1. 索引基礎

　　索引：存儲引擎用於快速找到記錄的數據結構

1.1 索引類型

1.1.1 B+ Tree

　　B+ 樹： 多路搜索樹

　　B+樹能加快訪問數據速度， 不需要訪問全表來查詢數據，而是從根節點中進行搜索， 根節點中保存了子節點的指針（並且包含子節點的上限與下限），選擇正確的子節點進行查找，既可以找到對應值。

可以使用B-Tree 查詢類型：

　　使用如下表說明查詢類型

Create Table People{
    f_name varchar(50) not null,
    l_name varchar(50) not null,
    birth date 
 
not null,
    gender enum(‘m‘,‘f‘) not null,
    key(f_name, l_name, birth)
}

1. 全值匹配： 和索引中所有列匹配（所有列有 f_name, l_name, birth）， 如： 查找 f_name 為‘Allen’ l_name 為 ‘Cuba’ 生日是 ‘1990-01-01‘的
2. 匹配最左前綴： 匹配所有的前幾列（一定要從左到右， 依次選，不能跳躍）， 如 查找 f_name 為‘Allen’ l_name 為 ‘Cuba’ 的
3. 匹配列前綴：匹配某一列值的開頭， 如 查找f_name 為 ‘Allen’ 並且 l_name 中第一個字為 ‘C’ 的人
4. 匹配範圍值：用於查找 f_name 在 ‘Allen‘ 和 ‘Barrymore‘ 之間的

索引的限制：

1. 如果不是從索引的最左列開始（第一列）則無法使用索引（如：無法查找生日為某一天的特定生日的人）
2. 不能跳過索引中的列
3. 如果查詢中某個列有範圍查詢，則右邊的索引都無法使用

哈希索引

　　哈希索引采用Hash表實現， 只有精確匹配才有效， 存儲引擎為每一列添加一個索引列計算得到的索引值，並且不同的值得到的索引不一樣，hash存儲在索引中，也在hash表中保存指向每個數據行的指針

限制

1. 索引自身只需要存儲 hash值，所以不能使用索引中的值來避免讀取行
2. 不能排序（按照hash讀取的）
3. 不支持匹配查找，只支持等值查找
4. 存在hash沖突

全文索引

　　一種特殊的索引，查找文中關鍵詞，而不是比較索引的值，類似於搜索引擎，需要註意：停用詞、詞幹和復數、布爾搜索等

1.2 索引優缺點

• 減少了服務器需要掃描的數據量
• 避免了排序和臨時表
• 將隨機I/O改變為順序I/O

索引類別

唯一索引：加速查詢 + 列值唯一（null）

主鍵索引： 加速查詢 + 列值唯一（null）

組合索引：多列值構成索引

覆蓋索引：索引包含了查詢的所有列，查詢時候只需要執行一次查詢就可以得到結果數據

聚簇索引

葉子結點是數據而非數據指針（InnoDB）

優點：

• 把數據保存在一起
• 數據訪問快
• 使用覆蓋索引可以直接找到主鍵值

缺點：

• 插入速度依賴於插入速度
• 更新代價高
• 在表中插入新行，或者主鍵被更新需要移動時候，可能面臨頁分裂
• 全表掃描變慢（行比較稀疏，或者頁分裂導致數據不連續）
• 二級索引較大，在二級索引的葉子結點包含了主鍵的值， 需要再一次IO

　　非聚簇索引

　　　　葉子結點為數據指針而非數據

InnoDB 和 myisam 對比

數據分布

InnoDB

myisam

【索引】索引的介紹與優化