InnoDB系列：索引

B+树索引

• 聚集索引
• 非聚集索引（辅助索引）
• Cardinality
  • 获取B+树叶子节点的数据，记为A
    随机获得B+树索引中8个叶子节点。统计每个页不同记录的个数，分别记为P1,P2…P8
    计算cardinality = (P1+P2+…P8)A/8

OLAP 和 OLTP

• OLTP，也叫联机事务处理（Online Transaction Processing），表示事务性非常高的系统，一般都是高可用的在线系统，以小的事务以及小的查询为主，评估其系统的时候，一般看其每秒执行的Transaction以及Execute SQL的数量。
  OLTP系统最容易出现瓶颈的地方就是CPU与磁盘子系统。

• OLAP，也叫联机分析处理（Online Analytical Processing）系统，有的时候也叫DSS决策支持系统，就是我们说的数据仓库。
  在这样的系统中，考核的标准往往是磁盘子系统的吞吐量（带宽），如能达到多少MB/s的流量。

联合索引

对表上多个列进行索引。

覆盖索引

就是能从辅助索引中得到所有查询信息的记录。

Multi-Range Read优化

当表的数据非常多以至于无法放入缓存时，基于二级索引的范围扫描读取数据会造成较多的硬盘随机读。如果启用了MRR优化，MySQL首先会基于索引进行数据定位并收集满足条件的keys，然后再对这些keys进行排序，这样可以以主键的顺序进行表行的读取，能够减少随机读的数量。MRR优化的目的就是通过对keys排序后的一定程度的顺序读减少随机读的数量。

ICP优化

在不启用 ICP 的情况下利用二级索引查找数据的过程：

1. 用二级索引查找数据的主键；
2. 用主键回表读取完整的行记录；
3. 利用 where 语句的条件对行记录进行过滤。

启用 ICP 的情况下利用二级索引查找数据的过程为：

1. 用二级索引查找数据的主键；
2. 如果二级索引记录的元组里的列出现在 where 条件里，那么对元组进行过滤；
3. 对索引元组的主键回表读取完整的行记录；
4. 利用 where 语句的剩余条件对行记录进行过滤；

倒排索引

使用full inverted index实现，表现形式为{单词，（单词所在文档的ID，在具体文档中的位置）}