关于 Mysql innodb的索引

关于InnoDB的索引，可以分为聚簇索引，辅助索引，都是以B+Tree 为底层数据结构。

聚簇索引 只是数据的存储方法。以主键为key，如果表中没有主键，则会选择一个有唯一索引的列作为key，如果都没有，innodb会为我们创建一个唯一列作为key。所有的数据都存在叶子节点上，并且是按顺序存储的。如果我们的主键插入的数据都是随机的，就可能会导致多个页分列。从而影响插入的效率。

而辅助索引也称为普通索引，二级索引。它的叶节点只存了主键的值。我们通常说的索引更多的就是指它了。在查询时每张表只能使用一个索引，如果有一个多列的大数据查询，这个时候就需要有一个多列索引来帮我们提高查询效率，尤其是查询中包含排序，分组时。在建多列索引时需要考虑以下一些因素：

1，尽可能让索引覆盖更多地列，尤其是排序分组字段。

2，让选择性更好的列放在第一位。

3，索引尽可能保持一个通用性（其他查询也能用到）。

4，如果索引中某个列是范围查询，那么索引后面的字段是用不上的。

5，如果在某个字段上用了函数方法（如日期处理），则这个字段也是走不了索引的。

我们都知道索引可以提高查询的速度，那么索引是不是越多越好呢？肯定不是，主要有俩点：

1，索引太多会影响数据更新的速度。

2，索引太多会需要更大的存储空间。

B+树
B+树是由B树发展而来，主要用于文件索引系统，因为它可以减少磁盘IO的次数。

他有以下一些特点：
1.非叶子结点的子树指针与关键字个数相同；
2.非叶子结点的子树指针P[i]，指向关键字值属于[K[i], K[i+1])的子树（B-树是开区间）；
3.为所有叶子结点增加一个链指针（这样在范围查找时效率更高）；
4.所有关键字都在叶子结点出现；
B+树的复杂度为 O(log d N) 以d为底, d为度。网上很多直接写logN。