MySQL索引
MySQL索引
什么是索引？
索引是一种用于加快数据库查询速度的数据结构。它类似于书籍的目录，可以帮助数据库系统快速定位到需要查询的数据，从而提高检索效率。
索引的优势
- 类似于书籍的目录，提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。
- 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗。
索引的劣势
- 索引实际也是一张表，该表中保存了主键与索引字段，并指向实体类的记录，所以索引也是需要占用空间的。
- 虽然索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE。因为更新表时，MSQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段，都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息。
索引结构
- BTREE：最常见的索引类型，大部分索引都支持B树索引。
- HASH索引：只有Memory引擎支持，使用场景简单。
- R-tree索引（空间索引）：空间索引是MyISAM引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少，不做特别介绍。
- Full-text（全文索引）：全文索引也是MyISAM的一个特殊索引，主要用于全文索引，InnoDB从MySQL5.6版本开始支持全文索引。
| 索引 | InnoDB引擎 | MyISAM引擎 | Memory引擎 |
|---|---|---|---|
| BTREE索引 | 支持 | 支持 | 支持 |
| HASH索引 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
| R-tree索引 | 不支持 | 支持 | 不支持 |
| Full-text索引 | 5.6版本之后支持 | 支持 | 不支持 |
BTREE索引
MySQL中的BTREE索引采用的是B+树。
B树数据结构
B树是多路平衡搜索树，一棵m叉的B树特性如下：
- 树中每个节点最多包含m个孩子。
- 除根节点与叶子结点外，每个节点至少有ceil(m/2)个孩子。
- 若根节点不是叶子节点，则至少有两个孩子。
- 所有的叶子节点都在同一层。
- 每个非叶子节点由n个key与n+1个指针组成，其中ceil(m/2)-1 <= n <= m-1。
B+树数据结构
B+树是B树的变种，B+树与B树的区别为：
- n叉B+树最多含n个key，而B树最多含有n-1个key。
- B+树的叶子节点保存所有的key信息，依key大小顺序排列。
- 所有的非叶子节点都可以看做是key的索引部分。
MySQL中的B+树
MySQL索引数据结构对经典的B+树进行了优化。在原B+树的基础上，增加了一个指向相邻叶子结点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+树，提高区间访问的性能。
索引的分类
- 单值索引：即一个索引质包含一个列，一个表可以有多个单列索引。
- 唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值。
- 复合索引：即一个索引包含多个列。
创建索引
CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name
[USING index_type]
ON tbl_name(index_col_name, ...)
index_col_name : column_name[(length)][ASC | DESC]
查看索引
show index from table_name;
删除索引
drop index idx_name on tbl_name;
ALTER命令
alter table tb_name add primary key(column_list);
该语句添加一个主键，这意味着索引值必须是唯一的，且不能为NULL。
alter table tb_name add unique index_name(column_list);
这条语句创建索引的值必须是唯一的（除NULL外，NULL可能会出现多次）
alter table tb_name add index index_name(column_list);
添加普通索引，索引值可以出现多次。
alter table tb_name add fulltext index_name(column_list);
该语句指定了索引为FULLTEXT，用于全文索引。
索引设计原则
索引的设计可以遵循一些已有的原则，创建索引的时候请尽量考虑符合这些原则，便于提升索引的使用效率，更高效的使用索引。
- 对查询频次较高，且数据量比较大的表建立索引。
- 索引字段的选择，最佳候选列应当从where子句的条件中提取，如果where子句中的组合比较多，那么应当挑选最常用、过滤效果最好的列的组合使用唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高。
- 索引可以有效的提升査询数据的效率，但索引数量不是多多益善，索引越多，维护索引的代价自然也就水涨船高。对于插入、更新、删除等DML操作比较频繁的表来说，索引过多，会引入相当高的维护代价，降低DML操作的效率，增加相应操作的时间消耗。另外索引过多的话，MySQL也会犯选择困难病，虽然最终仍然会找到一个可用的索引，但无疑提高了选择的代价。
- 使用短索引，索引创建之后也是使用硬盘来存储的，因此提升索引访问的I/O效率,也可以提升总体的访问效率，假如构成索引的字段总长度比较短，那么在给定大小的存储块内可以存储更多的索引值，相应的可以有效的提升MySQL访问索引的I/O效率。
- 利用最左前缀，N个列组合而成的组合索引，那么相当于是创建了N个索引，如果查询时where子句中使用了组成该索引的前几个字段，那么这条查询SQL可以利用组合索引来提升查询效率。
