MySQL高级篇：索引

索引

MySQL官方对索引的定义为：索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护者满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，
这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。

索引的优劣势

优势
1） 类似于书籍的目录索引，提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。
2） 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗。

劣势
1） 实际上索引也是一张表，该表中保存了主键与索引字段，并指向实体类的记录，所以索引列也是要占用空间的。
2） 虽然索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE。因为更新表时，MySQL 不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段，都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息。

索引结构

索引是在MySQL的存储引擎层中实现的，而不是在服务器层实现的。所以每种存储引擎的索引都不一定完全相同，也不是所有的存储引擎都支持所有的索引类型的。MySQL目前提供了以下4种索引：

• BTREE 索引 ： 最常见的索引类型，大部分索引都支持 B 树索引。
• HASH 索引：只有Memory引擎支持 ， 使用场景简单 。
• R-tree 索引（空间索引）：空间索引是MyISAM引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少，不做特别介绍。
• Full-text （全文索引） ：全文索引也是MyISAM的一个特殊索引类型，主要用于全文索引，InnoDB从Mysql5.6版本开始支持全文索引。

我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指B+树（多路搜索树，并不一定是二叉的）结构组织的索引。其中聚集索引、复合索引、前缀索引、唯一索引默认都是使用 B+tree 索引，统称为 索引。

MyISAM、InnoDB、Memory三种存储引擎对各种索引类型的支持

B-TREE的结构

BTree又叫多路平衡搜索树，一颗m叉的BTree特性如下：

• 树中每个节点最多包含m个孩子。
• 除根节点与叶子节点外，每个节点至少有[ceil(m/2)]个孩子。
• 若根节点不是叶子节点，则至少有两个孩子。
• 所有的叶子节点都在同一层。
• 每个非叶子节点由n个key与n+1个指针组成，其中[ceil(m/2)-1] <= n <= m-1

这里不做详解，详情参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/54084335

B+TREE的结构

B+Tree为BTree的变种，B+Tree在BTree的基础上新增了以下特性：

• n叉B+Tree最多含有n个key，而BTree最多含有n-1个key。
• B+Tree的叶子节点保存所有的key信息，依key大小顺序排列。
• 所有的非叶子节点都可以看作是key的索引部分。

这里不做详解，详情参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/54102723

MySQL中的B+TREE

MySql索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能。
如图所示

索引的语法

索引在创建表的时候，可以同时创建， 也可以随时增加新的索引。

新增索引语法：

CREATE 	[UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL]  INDEX index_name 
[USING  index_type]
ON tbl_name(field_name,...)

例：

create index index_city_name on city(city_name);

查看索引语法

show index  from  table_name;

删除索引语法

DROP  INDEX  index_name  ON  tbl_name;

索引设计原则

• 对查询频次较高，且数据量比较大的表建立索引。
• 索引字段的选择，最佳候选列应当从where子句的条件中提取，如果where子句中的组合比较多，那么应当挑选最常用、过滤效果最好的列的组合。
• 使用唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高。
• 索引可以有效的提升查询数据的效率，但索引数量不是多多益善，索引越多，维护索引的代价自然也就水涨船高。对于插入、更新、删除等DML操作比较频繁的表来说，索引过多，会引入相当高的维护代价，降低DML操作的效率，增加相应操作的时间消耗。另外索引过多的话，MySQL也会犯选择困难病，虽然最终仍然会找到一个可用的索引，但无疑提高了选择的代价。
• 使用短索引，索引创建之后也是使用硬盘来存储的，因此提升索引访问的I/O效率，也可以提升总体的访问效率。假如构成索引的字段总长度比较短，那么在给定大小的存储块内可以存储更多的索引值，相应的可以有效的提升MySQL访问索引的I/O效率。

利用最左前缀，N个列组合而成的组合索引，那么相当于是创建了N个索引，如果查询时where子句中使用了组成该索引的前几个字段，那么这条查询SQL可以利用组合索引来提升查询效率。

# 创建复合索引:
	CREATE INDEX idx_name_email_status ON tb_seller(NAME,email,STATUS);

就相当于
	对name 创建索引 ;
	对name , email 创建了索引 ;
	对name , email, status 创建了索引 ;