MySql相关
聚簇索引/非聚簇索引
了解主键约束或唯一键约束与唯一索引之间没有很大差别这一点很重要。为了实现主键约束和唯一键约束的概念，数据库管理器使用唯一索引与 NOT NULL 约束的组合。因此，唯一索引本身不强制执行主键约束，因为它们允许空值。虽然空值表示未知值，但在建立索引时，会将一个空值视为与其他空值相同。
因此，如果唯一索引由单个列组成，那么只允许一个空值 - 多个空值将违反唯一约束。类似地，如果唯一索引由多个列组成，那么值与空值的特定组合只能使用一次。
1、需要加索引的字段，要在where条件中
2、数据量少的字段不需要加索引
3、如果where条件中是OR关系，加索引不起作用
4、符合最左原则：联合索引又叫复合索引。对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。
两个或更多个列上的索引被称作复合索引。
利用索引中的附加列，您可以缩小搜索的范围，但使用一个具有两列的索引 不同于使用两个单独的索引。
复合索引的结构与电话簿类似，人名由姓和名构成，电话簿首先按姓氏对进行排序，然后按名字对有相同姓氏的人进行排序。
如果您知 道姓，电话簿将非常有用；
如果您知道姓和名，电话簿则更为有用，
但如果您只知道名不姓，电话簿将没有用处。
所以说创建复合索引时，应该仔细考虑列的顺序。对索引中的所有列执行搜索或仅对索引中前几列执行搜索时，复合索引非常有用；仅对索引中后面的任意列执行搜索时，复合索引则没有用处。
当一个表有多条索引可走时, Mysql 根据查询语句的成本来选择走哪条索引, 联合索引的话, 它往往计算的是第一个字段(最左边那个), 这样往往会走错索引. 如:
索引Index_1(Create_Time, Category_ID), Index_2(Category_ID)
如果每天的数据都特别多, 而且有很多category, 但具体每个category的记录不会很多.
当查询SQL条件为select …where create_time ….and category_id=..时, 很可能不走索引Index_1, 而走索引Index_2, 导致查询比较慢.
解决办法是将索引字段的顺序调换一下.
B-Tree('-'是连接符)和B+Tree
MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构，叶节点的data域存放的是数据记录的地址。MyISAM的索引方式也叫做“非聚集”的，之所以这么称呼是为了与InnoDB的聚集索引区分。
InnoDB也使用B+Tree作为索引结构，但具体实现方式却与MyISAM截然不同。第一个重大区别是InnoDB的数据文件本身就是索引文件。从上文知道，MyISAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。而在InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。
B-Tree:
文件29的过程：(1) 根据根结点指针找到文件目录的根磁盘块1，将其中的信息导入内存。
【磁盘IO操作1次】
(2) 此时内存中有两个文件名17，35和三个存储其他磁盘页面地址的数据。根据算法我们发现17<29<35，因此我们找到指针p2。
(3) 根据p2指针，我们定位到磁盘块3，并将其中的信息导入内存。
【磁盘IO操作2次】
(4) 此时内存中有两个文件名26，30和三个存储其他磁盘页面地址的数据。根据算法我们发现26<29<30，因此我们找到指针p2。
(5) 根据p2指针，我们定位到磁盘块8，并将其中的信息导入内存。
【磁盘IO操作3次】
(6) 此时内存中有两个文件名28，29。根据算法我们查找到文件29，并定位了该文件内存的磁盘地址。
B+Tree:
2.非叶子结点的子树指针P[i]，指向关键字值属于[K[i], K[i+1])的子树（B-树是开区间）
3.为所有叶子结点增加一个链指针。图中Q是通过指针连在一起的。
4.所有关键字都在叶子结点出现。（5 8 9 10 15 18 20 26 ...等等）叶子结点相当于是存储（关键字）数据的数据层；
5.B+树只有达到叶子结点才命中（B-树可以在非叶子结点命中）
6.所有的非终端结点可以看成是索引部分，结点中的关键字是有其孩子指向的子树中最大（或最小）关键字。
比如第二层5 它的子树为5 8 9 (而B 树的非终节点也包含需要查找的有效信息)B-Tree有很多次的磁盘IO，存储数据的方式也跟B+Tree不一样。
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