你创建前缀索引时指定的前缀字节长度。2种树相比，前缀索引存储了更少的数据，那么他所耗费的空间也就相比较少，这正是他的一个优点。同样的也就相对的增加了扫描行数。
什么增加了扫描行数？？？？ 这是为什么呢？
那么小朋友咱们一起来看下吧。
假设SQL如此这般： select id,name,email from T where email = 'zhangsh1234@163.com'
那么这2个SQL，应该怎么 *** 作呢。
idx_email1:
2.到主键上查到主键为ID1的，判断email值是否正确【为什么判断呢，其实我理解是为了二次判断保证数据一致性吧，比较官方的解释尚未找到】，正确放入结果集
3.取 idx_email1 索引树上刚刚查到的位置的下一条记录，如此往复。
循环过程中，需要回主键取1次数据，所以系统可以认为只扫描了一行【1次是数第一棵树数出来的】
idx_email2:
1.从 索引数上找到满足索引值为 'zhangs'的该记录，取得 ID1的值
2.到主键上查到主键值是 ID1 的行，判断出 email 的值是’ zhangsh1234@xxx.com ’，这行记录放入结果集【不是要的值，丢弃，进行下一步】
3.取 idx_email2 上刚刚查到的位置的下一条记录,重复以上步骤
在这个过程中，要回主键索引取 3 次数据，也就是扫描了 3 行。通过这个对比，你很容易就可以发现，使用前缀索引后，可能会导致查询语句读数据的次数变多。
但是，对于这个查询语句来说，如果你定义的 idx_email2 不是 email(6) 而是 email(8），也就是说取 email 字段的前 8 个字节来构建索引的话，即满足前缀’zhangsh’的记录只有一个，也能够直接查到 ID1，只扫描一行就结束了。也就是说使用前缀索引，定义好长度，就可以做到既节省空间，又不用额外增加太多的查询成本。
那么问题来了，到底定义多长才算是合理呢？
一般的定义原则是 count(distinct(columnName))/count(*) ,当前缀索引【count(distinct(columnName(length)))，length是你想要创建列的前缀字节长度】越接近此值越好，当有多个前缀字节都一样且都等于这个值时怎么选择呢，当然是 字节越少越好了哈，字节越少越省空间。索引选取的越长，占用的磁盘空间就越大，相同的数据页能放下的索引值就越少，搜索的效率也就会越低。
count(distinct(columnName(length))) 翻译到SQL 为： count(dictinct(left(colunmName, length)))
前面我们说了使用前缀索引可能会增加扫描行数，这会影响到性能。其实，前缀索引的影响不止如此，我们再看一下另外一个场景。
来呀，上SQL： select id,email from T where email='zhangsh1234@163.com'
如果按照email全字段索引，那么此SQL 是不需要回表的【为什么不需要回表？兄嘚，这个相当于覆盖索引了哈】
那么如果按照前缀索引是否需要回表呢？答案是的。
因为当判断前6个字节相等后，需要拿到id 回表拿到email的全部内容进行比较，如果不相同，丢弃这行，否则加入结果集。
那么有人会问了，我把长度放大点，包含所有字节不就好了吗？
那么此时会有如下问题。
1.当你此时的长度是囊括了全字段，但是系统是不知道的，他还是需要回表再次判断的，去确定前缀索引的定义是否截断了完整信息。
2.此时长度是够了，那么能肯定因为业务日后不会增加长度吗？
3.尽可能的加长长度，还不如直接建立全字段索引呢
综上，使用前缀索引就用不上覆盖索引对查询性能的优化了，这也是你在选择是否使用前缀索引时需要考虑的一个因素。
前面说到的是，可以根据字段前面几个字节进行查询的，那么对于身份z这种，一共 18 位，其中前 6 位是地址码，所以同一个县的人的身份z号前 6 位一般会是相同的。
或许你会说，多弄几个字节不就好吗？那么请问下自己为什么使用前缀索引呢，不就是为了节省空间吗？
那么这么做合适吗？ 不合适对吗？ 乖~，快去反省下吧
那么采用前缀索引显示是不行的，那么如果用前缀索引怎么办呢，聪明的你应该已经猜到了，采用倒叙存储，然后建立前缀索引。
放到SQL 中就应该是这样的： select field_list from t where id_card = reverse('id_card_string')
当然了，这种逻辑建议放到业务逻辑中实现，而不是放到SQL 中。
按照上述第4节的内容，有人或许会有另一个想法，还倒叙建立前缀索引复杂不，hash索引或者hash字段不香吗？
有人会问了，为什么要在创建一个值来存储hash值呢，如果不存储你知道原值是什么吗？ 同时hash算法是有一定重复可能的（hash值碰撞）
【可以了解下partition算法哦:[ https://selfboot.cn/2016/09/01/lost_partition 】。如果重复了，不存储原值，你是无法判断出正确数据的。
注：【hash字段不代表hash索引，hash索引原理正在快马加鞭】，简单说下hash索引，hash索引不需要创建一个值来存储hash值，而是有hasn表来存储【hash值碰撞时，由一个链表来搞定了】，存储的内容为 hash值和每行的行指针 。
说回来啊，跑题了
查询时： select field_list from t where id_card_crc=crc32('id_card_string') and id_card='id_card_string'
不过有个问题相信你也想到了，不管是hash存储值还是hash索引都是不支持范围查询的。
来总结下这2个优缺点吧
1.从占用空间来看呢，倒叙索引不需要额外开辟存储空间，而hash字段需要额外的一个字段，所以从这点上看倒叙索引更胜一筹，NO!并不准确,如果前缀长度过长，那么这2个情况额外的空间也就相差无几了
3.从查询效率上看，使用 hash 字段方式的查询性能相对更稳定一些。因为 crc32 算出来的值虽然有冲突的概率，但是概率非常小，可以认为每次查询的平均扫描行数接近 1。而倒序存储方式毕竟还是用的前缀索引的方式，也就是说还是会增加扫描行数
1.全字段完整索引比较占空间，但是而走覆盖索引
2.前缀索引，节省空间，但会增加扫描 次数 并且不能使用覆盖索引【每次都需回表校验】
3.倒序存储，再创建前缀索引，用于绕过字符串本身前缀的区分度不够的问题。【倒叙方法建立放到业务逻辑中】
4.hash字段索引，相比前缀索引性能较为稳定，但是有额外的存储空间和计算消耗，同时也 不 支持范围查询
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