索引
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(jié)構(gòu)，這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以某種方式引用（指向）數(shù)據(jù)。這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是索引，它能夠幫助我們高效獲取數(shù)。
索引的優(yōu)點
- 提高數(shù)據(jù)查詢速度，降低數(shù)據(jù)庫的IO成本；
- 通過索引對數(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。
索引的缺點
- 降低INSERT、UPDATE、DELETE的操作數(shù)據(jù)，因為要更新索引；
- 索引也需要維護一張表，會占用物理空間。
哪些情況需要創(chuàng)建索引
1.主鍵自動建立唯一索引
2.頻繁作為查詢條件的字段應該創(chuàng)建索引
3.查詢中與其他表關(guān)聯(lián)的字段，外鍵關(guān)系建立索引
4.單鍵/組合索引的選擇問題，who?(在高并發(fā)下傾向創(chuàng)建組合索引)
5.查詢中排序的字段，排序的字段若通過索引去訪問將大大提高排序速度
6.查詢中統(tǒng)計或者分組字段
哪些情況不要創(chuàng)建索引
1.表記錄太少
2.經(jīng)常增刪改的表。
3.某個數(shù)據(jù)列唯一性很差（包含許多重復的內(nèi)容），為它建立索引就沒有太大的實際效果。
4.WHERE條件里用不到的字段不創(chuàng)建索引
MySQL中的索引
索引的類型
MySQL目前主要有以下幾種索引類型：
- 普通索引
- 唯一索引
- 主鍵索引
- 組合索引
- 全文索引
和索引相關(guān)的SQL
1.查看索引
show index from table_name;
2.刪除索引
drop index [index_name] on table_name;
3.新增索引
(1).直接創(chuàng)建索引
CREATE INDEX index_name ON table(column(length))
(2).修改表結(jié)構(gòu)的方式添加索引
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name ON (column(length))
(3).創(chuàng)建表的時候同時創(chuàng)建索引
CREATE TABLE `table` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
`title` char(255) CHARACTER NOT NULL ,
PRIMARY KEY (`id`),
INDEX index_name (title(length))
)
3.1 創(chuàng)建不同類型的索引
-- 主鍵索引
ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY (column_list);
-- 唯一索引
ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE index_name (column_list);
-- 普通索引
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list);
-- 全文索引
ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT index_name (column_list);
根據(jù)所使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，MySQL中所使用的索引有如下幾種
- B-Tree索引
- Hash索引
- Full-text全文索引
- R-Tree索引
B-Tree索引
B-Tree索引的物理文件大多以Balance Tree來存儲，也就是實際的數(shù)據(jù)都存放于Tree的Leaf Node當中，且從Root Node到任何一個Leaf Node的最短路徑的長度都是完全相同。
B-Tree索引是MySQL中使用最為頻繁的索引類型，除了Archive存儲引擎之外的其他所有的存儲引擎都支持B-Tree索引。不過在InnoDB中，它使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是B-Tree的變種B+Tree，其在B-Tree的基礎上做了改動：每一個Leaf Node上面除了存放索引鍵的相關(guān)信息之外，還存儲了指向與該Leaf Node相鄰的后一個Leaf Node的指針信息，這主要是為了加快檢索多個相鄰Leaf Node的效率。
Hash索引
Hash索引通過Hash算法來實現(xiàn)，目前主要用在MySQL的Memory和NDB Cluster存儲引擎當中。
我們知道Hash的效率是非常高的，它通過計算hash值能夠一次定位到數(shù)據(jù)，也就是說一次IO操作就可以完成數(shù)據(jù)的檢索。而不像B-Tree索引要從根節(jié)點找到葉子節(jié)點，樹有多高就需要多少次IO操作。既然如此，那么為啥不直接都使用Hash索引呢？因為Hash索引存在以下缺點：
- Hash索引無法引用在范圍查找中；
- 無法通過Hash索引來避免數(shù)據(jù)的排序操作；
- 當Key發(fā)生了Hash沖突時，查詢就變得麻煩了（可能需要全表掃描）。
Full-text索引
Full-text索引在MySQL中，僅有MyISAM存儲引擎支持它，且只有數(shù)據(jù)類型為CHAR、VARCHAR、TEXT的列可以創(chuàng)建Full-txt索引。
Fulltext索引主要用來替代效率低下的LIKE '%***%'操作，F(xiàn)ull-text索引在中文支持方面還不太好，須要借助第三方的補丁或插件來完成，且Full-text的創(chuàng)建所消耗的資源也比較大，所以在應用于實際生產(chǎn)環(huán)境之前還是盡量做好評估。
R-Tree索引
主要用來解決空間數(shù)據(jù)檢索的問題，常用于MyISAM存儲引擎中。
