吐血總結——90%程序員面試都用得上的索引優化手冊
多關於索引，分為以下幾點來講解：
- 一、索引的概述(什麽是索引,索引的優缺點)
- 二、索引的基本使用（創建索引）
- 三、索引的基本原理（面試重點）
- 四、索引的數據結構（B樹，hash）
- 五、創建索引的原則（重中之重，面試必問！敬請收藏！）
- 六、百萬級別或以上的數據如何刪除
一、索引的概述
Ⅰ、什麽是索引？
索引是一種特殊的文件(InnoDB數據表上的索引是表空間的一個組成部分)，它們包含著對數據表裏所有記錄的引用指針。更通俗的說，索引就相當於目錄。當你在用新華字典時，幫你把目錄撕掉了，你查詢某個字開頭的成語只能從第一頁翻到第一千頁。累！把目錄還給你，則能快速定位！
Ⅱ、索引的優缺點：
可以大大加快數據的檢索速度，這也是創建索引的最主要的原因。，且通過使用索引，可以在查詢的過程中，使用優化隱藏器，提高系統的性能。但是，索引也是有缺點的：索引需要額外的維護成本；因為索引文件是單獨存在的文件,對數據的增加,修改,刪除,都會產生額外的對索引文件的操作,這些操作需要消耗額外的IO,會降低增/改/刪的執行效率。
二、索引的基本使用
創建索引：（三種方式）
第一種方式：
第二種方式：使用ALTER TABLE命令去增加索引：
ALTER TABLE用來創建普通索引、UNIQUE索引或PRIMARY KEY索引。
其中table_name是要增加索引的表名，column_list指出對哪些列進行索引，多列時各列之間用逗號分隔。
索引名index_name可自己命名，缺省時，MySQL將根據第一個索引列賦一個名稱。另外，ALTER TABLE允許在單個語句中更改多個表，因此可以在同時創建多個索引。
第三種方式：使用CREATE INDEX命令創建
CREATE INDEX可對表增加普通索引或UNIQUE索引。（但是，不能創建PRIMARY KEY索引）
三、索引的基本原理
索引用來快速地尋找那些具有特定值的記錄。如果沒有索引，一般來說執行查詢時遍歷整張表。
索引的原理很簡單，就是把無序的數據變成有序的查詢
- 把創建了索引的列的內容進行排序
- 對排序結果生成倒排表
- 在倒排表內容上拼上數據地址鏈
- 在查詢的時候，先拿到倒排表內容，再取出數據地址鏈，從而拿到具體數據
四、索引的數據結構
- b樹
- hash
##Ⅰ.B樹索引
mysql通過存儲引擎取數據，基本上90%的人用的就是InnoDB了，按照實現方式分，InnoDB的索引類型目前只有兩種：BTREE（B樹）索引和HASH索引。B樹索引是Mysql數據庫中使用最頻繁的索引類型，基本所有存儲引擎都支持BTree索引。通常我們說的索引不出意外指的就是（B樹）索引（實際是用B+樹實現的，因為在查看表索引時，mysql一律打印BTREE，所以簡稱為B樹索引）
查詢方式：
主鍵索引區:PI(關聯保存的時數據的地址)按主鍵查詢,
普通索引區:si(關聯的id的地址,然後再到達上面的地址)。所以按主鍵查詢,速度最快
B+tree性質：
- n棵子tree的節點包含n個關鍵字，不用來保存數據而是保存數據的索引。
- 所有的葉子結點中包含了全部關鍵字的信息，及指向含這些關鍵字記錄的指針，且葉子結點本身依關鍵字的大小自小而大順序鏈接。
- 所有的非終端結點可以看成是索引部分，結點中僅含其子樹中的最大（或最小）關鍵字。
- B+ 樹中，數據對象的插入和刪除僅在葉節點上進行。
- B+樹有2個頭指針，一個是樹的根節點，一個是最小關鍵碼的葉節點。
Ⅱ.哈希索引
簡要說下，類似於數據結構中簡單實現的HASH表（散列表）一樣，當我們在mysql中用哈希索引時，主要就是通過Hash算法（常見的Hash算法有直接定址法、平方取中法、折疊法、除數取余法、隨機數法），將數據庫字段數據轉換成定長的Hash值，與這條數據的行指針一並存入Hash表的對應位置；如果發生Hash碰撞（兩個不同關鍵字的Hash值相同），則在對應Hash鍵下以鏈表形式存儲。當然這只是簡略模擬圖。
五、創建索引的原則
索引雖好，但也不是無限制的使用，最好符合一下幾個原則：
- 最左前綴匹配原則，組合索引非常重要的原則，mysql會一直向右匹配直到遇到範圍查詢(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)順序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引則都可以用到，a,b,d的順序可以任意調整。
- 較頻繁作為查詢條件的字段才去創建索引
- 更新頻繁字段不適合創建索引
- 若是不能有效區分數據的列不適合做索引列(如性別，男女未知，最多也就三種，區分度實在太低)
- 盡量的擴展索引，不要新建索引。比如表中已經有a的索引，現在要加(a,b)的索引，那麽只需要修改原來的索引即可。
- 定義有外鍵的數據列一定要建立索引。
- 對於那些查詢中很少涉及的列，重復值比較多的列不要建立索引。
- 對於定義為text、image和bit的數據類型的列不要建立索引。
六、百萬級別或以上的數據如何刪除
關於索引：由於索引需要額外的維護成本，因為索引文件是單獨存在的文件,所以當我們對數據的增加,修改,刪除,都會產生額外的對索引文件的操作,這些操作需要消耗額外的IO,會降低增/改/刪的執行效率。所以，在我們刪除數據庫百萬級別數據的時候，查詢MySQL官方手冊得知刪除數據的速度和創建的索引數量是成正比的。
- 所以我們想要刪除百萬數據的時候可以先刪除索引（此時大概耗時三分多鐘）
- 然後刪除其中無用數據（此過程需要不到兩分鐘）
- 刪除完成後重新創建索引(此時數據較少了)創建索引也非常快，約十分鐘左右。
- 與之前的直接刪除絕對是要快速很多，更別說萬一刪除中斷,一切刪除會回滾。那更是坑了。
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