MySQL 索引
简介：索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构，实现了高级查询算法的数据结构，一般以文件形式存储在磁盘上。
一、索引方法（B+树）
A. B+树索引并不能直接找到行，只是找到了行所在页，通过把整页读入内存，再在内存中查找；
B. 索引的B+树高度一般是2-4层，查找记录时做多只需要2-4次IO；
C. 磁盘IO时间 = 寻道 + 磁盘旋转 + 数据传输时间；
D. 内存顺序访问速度是磁盘访问速度的6——7倍；
E. 内存随机访问速度是磁盘访问速度的10万倍以上。
二、索引分类
1. 按数据结构分
A. B-Tree索引：是一种多叉平衡树，变种最常见的是B+Tree；
优点：支持范围查询、支持排序和分组、支持前缀匹配；
缺点：占用的空间相对大；
B. Hash索引：是基于Hash表实现的，key-value键值对，适合应用于查询单个键的情况；
优点：查找速度最快，时间复杂度O(1)；
缺点：不支持范围查询、需要处理Hash冲突、必须全值精确匹配；
C. Fulltext索引：只有MyISAM引擎支持，主要是为了解决文本模糊查询效率较低问题；
D. R-Tree索引：相比B-Tree而言，优势体现在范围查询，仅支持 geometry 数据类型；
2. 按功能类型分
A. 普通索引：仅加速查询；
B. 唯一索引：主要用于业务上的唯一约束，一个表可以有多个唯一索引；
C. 主键索引：通常以表的ID作为索引，一个表只能有一个主键索引；
D. 全文索引：对文本的内容进行分词搜索；
E. 空间索引：对空间数据字段建立的索引；
F. 覆盖索引：指索引包含了所有需要查询的字段；
3. 按物理存储分
A. 聚簇索引(主键索引)：指数据和索引在一起存储的索引方式，节点只包含ID索引列，而叶子节点包含索引列和数据；
B. 非聚簇索引(二级索引)：指叶子节点保存的是索引列和主键ID值；
4. 按列数分
A. 单列索引：一个索引只包含单个列，一个表中可以有多个单列索引；
B. 组合索引(最左前缀索引)：一个索引包含多个列，满足最左前缀匹配原则；
5. 聚簇索引
A. InnoDB有且仅有一个聚簇索引，叶子节点存储行记录；
B. 如果表定义了Primary Key，则PK就是聚簇索引，如果表没有定义PK，则第一个Not NULL Unique列是聚簇索引，否则，InnoDB会创建一个隐藏的row-id作为聚簇索引；
C. 所以PK查询非常快，直接定位行记录；
6. 非聚簇索引
A. 二级索引就是普通索引，InnoDB索引的叶子节点存储主键值，而MyISAM索引的叶子节点存储记录指针，索引和数据是分开存储的，需要根据指针从表文件里查询数据；
B. 二级索引的查询过程需要扫描两遍索引树，先通过普通索引定位主键值，再通过聚簇索引定位到行记录，这也就是所谓的回表查询，它的性能较扫一遍索引树更低；
7. 覆盖索引
A. 指只需要在一棵索引树上就能获取SQL所需的所有列数据，无需回表查询，这个较回表查询速度更快；
B. 要确定一个查询是否是覆盖索引，我们只需要explain sql语句看Extra的结果是否是“Using index”即可；
C. 实现方式是将被查询的字段，建立到联合索引里去。
三、B-树和B+树
1. 概念
B-树：是一种平衡的多路查找树，并不一定是二叉的，B树就是B-树，"-"是个连字符号，不是减号；
B+树：B+树是B-树的变体，也是一种多路查找树，适合数据库和操作系统的文件索引；
B*树：B*树是B+树的变体，为非叶子节点也增加链表指针，将节点的最低利用率从1/2提高到2/3；
键值(key)：表中记录的主键；
指针(P)：存储子节点的地址信息；
数据(data)：即表记录中除主键以外的数据。
2. B-树性质
A. 任意非叶子节点最多只有M个子节点；且M>2；
B. 非叶子节点的关键字个数=指向其子节点的指针个数-1；
C. 所有叶子节点位于同一层，指针为空；
D. 节点中数据key从左到右递增排列，是有序的；
E. 所有键值都会在B-树节点中，且只出现一次，非叶子节点存储指向关键字范围的子节点，非叶子节点可以命中。
。
3. B+树性质
A. B+树性质基本与B-树相同，除了以下几个；
B. 非叶子节点的子树指针与关键字个数相同；
C. 叶子节点间存在链表指针，便于范围查询；
D. 所有键值都在叶子节点中出现，总是到叶子节点才命中；
E. 非叶子节点不存储data，只存储key，非叶子节点作为叶子节点的索引，能更快定位包含目标值的叶子节点。
4. B-树与B+树的比较
A. B-树查找数据可以在非叶子节点命中返回，而B+树查找数据必须到叶子节点才行；
B. B+树方便扫库，直接从叶子节点扫描一遍即可，而B-树必须用中序遍历的方式按序扫库；
C. B+树支持区间查询非常方便，而B-树不支持，这是数据库选用B+树的最主要原因。
5. B+树索引原理
A. B+树的分裂：当一个节点满时，分配一个新的节点，并将原节点中1/2的数据，复制到新节点，最后在父节点中增加新节点的指针，B+树的分裂只影响原节点和父节点，而不会影响兄弟节点，所以它不需要指向兄弟的指针。
四、索引原则
1. 建立索引原则
A. 最左前缀匹配原则；
B. 主键自动建立唯一索引；
C. 频繁作为查询条件的字段应该建立索引；
D. 索引列不能参与计算；
E. 查询中统计、分组和排序的字段应该建立索引；
F. 对于经常存取的列避免建立索引。
2. 使用索引原则
A. where子句中的列；
B. 使用唯一索引、短索引；
C. 使用前缀索引；
E. 不要过度使用索引。
五、索引失效
1. where条件中like %后缀使用索引也失效
A. 表结构
CREATE TABLE `user_group` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户组ID', `name` varchar(255) NOT NULL COMMENT '用户分组', `remark` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '分组说明', `created_by` bigint(20) DEFAULT '0' COMMENT '创建人ID', `created_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', `updated_by` bigint(20) DEFAULT '0' COMMENT '修改人ID', `updated_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间', PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `name` (`name`) USING BTREE COMMENT '用户组唯一' ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户组';
B. SQL1：select * from user_group where name like "开发%"；
C. SQL2：select id, name from user_group where name like "开发%"；
D. 结论：select中带索引的字段索引有效，查询没有索引的字段失效，而like %开头一定是失效的。
2. where条件中 不等号(!=)失效
A. 表结构：同上
B. SQL1：select * from user_group where id != 2；
C. SQL2：select * from user_group where id != 2 and name = "开发二组14"；
D. 结论：查询索引字段使用!=会导致索引失效，但是若其中还有索引字段使用=，那么索引是有效的。
3. 最左前缀匹配原则失效
A. 表结构
CREATE TABLE `app_manage` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '应用ID', `category` tinyint(3) unsigned DEFAULT '1' COMMENT '应用类型(1-web应用)', `name` varchar(255) NOT NULL COMMENT '应用名称', `logo` varchar(255) NOT NULL COMMENT '应用LOGO', `remark` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '简介', `app_url` varchar(255) NOT NULL COMMENT '应用地址', `is_disabled` tinyint(3) unsigned DEFAULT '0' COMMENT '是否禁用(0-启用、1-禁用)', `created_by` bigint(20) DEFAULT '0' COMMENT '创建人ID', `created_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', `updated_by` bigint(20) DEFAULT '0' COMMENT '修改人ID', `updated_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间', PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `category_name` (`category`,`name`) USING BTREE COMMENT '同一类型应用名称唯一' ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='应用管理';
B. SQL1：SELECT * FROM app_manage WHERE category = 1 ORDER BY updated_time DESC；
C. SQL2：SELECT * FROM app_manage WHERE category = 1 and name LIKE '知乎登录3%'；
D. SQL3：SELECT * FROM app_manage WHERE category = 1 and name LIKE '知乎登录3%' ORDER BY updated_time DESC；
E. 结论：若单独使用联合索引的第一个字段查询加上未建索引的字段排序使用，会导致索引失效，而联合索引的字段都出现时，就算加上未建索引的字段排序，索引还是有效的。
六、索引优缺点
https://www.jianshu.com/p/ce97ee18c592
可参考：MySQL索引原理及建索引原则
