索引前言
索引，简单来说，就是数据库的目录。目的是为了提高查询效率。
索引依赖于数据结构，所以每一种索引除了自身的优缺点外，还有该数据结构的优缺点：
| 数据结构 | 适用场景 | 使用场景时间复杂度 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| hash索引 | 等值查询 | O(1) | 不适合范围查询 |
| 有序数组 | 静态存储引擎 | 二分查找O(log(N)) | 插入慢 |
| N叉树 | 快速查找和写入 | O(log(N)) | N偏小磁盘IO频繁 |
ps：
N越小，树越高。每个叶子节点存在一个数据块中，每个块通过链式链接。树高多少，就要一路照下来多少个块，从根到叶。所以树高一般为磁盘IO访问次数。N可以通过page大小来间接控制(5.7(+))。
树的树根的数据块总是在内存中，其第二层节点也有很大概率在内存中。其叶节点在磁盘中。
InnoDB索引模型
InnoDB索引采用B+Tree数据结构，即B+Tree索引模型。
//TODO 缺少一张B+Tree的图。
主键索引（也叫聚簇索引）的叶子节点存储的是整行数据。
非主键索引（也叫二级索引）的叶子节点存储的是主键的值。
回表：根据非主键索引搜索完毕，又根据主键索引进行查询。如select * from T where name='xxx'，假设在name上索引，在根据name查询在name的非主键索引上进行查询得到对应行的ID后，然后根据这些ID在主键索引上进行查询。
所以，在查询时，尽量以主键为条件进行查询。
索引维护
页分裂
页合并
主键索引
在建表时，一般都会让带有自增主键。根据上面页分裂和页合并的过程，因为自增主键都是在后面追加，不会对前面的数据有变动，不会触发叶子节点的分裂。而有业务逻辑的字段做主键是无序的，会触发叶子节点的分裂。
主键索引还要考虑每个索引里的值长度大小。比如存1,2,3...等自增数字比身份证号码就占用的空间小的很多。使用整形（int，4个字节）就比长整型（bigint，8个字节）就小得多。
同时，主键也会存储到其他非主键索引中。
综上所述，主键索引的建立有以下要求：
1. 主键优先采用自增主键；
2. 主键类型越小越好。
业务字段适合做主键的场景（K-V场景）：
- 只有一个索引；
- 该索引必须是唯一索引。
联合索引
覆盖索引
设有联合索引index_a(name,age)，在根据name获取所有信息时，先去该索引根据name来获取主键id，然后根据主键id来获取该数据。这种通过非主键索引查询后再通过主键索引查询信息的过程，叫做回表。在根据name获取age时，则会直接在该索引上通过name获取age并返回，不会去走主键索引，针对于这种情况的索引叫做覆盖索引。
最左前缀原则
设有联合索引index_a(name,age)，在针对于name的精确查询或者name like '张%'的情况，都还是会走该索引的。
因为name在最左边，所以单独使用name的精确查询是生效的。基于这一点，name like '张%'这种左边确定的查询也是生效的。
在建立联合索引时，索引内的字段的顺序是很重要的。
ps：如果是联合索引index_b(a,b,c)，从左向右，有哪个字段哪个字段生效，如果中间的字段没有，那么从该字段向后的所有字段都不生效，只生效前面的字段。比如where a=1 and c=1，此时只有a生效。
索引下推
该优化是MySQL5.6加入的。
设有联合索引index_a(name,age)，在where name like '王%' and age>20时，会在使用索引index_a的时候，进行判断age>20（以前是只做name like '王%'）,减少回表次数。
索引与排序
设有联合索引index_a(name,age)，在where name like '王%' order by age会走索引。
在where条件上的数据量很多时，即便有索引页不会使用的。因为MySQL认为此时全表扫描更快。
普通索引和唯一索引
在了解其区别前，需要了解到数据库成本最高的开销之一就有将数据读到磁盘中。
读数据
普通索引和唯一索引的在读数据时的差距是很小的：
- 普通索引在取数据时，找到这一条数据，然后指针判断下一条是否符合，不符合即返回结果；
- 唯一索引在取数据时，取到一条数据时，立即返回。
因为InnoDB是按照页来存取的，偶尔会发生下一条在另外一个页上的情况。一页是16K，对于整形字段，一页可以放近千个值。
写数据
普通索引和唯一索引在写数据时的差距是很大的：
这时分两种情况：要修改的数据页是否在内存中。
在内存中：
- 对于普通索引，找到数据，修改内存页中的数据，END；
- 对于唯一索引，找到数据，判断没有冲突后修改数据，END；
不在内存中：
- 对于普通索引，将修改记录保存到change Buffer中，END；
- 对于唯一索引，从磁盘读取数据，找到数据，判断没有冲突后修改数据，END；
change buffer
该功能只针对于 普通索引 有效。
含义
在不影响数据库一致性的前提下，如果数据页不在内存中，将数据写入到change buffer中，在下次读取这条数据时，从内存页中读取该数据，并执行change buffer与这个页相关的操作，从而保证数据逻辑的正确性。
change buffer是可以持久化的，它在内存和磁盘上都有。
更新契机
除了访问会merge change buffer，后台会有定时线程merge change buffer。在数据库关闭时也会进行merge。
大小设置
change buffer占用的是buffer pool的内存，buffer pool是数据库关键的内存，常用的操作有回表等。通过innodb_change_buffer_max_size参数设置，为50时，表示占用50%的buffer pool空间。
使用场景
写多读少。
如果是读多写少，或者读写相当，那么就需要考虑维护change buffer的开销了。
与redo log的关系
从写的角度：
从读的角度：
读的时候不需要在走redo log。
索引的使用
前缀索引的使用
一般针对于邮箱等，可能需要建立前缀索引。而索引的长度需要分析数据库得知。
通过下面的语句分析出前缀索引的长度：
SELECT 100*count(DISTINCT(left(email,7)))/count(*) from t3;
前缀索引需要一定的损失率来节省空间。一般为5%，即上面的结果大于95。其中数字7位索引的长度。如下建立索引：
ALTER TABLE t3 add index index_email_prev(email(7));
但是，前缀索引有一些不好的地方，1）回表率；2）覆盖索引失效。
回表率可以理解为回表的次数增加。
覆盖索引是指针对于某些特殊的查询条件，如上面的索引如果是针对于email全字段的话，select id,email会更快一些，且只走辅助索引。
反转索引的使用
针对于某些前面分离度不高的字串，如身份证号，前6位为地区码。MySQL原生并不支持反转索引，可以在插入时将字符串反转。在查询时使用reverse函数转换一下查询条件。
根据情况可以执行前缀索引的distinct来判断一下是否需要加前缀索引。
hash索引的使用
针对于上面提及的身份证号，也可以使用hash索引，准确的来说是hash字段索引。因为其索引类型还是BTREE。但hash索引需要额外增加整数字段（数据类型为int unsigned）。
ALTER TABLE test3 add name_crc int UNSIGNED,ADD index index_name(name);
前面的name_crc是字段名。
在存取时可以使用MySQL的hash函数crc32()。
在使用该索引时，因hash会有冲突，所以需要这样使用：where crc32(name)=crc('xiaoming') and name='xiaoming'。
hash索引只支持等值查询，不支持范围、模糊查询。
hash索引如果是联合索引，则不支持任何单字段查询。
全文索引
只在引擎为MyISAM时支持。
建立语句如下：
ALTER TABLE t3 add FULLTEXT index_full(email,name);