1. 索引的概念
   MySQL 官方對索引的定義為：索引（Index）是幫助 MySQL 高效獲取數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結構?？梢缘玫剿饕谋举|：索引是數(shù)據(jù)結構?？梢院唵卫斫鉃榕藕眯虻目焖俨檎覕?shù)據(jù)結構。
   在數(shù)據(jù)之外，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)還維護著滿足特定查找算法的數(shù)據(jù)結構，這些數(shù)據(jù)結構以某種方式引用（指向）數(shù)據(jù)，這樣就可以在這些數(shù)據(jù)結構上實現(xiàn)高級查找算法。這種數(shù)據(jù)結構，就是索引。下圖就是一種可能的索引方式示例：

   
   
   image.png
   
   

   左邊是數(shù)據(jù)表，一共有兩列七條記錄，最左邊的是數(shù)據(jù)記錄的物理地址。為了加快 Col2 的查找，可以維護一個右邊所示的二叉查找樹，每個節(jié)點分別包含索引鍵值和一個指向對應數(shù)據(jù)記錄物理地址的指 針，這樣就可以運用二叉查找在一定的復雜度內獲取到相應數(shù)據(jù)，從而快速的檢索出符合條件的記錄。
   一般來說索引本身也很大，不可能全部存儲在內存中，因此索引往往以索引文件的形式存儲的磁盤上。

優(yōu)點：
1 提高數(shù)據(jù)檢索的效率，降低數(shù)據(jù)庫的IO成本。
2 通過索引列對數(shù)據(jù)進行排序，降低數(shù)據(jù)排序的成本，降低了CPU的消耗。
劣勢：
1 雖然索引大大提高了查詢速度，同時卻會降低更新表的速度，如對表進行INSERT、UPDATE和DELETE。因為 更新表時，MySQL不僅要保存數(shù)據(jù)，還要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段，都會調整因為 更新所帶來的鍵值變化后的索引信息。
2 實際上索引也是一張表，該表保存了主鍵與索引字段，并指向實體表的記錄，所以索引列也是要占用空間
的。

2.Mysql 的索引
2.1Btree 索引

image.png

一顆 b 樹，淺藍色的塊我們稱之為一個磁盤塊，可以看到每個磁盤塊包含幾個數(shù)據(jù)項（深藍色所示）和指針（黃色所示），如磁盤塊 1 包含數(shù)據(jù)項 17 和 35，包含指針 P1、P2、P3， P1 表示小于 17 的磁盤塊，P2 表示在 17 和 35 之間的磁盤塊，P3 表示大于 35 的磁盤塊。真實的數(shù)據(jù)存在于葉子節(jié)點即 3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。 非葉子節(jié)點只不存儲真實的數(shù)據(jù)，只存儲指引搜索方向的數(shù)據(jù)項，如 17、35 并不真實存在于數(shù)據(jù)表中。
查找過程：
如果要查找數(shù)據(jù)項 29，那么首先會把磁盤塊 1 由磁盤加載到內存，此時發(fā)生一次 IO，在內存中用二分查找確定 29 在 17 和 35 之間，鎖定磁盤塊 1 的 P2 指針，內存時間因為非常短（相比磁盤的 IO）可以忽略不計，通過磁盤塊 1 的 P2 指針的磁盤地址把磁盤塊 3 由磁盤加載到內存，發(fā)生第二次 IO，29 在 26 和 30 之間，鎖定磁盤塊 3 的 P2 指 針，通過指針加載磁盤塊 8 到內存，發(fā)生第三次 IO，同時內存中做二分查找找到 29，結束查詢，總計三次 IO。
真實的情況是，3 層的 b+樹可以表示上百萬的數(shù)據(jù)，如果上百萬的數(shù)據(jù)查找只需要三次 IO，性能提高將是巨大的， 如果沒有索引，每個數(shù)據(jù)項都要發(fā)生一次 IO，那么總共需要百萬次的 IO，顯然成本非常非常高。

2.2B+tree 索引

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B+Tree 與 B-Tree 的區(qū)別
1）B-樹的關鍵字和記錄是放在一起的，葉子節(jié)點可以看作外部節(jié)點，不包含任何信息；B+樹的非葉子節(jié)點中只有關鍵字和指向下一個節(jié)點的索引，記錄只放在葉子節(jié)點中。
2）在 B-樹中，越靠近根節(jié)點的記錄查找時間越快，只要找到關鍵字即可確定記錄的存在；而 B+樹中每個記錄 的查找時間基本是一樣的，都需要從根節(jié)點走到葉子節(jié)點，而且在葉子節(jié)點中還要再比較關鍵字。從這個角度看 B樹的性能好像要比 B+樹好，而在實際應用中卻是 B+樹的性能要好些。因為 B+樹的非葉子節(jié)點不存放實際的數(shù)據(jù)， 這樣每個節(jié)點可容納的元素個數(shù)比 B-樹多，樹高比 B-樹小，這樣帶來的好處是減少磁盤訪問次數(shù)。盡管 B+樹找到 一個記錄所需的比較次數(shù)要比 B-樹多，但是一次磁盤訪問的時間相當于成百上千次內存比較的時間，因此實際中 B+樹的性能可能還會好些，而且 B+樹的葉子節(jié)點使用指針連接在一起，方便順序遍歷（例如查看一個目錄下的所有 文件，一個表中的所有記錄等），這也是很多數(shù)據(jù)庫和文件系統(tǒng)使用 B+樹的緣故。

2.3 聚簇索引和非聚簇索引
聚簇索引并不是一種單獨的索引類型，而是一種數(shù)據(jù)存儲方式。術語‘聚簇’表示數(shù)據(jù)行和相鄰的鍵值聚簇的存儲在一起。如下圖，左側的索引就是聚簇索引，因為數(shù)據(jù)行在磁盤的排列和索引排序保持一致。

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聚簇索引的好處：
按照聚簇索引排列順序，查詢顯示一定范圍數(shù)據(jù)的時候，由于數(shù)據(jù)都是緊密相連，數(shù)據(jù)庫不不用從多 個數(shù)據(jù)塊中提取數(shù)據(jù)，所以節(jié)省了大量的 io 操作。
聚簇索引的限制：

對于 mysql 數(shù)據(jù)庫目前只有 innodb 數(shù)據(jù)引擎支持聚簇索引，而 Myisam 并不支持聚簇索引。 由于數(shù)據(jù)物理存儲排序方式只能有一種，所以每個 Mysql 的表只能有一個聚簇索引。一般情況下就是該表的主鍵。 為了充分利用聚簇索引的聚簇的特性，所以 innodb 表的主鍵列盡量選用有序的順序 id，而不建議用 無序的 id，比如 uuid 這種。

非聚簇索引（二級索引）：
除了主鍵以外，用戶創(chuàng)建的其他索引，也是B+tree結構，鍵值就是建立了索引的那個字段，葉子節(jié)點的值（指針指向的）其實就是主鍵，一般查詢會先根據(jù)二級索引（建立了二級索引的字段）查找對應的主鍵，再根據(jù)主鍵查找數(shù)據(jù)表的B+tree，找到對應的記錄行數(shù)據(jù)。

3.Mysql 索引分類
3.1 單值索引
概念：即一個索引只包含單個列，一個表可以有多個單列索引
創(chuàng)建表：

CREATE TABLE customer (id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,customer_no VARCHAR(200),customer_name
VARCHAR(200),
PRIMARYKEY(id),
KEY(customer_name)
);

單獨建單值索引：
CREATE INDEXidx_customer_name ON customer(customer_name);

3.2 唯一索引
概念：索引列的值必須唯一，但允許有空值
創(chuàng)建表：

CREATE TABLE customer (id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,customer_no VARCHAR(200),customer_name
VARCHAR(200),
PRIMARYKEY(id),
KEY(customer_name),
UNIQUE(customer_no)
);

單獨建唯一索引：
CREATE UNIQUE INDEX idx_customer_no ON customer(customer_no)

3.3 主鍵索引
概念：設定為主鍵后數(shù)據(jù)庫會自動建立索引，innodb為聚簇索引
創(chuàng)建表：

CREATE TABLE customer (id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,customer_no VARCHAR(200),customer_name
VARCHAR(200),
PRIMARYKEY(id)
);

單獨建主鍵索引：
ALTERTABLEcustomeraddPRIMARYKEYcustomer(customer_no);
刪除建主鍵索引：
ALTERTABLEcustomerdropPRIMARYKEY;

3.4 復合索引
概念：即一個索引包含多個列
創(chuàng)建表：

CREATE TABLE customer (id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,customer_no VARCHAR(200),customer_name
VARCHAR(200),
PRIMARYKEY(id),
KEY(customer_name),
UNIQUE(customer_name),
KEY(customer_no,customer_name)
);

單獨建索引：
CREATE INDEX idx_no_name ON customer(customer_no,customer_name);

3.5 基本語法
創(chuàng)建： CREATE [UNIQUE] INDEX[indexName] ON table_name(column))
刪除： DROP INDEX[indexName] ON mytable;
查看： SHOW INDEX FROM table_name\G

4. 索引的創(chuàng)建時機
   4.1 適合創(chuàng)建索引的情況
   主鍵自動建立唯一索引；
   頻繁作為查詢條件的字段應該創(chuàng)建索引
   查詢中與其它表關聯(lián)的字段，外鍵關系建立索引
   單鍵/組合索引的選擇問題， 組合索引性價比更高
   查詢中排序的字段，排序字段若通過索引去訪問將大大提高排序速度
   查詢中統(tǒng)計或者分組字段

4.2 不適合創(chuàng)建索引的情況
表記錄太少
經常增刪改的表或者字段
Where 條件里用不到的字段不創(chuàng)建索引
過濾性不好的不適合建索引