MySQL实战（三）索引简介

一、什么是索引

数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。

索引按照不同的维度分为：

数据结构	B+树，Hash索引，R-Tree等
存储层面	聚簇索引、非聚簇索引
逻辑层面	主键索引、普通索引、复合索引、唯一索引、全文索引等

1、什么是B+树

    二叉查询树：任意节点，它的左子树如果不为空,那么左子树上所有节点的值都小于根节点的值；任意节点，他的右子树如果不为空，那么右子树上的所有节点的值大于根节点的值。优点是：查询带来很高的性能。缺点：极端情况下只有左子树或又子树。

    平衡二叉树：二叉平衡树要求节点的左右子树的高度不要相差超过1。

B+树有几个特点：
1）是多叉而不是二叉了，使用多叉的目的是降低树的高度;
2）每个节点不再只是存储一个key了，可以存储多个key；
3）非叶子节点存储key，叶子节点存储key和数据。
4）叶子节点两两相连，为顺序查询提供了帮助

2、mysql选择B+树的原因：

1）B+树的非叶子节点只是存储key，占用空间非常小，因此每一层的节点能索引到的数据范围更加的广。

2）叶子节点两两相连，符合磁盘的预读特性。

3）支持范围查询，而且部分范围查询非常高效。

3、Innodb表下的索引

1） InnoDB下，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种数据存储方式也被称为聚簇索引，“聚簇”就是表示数据行和相邻的键值紧凑的存储在一起，也就是数据行实际上是存储在索引的叶子页中。

2）非聚集索引

和主键索引不同，非聚集索引的叶子节点存储了列的值和对应记录的主键的值，按照辅助索引来查询数据的时候，如果没有用到覆盖索引，先从辅助索引文件中获取到数据对应的主键，根据主键从聚集索引中获取真实数据。

在InnoDB中，如果没有定义主键，会选择一个唯一的非空索引代替。如果没有这样的索引，那么他会隐式的定义一个主键来作为聚簇索引。所以无论是否设置主键，InnoDB还是会帮你满足以上图的形式来索引数据。

4、MyISAM索引

MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构，叶节点的data域存放的是数据记录的地址，这种称为非聚集索引。MyISAM在索引层和压缩层的卓越贡献，所以经常把myisam用于slave层，供客户端去读取。而myisam在写库操作的时候会产生排他锁，如果写操作一直占用的话，那么其他连接请求一直就处于等待中，从而造成堵塞，甚至能把服务器dang掉。

两种类型最主要的差别就是Innodb 支持事务处理与外键和行级锁。

5、磁盘IO与预读

计算机进行一次IO时，不光把当前磁盘地址的数据，而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内，称之为页。页的大小和操作系统关联，一般为4K或者8K。所以，B+树的优势还和IO读写有关。

6、建立索引的几大原则

1）最左前缀匹配原则，复合索引遵守「最左前缀」原则，查询条件中，使用了复合索引前面的字段，索引才会被使用。

2）=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序。

3）尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例。

4）索引列不能参与计算，保持列“干净”，否则将导致索引失效而进行全表扫描。

5）尽量的扩展索引，不要新建索引。

6）只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。

7）like语句，在like “value%”可以使用索引，但是like “%value%”不会使用索引，走的是全表扫描。