mysql数据库我相信基本大部分公司会选择mysql数据库，作为存储引擎。
MySQL 数据库管理系统具有以下系统特性：
了解更多官网：https://www.mysql.com/
MyISAM引擎：
MyISAM是MySQL的默认数据库引擎（5.5版之前），由早期的ISAM所改良。虽然性能极佳，但却有一个缺点：不支持事务处理（transaction）。
MyISAM引擎的文件：
.myd 即 my data，表数据文件.myi 即my index，索引文件.log 日志文件。
InnoDB引擎：
事务型数据库的首选引擎，支持ACID事务，支持行级锁定。InnoDB是为处理巨大数据量时的最大性能设计。InnoDB存储引擎完全与MySQL服务器整合，InnoDB存储引擎为在主内存中缓存数据和索引而维持它自己的缓冲池。
InnoDB引擎的文件：
采用表空间（tablespace）来管理数据，存储表数据和索引，InnoDB数据库文件（即InnoDB文件集，ib-file set）：ibdata1、ibdata2等：系统表空间文件，存储InnoDB系统信息和用户数据库表数据和索引，所有表共用。.ibd文件：单表表空间文件，每个表使用一个表空间文件（file per table），存放用户数据库表数据和索引。
mysql后面版本默认采用innoDB引擎，原因是innoDB基于B+树存储结构，走聚族索引。
面试官的问题来了：为什么需要使用索引？那你说说mysql的索引原理结构？索引为什么会失效？
为什么使用索引？
索引（Index）是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构。
索引可以帮我快速定位到数据结构的位置，根据查找快速获取数据。
算法地址：
https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html
数据结构平衡二叉树算法：
平衡二叉查找树，又称 AVL树。 它除了具备二叉查找树的基本特征之外，还具有一个非常重要的特点：它 的左子树和右子树都是平衡二叉树，且左子树和右子树的深度之差的绝对值（平衡因子 ） 不超过1。 也就是说AVL树每个节点的平衡因子只可能是-1、0和1（左子树高度减去右子树高度）。
数据结构B树算法
B树（B-tree）是一种树状数据结构，它能够存储数据、对其进行排序并允许以O(log n)的时间复杂度运行进行查找、顺序读取、插入和删除的数据结构。B树，概括来说是一个节点可以拥有多于2个子节点的二叉查找树。与自平衡二叉查找树不同，B-树为系统最优化大块数据的读和写操作。B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快存取速度。
数据结构B+树
从图中我们看出B+树的特点，算法有一定的顺序，并且节点都是取中间节点，我从A节点一直加到H,那么它的节点顺序是根据中间节点包含关系排列，这样的好处可以减少树的高度搜索，并且相邻子叶节点的数据是可以旋转。
不进行索引查询，不进行索引查询，像like模糊查询为，包含查询，都会进行全表扫描，全索引查询。
同样还有<>、NOT、in、not exists这些查询都是不走索引，全表扫描，因为没有用索引，自然索引就会失效。
索引不存储null值，因为树结构是有序存储的，所以null是无法进行索引查询，也就是找不到索引。
查询条件如果带or查询，查询条件不为主键也会导致索引失效。
结论：
平衡二叉树只有两级节点，由于子节点是没有相邻关系，所以树的高度是很高的，并且不支持旋转查找，B树在平衡二叉树的基础之上增加旋转，支持范围查询。
B+树在B树结构新增相邻子叶节点的关系，所有相邻的叶子节点包含非叶子节点，使用链表进行结合，有一定顺序排序，从而范围查询效率非常高。
