索引的資料結構

B-Tree： 也稱為多路平衡查詢樹，並且所有葉子節點位於同一層。
B+Tree：它不僅具有 B-Tree 的平衡性，並且可通過順序訪問指標來提高區間查詢的效能。

MySQL 索引

索引，在MySQL也稱為鍵 (Key)，是儲存引擎快速找到記錄的一種資料結構 。相當於圖書的目錄，可根據目錄中的頁碼快速找到所需的內容。

索引結構型別

1. B+Tree 索引
   • B+Tree 索引是大多數 MySQL 儲存引擎的預設索引型別。
   • 因為 B+ Tree 的有序性 ，因此可用於部分查詢 、 範圍查詢 、 排序和分組 。
   • 適用於全鍵值、鍵值範圍和鍵字首查詢，其中鍵字首查詢只適用於最左字首查詢。若不是按照索引列的順序進行查詢，則無法使用索引。
2. Hash 索引
   • Hash 索引能以 O(1) 時間進行查詢，但是失去了有序性。因此無法用於排序與分組，無法用於部分查詢和範圍查詢，只支援精確查詢。
   • Hash 索引僅滿足 = ， IN 和 <=> 查詢，不能使用範圍查詢。因為 Hash 索引比較的是Hash 運算後的 Hash 值，所以它只能用於等值的過濾。
3. 全文索引
   • 全文索引使用倒排索引實現，它記錄著關鍵詞到其所在文件的對映。
4. 空間資料索引
   • 空間資料索引會從所有維度來索引資料

索引的優點缺點

1. 優點
   • 大大減少了伺服器需要掃描的資料行數。
   • 避免伺服器進行排序和分組操作，以避免建立臨時表 。
   • B+Tree 索引是有序的，可以用於 ORDER BY 和 GROUP BY 操作。臨時表主要是在排序和分組過程中建立，不需要排序和分組，也就不需要建立臨時表。將隨機 I/O變為順序 I/O 。
   • B+Tree 索引是有序的，會將相鄰的資料都儲存在一起。
2. 缺點
   • 索引並不是越多越好，索引固然可以提高相應的 SELECT 的效率，但同時也降低了INSERT及UPDATE 的效率，因為 INSERT 或 UPDATE 時有可能會重建索引 。

索引的設計原則

從索引的優、缺點考慮索引的設計原則。

1. 忌過度索引 ：
   • 索引需要額外的磁碟空間，而且會降低寫操作的效能。
   • 在修改表內容時，索引會進行更新甚至重構，索引列越多花銷時間越長。為此優化檢索效能，只保持需要的索引即可。
   • 經常用在 排列 、 分組 和 範圍搜尋 的列適合建立索引，因為索引是有序的。
   • 經常出現在 WHERE 子句的列，或是 JOIN 連線子句中指定的列適合建立索引。
2. 使用短索引 ：
   • 若對長字串列進行索引，應該指定一個字首長度，這樣能夠節省大量索引空間

索引的優化策略

• 獨立的列：在進行查詢時，索引列不能是 表示式 的一部分，也不能是 函式引數，否則無法使用 索引。
• 多列索引： 在需要使用多個列作為條件進行查詢時，使用多列索引比使用多個單列索引效能更 好。
• 索引列的順序：讓選擇性最強的索引列放在前面。
• 字首索引：對於 BLOB、TEXT 和 VARCHAR 型別的列，必須使用字首索引，只索引開始的部分字元。字首長度的選取需要根據索引選擇性來確定。
• 覆蓋索引：索引包含所有需要查詢的欄位的值。具有以下優點：
  • 索引通常遠小於資料行的大小，只讀取索引能大大減少資料訪問量。
  • 一些儲存引擎在記憶體中只快取索引，而資料依賴於作業系統來快取。因此，只訪問索引可以不使用系統呼叫（通常比較費時）。

索引的使用場景

• 對於非常小的表：大部分情況下簡單的全表掃描比建立索引更高效;
• 對於中大型的表： 建立索引非常有效;
• 對於特大型的表：建立和維護索引的代價將會隨之增長。這種情況下，需要用到一種技術可以直接區分出需要查詢的一組資料，而不是一條記錄一條記錄地匹配。例如可以使用分割槽技術。