总结：
-
索引的作用：提高数据查询效率
-
常见索引模型：哈希表、有序数组、搜索树
-
哈希表：键 - 值(key - value)。
-
哈希思路：把值放在数组里，用一个哈希函数把key换算成一个确定的位置，然后把value放在数组的这个位置
-
哈希冲突的处理办法：链表
-
哈希表适用场景：只有等值查询的场景
-
有序数组：按顺序存储。查询用二分法就可以快速查询，时间复杂度是：O(log(N))
-
有序数组查询效率高，更新效率低
-
有序数组的适用场景：静态存储引擎。
-
二叉搜索树：每个节点的左儿子小于父节点，父节点又小于右儿子
-
二叉搜索树：查询时间复杂度O(log(N))，更新时间复杂度O(log(N))
-
数据库存储大多不适用二叉树，因为树高过高，会使用N叉树
-
InnoDB中的索引模型：B+Tree
https://blog.csdn.net/weixin_35871519/article/details/113303881
-
索引类型：主键索引、非主键索引 主键索引的叶子节点存的是整行的数据(聚簇索引)，非主键索引的叶子节点内容是主键的值(二级索引)
-
主键索引和普通索引的区别：主键索引只要搜索ID这个B+Tree即可拿到数据。普通索引先搜索索引拿到主键值，再到主键索引树搜索一次(回表)
-
一个数据页满了，按照B+Tree算法，新增加一个数据页，叫做页分裂，会导致性能下降。空间利用率降低大概50%。当相邻的两个数据页利用率很低的时候会做数据页合并，合并的过程是分裂过程的逆过程。
-
从性能和存储空间方面考量，自增主键往往是更合理的选择。
思考题：
通过两个 alter 语句重建普通索引 k，以及通过两个 alter 语句重建主键索引是否合理？
重建索引 k 的做法是合理的，可以达到省空间的目的。
索引可能因为删除，或者页分裂等原因，导致数据页有空洞，重建索引的过程会创建一个新的索引，把数据按顺序插入，这样页面的利用率最高，也就是索引更紧凑、更省空间。
但是，重建主键的过程不合理。不论是删除主键还是创建主键，都会将整个表重建。所以连着执行这两个语句的话，第一个语句就白做了。这两个语句，你可以用这个语句代替 ： alter table T engine=InnoDB。
1、删除主键会导致所有二级索引失效，危险操作
2、删除主键后，会用RAWID作为主键，重建二级索引。如果这时候再创建主键，又会让二级索引失效，失效后再次触发二级索引重建