ext 缺點 單獨 意思 無需 數據 lob 哈希 上進

首先我們要認識到索引的各種類型；並在認識的基礎上進行對比；

B-Tree索引；

存儲引擎的不同，會用到不同的技術；

• MyISAM使用前綴壓縮技術使得索引更小；
• InnoDB則按照數據格式進行存儲；
• MyISAM索引通過數據的物理位置引用被索引的行；
• InnoDB根據主鍵引用被索引的行；

對於B-Tree索引的自我總結和概括：

簡單地說呢，就相當於我們的書本目錄一樣了，而InnoDB的索引就是根據主鍵來查找的，因此，當我們建立索引之後，對於查詢的方式，就是現在索引中查找你想要的主鍵，對應好之後，再跳到那一個主鍵對應的數據行，去查詢所有的數據；　

伴隨著這種索引，我們就得出了以下幾種適用索引查找的查詢方法；　

假定現在的索引有三列，於是我們得出以下的匹配方式；

1. 全值匹配：三列要求全部匹配，全值匹配；
2. 匹配最左前綴；只匹配最左層的值，只使用索引的第一列
3. 匹配列前綴；匹配第一列的一些部分字母；
4. 匹配範圍值；範圍匹配；
5. 精確匹配某一列並範圍匹配另外一列；從左到右，先精確匹配一列之後再範圍匹配查找，但是記得，範圍查找之後不能再做精確匹配了；
6. 只訪問索引的查詢；專門就是只訪問索引的；

但隨之而來的還有B-Tree索引的限制：

1. 如果不是從最左前綴開始匹配的話，將無法使用索引；
2. 不能跳過索引中間的列，例如，你不能只匹配第一列和第三列；而跳過了第二列，這是不允許的；
3. 如果查詢中有某個列的範圍查詢，在這之後的所有列都無法使用索引優化查找，這點在前面有說到了；

哈希索引；

基於哈希表實現，只有精確匹配索引所有列的查詢才有效；對於每一行數據，計算出一個哈希碼，不同鍵值的行計算出來的哈希碼也不一樣，將得出來的哈希碼存入索引中，同時在索引中保存指向每行數據的指針；
因為哈希索引只存儲對應的哈希值，所以索引的結構十分緊湊；也讓哈希的查找的速度非常快；

哈希索引的限制：

1. 哈希索引裏面只包含哈希值和指針，而不存儲字段值，所以無法通過索引來避免讀取行，意思也就是說，由於索引中不包含行的數據，所以沒有辦法通過只讀取索引來進而讀取整個行數據，不過，訪問內存中的行的速度很快，所以也問題不大；
   
2. 哈希索引不是按照索引值順序存儲的，所以也就無法用於排序了；
3. 哈希索引也不支持部分索引列匹配查找，因為你哈希索引畢竟是用索引列的全部內容來計算哈希值的，沒辦法只用部分索引查詢；
4. 哈希索引只支持等值查詢，不支持範圍查找；
5. 訪問哈希索引的速度非常快，除非有很多哈希沖突；
6. 如果哈希沖突很多的話，一些索引維護操作的代價也會很高，因為你如果索引沖突了，就需要遍歷對應哈希值的鏈表中的每一行，直到找到為止；

當我們出現哈希沖突的時候，我們要註意，我們不僅要給出哈希值，還要給出對應的索引內容，這樣方便我們解決哈希沖突，畢竟哈希值相同時，只能通過這樣的方式去區別了；

空間數據索引；

emmmm。。。只剩下MyISAM表支持空間索引了，無需前綴查詢，而是從所有維度來索引數據；

全文索引；

一種特殊類型的索引，查找的文本中的關鍵詞；而不是直接比較索引中的值；
索引優點：
拿B-Tree索引來比較，因為數據有序，可以將相關列值都存儲在一起，而且因為索引中存儲了實際的列值，所以某些查詢只需要通過索引就能完成了；

三大優點；

• 索引大大減少了服務器需要掃描的數據量；
• 索引可以幫助服務器避免排序和臨時表；
• 索引可以將隨機I/O變為順序I/O；

高性能的索引策略：

1. 獨立的列：要求建立索引的列必須是獨立的列；
2. 前綴索引和索引選擇性；一般我們都是追求，高選擇性的索引的。什麽是高選擇的索引呢？是指不重復的索引和數據表的記錄總數的比值，在1/n和1之間，值越大，則選擇性越高，唯一索引的選擇性是1，這是最好的索引選擇性，性能也是最好的；對於BLOB,TEXT或者很長的VARCHAR類型的列，我們要求必須使用前綴索引，因為不允許索引這些列的完整長度；
3. 多列索引：通過在不同的列上建立不同的列索引，來進行匹配查找；但是事實卻證明，使用多列索引只能說明的你的索引建的很糟糕；
4. 選擇合適的索引列順序；正確的順序依賴於使用該索引的查詢，同時考慮如何更好地滿足排序和分組的需要；將選擇性最高的列放在最前面，只能說是一個比較通用方法，但不是最佳的辦法，具體看具體情況的分析；

聚簇索引：

聚簇索引：將索引和對應的數據行都存儲在聚簇索引中，也就是說，並不是一種單獨的索引類型，而是一種數據存儲方式，聚簇索引實際上是保存了B-Tree索引和數據行； 在這裏我們要強調一下的就是B-Tree和聚簇索引的區別： 首先，這兩者是沒法比的，聚簇索引是B-Tree索引的一部分，B-Tree本身是一種索引類型了，就是按照B-Tree數據結構來實現的，而對於B-Tree索引來說，是用哪一個索引並不重要了，可能是主鍵，也可能是全部的數據，但是一定是保存了指向對應數據行的指針的，這是一點，而聚簇索引就是保存了B-Tree索引和對應的數據行，方便了數據的查找； 聚簇索引的優點：

1. 可以將相關數據保存在一起；
   
2. 數據訪問更快；
3. 使用覆蓋索引掃描的查詢可以直接使用主鍵值；

聚簇索引的缺點：

1. 最大限度地提高了I/O密集型應用的性能；但是訪問順序沒有那麽重要了，沒有什麽優勢；
2. 插入速度嚴重依賴於插入順序；
3. 更新聚簇索引列 的代價很高；
4. 會面臨頁分裂的的問題；
5. 聚簇索引會導致全表掃描變慢；
6. 二級索引（非聚簇索引）可能比想象的要更大；

覆蓋索引：

是指索引的葉子節點中已經包含要查詢的數據，如果一個所以包含所有需要查詢的字段的值，就稱為覆蓋索引；直接掃描索引就可以查詢到你想要的值； 因為我們知道這個因為覆蓋索引要求，你在索引中就將要查詢的東西查到了，所以索引必須要存儲索引列的值，因此，哈希索引，空間索引，全文索引都不能用於覆蓋索引；

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