MySQL——关于索引的总结

首先说说索引的 优点 ：最大的好处无疑就是提高查询效率。有的索引还能保证数据的唯一性，比如唯一索引。

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而它的 坏处 也很明显：索引也是文件，我们在创建索引时，也会创建额外的文件，所以会占用一些硬盘空间。其次，索引也需要维护，我们在增加删除数据的时候，索引也需要去变化维护。当一个表的索引多了以后，资源消耗是很大的，所以必须结合实际业务再去确定给哪些列加索引。

再说说索引的基本结构。一说到这里肯定会脱口而出：B+树！了解B+树前先要了解二叉查找树和二叉平衡树。 二叉查找树 ：左节点比父节点小，右节点比父节点大，所以二叉查找树的中序遍历就是树的各个节点从小到大的排序。 二叉平衡树 ：左右子树高度差不能大于1。B+树就是结合了它们的特点，当然，不一定是二叉树。

为什么要有二叉查找树的特点？？ 因为查找效率快，二分查找在这种结构下，查找效率是很快的。 那为什么要有平衡树的特点呢？ 试想，如果不维护一颗树的平衡性，当插入一些数据后，树的形态有可能变得很极端，比如左子树一个数据没有，而全在右子树上，这种情况下，二分查找和遍历有什么区别呢？而就是因为这些特点需要去维护，所以就有了上面提到的缺点，当索引很多后，反而增加了系统的负担。

接着说B+树。 它的结构如下 ：

可以发现，叶子节点其实是一个 双向循环链表 ，这种结构的好处就是，在范围查询的时候，我只用找到一个数据，就可以直接返回剩余的数据了。比如找小于30的，只用找到30，其余的直接通过叶子节点间的指针就可以找到。再说说其他特点： 数据只存在于叶子节点 。当叶子节点满了，如果再添加数据，就会拆分叶子节点，父节点就多了个子节点。如果父节点的位置也满了，就会扩充高度，就是拆分父节点，如25 50 75拆分成：25为左子树，75为右子树，50变成新的头节点，此时B+树的高度变成了3。它们的扩充的规律如下表，Leaf Page是叶子节点，index Page是非叶子节点。

再说说B树 ，B树相比较B+树，它所有节点都存放数据，所以在查找数据时，B树有可能没到达叶子节点就结束了。再者，B树的叶子节点间不存在指针。

最后说说Hash索引 ，相较于B+树，Hash索引最大的优点就是查找数据快。但是Hash索引最大的问题就是不支持范围查询。试想，如果查询小于30的数据，hash函数是根据数据的值找到其对应的位置，谁又知道小于30的有哪几个数据。而B+树正好相反，范围查询是它的强项。

附录： Hash到底是啥？？ 哈希中文名散列，哈希只是它的音译。 为啥都说Hash快？？ 首先有一块哈希表（散列表），它的数据结构是个数组，一个任意长度的数据通过hash函数都可以变成一个固定长度的数据，叫hash值。然后通过hash值确定在数组中的位置，相同数据的hash值是相同的，所以我们存储一个数据以后，只需O(1)的时间复杂度就可以找到数据。 那hash函数又是啥？？ 算术运算或位运算，很多应用里都有hash函数，但实际运算过程大不一样。这是Java里String的hashCode方法：

publicint hashCode() {

}

还有一个问题，hash函数计算出来的hash值有可能存在碰撞，即两个不同的数据可能存在相同的hash值，在MySQL或其他的应用中，如Java的HashMap等，如果存在碰撞就会以当前数组位置为头节点，转变成一个链表。

说到这里也清楚了为啥Java中引用类型要同时重写hashCode和equals了。两个对象，实例就算一模一样，它们的hash值也不相等， 为啥不相等？？ 默认的Object的hashCode方法会根据对象来计算hash值的，实例相同，但它们还是两个不同的对象啊，所以我们重写hashCode时，最简单的方法就是调用Object的hashCode方法，然后传入该引用类型的属性，让hashCode方法只根据这几个属性来计算，那么实例相同的话，它们的hash值也会相等。等hashCode比较完后，如果相等再比较实例内容，也就是equals，确保不是hash碰撞。

索引的分类

如果我们指定了一个主键，那么这个主键就是主键索引。如果我们没有指定，Mysql就会自动找一个非空的唯一索引当主键。如果没有这种字段，Mysql就会创建一个大小为6字节的自增主键。如果有多个非空的唯一索引，那么就让第一个定义为唯一索引的字段当主键，注意，是第一个定义，而不是建表时出现在前面的。

对于辅助索引来说，它们的B+树结构稍微有点特殊，它们的叶子节点存储的是主键，而不是整个数据。所以在大部分情况下，使用辅助索引查找数据，需要二次查找。但并不是所有情况都需要二次查找。比如查找的数据正好就是当前索引字段的值，那么直接返回就行。这里提一句，B+树的key就是对应索引字段的内容。

而辅助索引又有一些分类：唯一索引：不能出现重复的值，也算一种约束。普通索引：可以重复、可以为空，一般就是查询时用到。前缀索引：只适用于字符串类型数据，对字符串前几个字符创建索引。全文索引：作用是检测大文本数据中某个关键字，这也是搜索引擎的一种技术。

注意，聚集索引、非聚集索引和前面几个索引的分类并不是一个层面上的。上面的几个分类是从索引的作用来分析的。聚集、非聚集索引是从索引文件上区分的。主键索引就属于聚集索引，即索引和数据存放在一起，叶子节点存放的就是数据。数据表的.idb文件就是存放该表的索引和数据。

辅助索引属于非聚集索引，说到这也就明白了。索引和数据不存放在一起的就是非聚集索引。在MYISAM引擎中，数据表的.MYI文件包含了表的索引， 该表的 叶子节点存储索引和索引对应数据的指针，指向.MYD文件的数据。

索引的几点使用经验

经常被查询的字段；经常作为条件查询的字段；经常用于外键连接或普通的连表查询时进行相等比较字段；不为null的字段；如果是多条件查询，最好创建联合索引，因为联合索引只有一个索引文件。

经常被更新的字段、不经常被查询的字段、存在相同功能的字段

MySQL索引

MySQL的Innodb存储引擎的索引分为聚集索引和非聚集索引两大类

特点：B+树叶子节点存储行数据

一个表中，必须有一个聚集索引，只能有一个聚集索引，Innodb通常把一个表的主键索引作为聚集索引，如果没有主键InnoDB会选择一个唯一索引代替。如果没有这样的索引，InnoDB会隐式的定义一个主键来作为聚集索引，这个字段为6个字节，类型为长整形。

利用主键索引查找行数据是最快的，建议使用自增主键原因是利于索引树的构建（主键自增写入时新插入的数据不会影响到原有页，插入效率高；但是如果主键是无序的或者随机的，那每次的插入可能会导致原有页频繁的分裂，影响插入效率）

特点：B+树叶子节点存储主键ID

一个表中可以有多个非聚集索引，每个非聚集索引即是一棵B+树

通过非聚集索引查找数据时，需要先在非聚集索引上找到主键ID，再从聚集索引获取行数据，这个过程就称之为回表

B树索引中的B树实际上是B+树，至于为什么使用B+树而不使用B树或者红黑树的原因在另外的文章中有提及。

特点：

特点：类似JDK中的HashMap，但无法支持范围查询

特点：使用的算法仍然是B树索引，不同的就是索引列的值必须唯一

对于普通索引来说，查找到满足条件的第一个记录后，需要查找下一个记录，直到碰到第一个不满足条件的记录。

对于唯一索引来说，由于索引定义了唯一性，查找到第一个满足条件的记录后，就会停止继续检索，提升索引性能

另外插入行时会构建该唯一索引，假如索引值重复将插入失败，适合业务上做唯一性检验

通过建立倒排索引，可以极大的提升检索效率,解决判断字段是否包含的问题，但是业务上一般都不采用这种索引，而是使用ES处理全文搜索需求

仅对某个特定字段建立的索引，如(biz_id)

对多个字段建立的索引，如(biz_id,type)

“mysql”建表时使用key建立的索引有什么用？

key 是数据库的物理结构，它包含两层意义，一是约束（偏重于约束和规范数据库的结构完整性），二是索引（辅助查询用的）。包括primary key, unique key, foreign key 等。

primary key 有两个作用，一是约束作用（constraint），用来规范一个存储主键和唯一性，但同时也在此key上建立了一个index；

unique key 也有两个作用，一是约束作用（constraint），规范数据的唯一性，但同时也在这个key上建立了一个index；

foreign key也有两个作用，一是约束作用（constraint），规范数据的引用完整性，但同时也在这个key上建立了一个index；

（1）我们说索引分类，分为主键索引、唯一索引、普通索引(这才是纯粹的index)等，也是基于是不是把index看作了key。 比如 create table t(id int, unique index inx_tx_id  (id));  --index当作了key使用。

（2）最重要的也就是，不管如何描述，理解index是纯粹的index，还是被当作key，当作key时则会有两种意义或起两种作用。

mysql 主键 索引 有什么用

索引是额外占用空间，将索引列排序后额外存储了一定的数据，这样以索引列为条件的查询可能使用到这里的排序数据，找到原始数据列从而提高查询效率。

唯一键是指除了以上的索引条件外，还要求任意两条数据的唯一键列不可相同，因此唯一键是特殊的索引，理论来讲效率更高一些。

主键是选定某一个唯一键作为每一列的特殊标示，是特殊的唯一键。

mysql主键索引和普通索引区别

主键索引又称之为聚簇索引或一级索引，这个索引上面存储着具体的行数据。当通过主键索引查询数据的时候，可以直接在索引上面获取到我们的行数据。

普通索引又称为非聚簇索引或二级索引，这个索引上面存储的是主键索引的键值。当我们通过普通索引获取数据的时候，需要根据普通索引上面存储的主键索引的值，再去查一次主键索引，然后才能从主键索引上查询我们要的行数据。这个动作也就是我们平时经常说的回表操作。

你可以简单理解为：通过主键索引查询数据的时候，只查询1次就OK，而通过普通索引查询数据的时候，需要有回表的动作，需要查询2次才开可以得到数据。

MySQL - InnoDB主键索引、普通索引、唯一索引、联合索引

主键一般有几种选择：

一般DBA会推荐InnoDB表必须建主键，而且推荐使用整型的自增主键。

三种选择的优先级是 自增id 业务整型字段 UUID。

如果使用UUID作为主键，那么B+树的聚集索引的key就是UUID，UUID通常会比整型字段要长，而且字符串的比较是需要逐个字节比较，所以得出两个缺点

比起自增id，虽然都是整型，但是业务字段有可能不是按顺序插入到表，考虑下图。

此时要插入索引值为4的节点，而B+树每页最多存放两个节点，插入4节点后，树变为

B+树特点是，所有节点从左右往右排好序，自增id插入B+是有序的，只会在节点放满了之后，才会新增一个页去存放，比起非自增id，会减少页分裂次数，提高性能。

对非主键进行索引，就是普通索引。

与聚集索引一样，每个普通索引建立后，会用一个B+树进行维护，但是叶子节点并非存储索引对应行的所有记录，而是只存储了主键值，此时得到主键值后，再回到聚集索引上查找一次，即可得到数据记录，即回表。

这个不带行数据完整信息的索引，就叫二级索引（secondary index），也叫辅助索引。

对多个字段同时建索引，就是联合索引。

当查询条件同时涉及多个字段，就可以使用联合索引。

联合索引会根据字段的出现顺序在B+树中排好序，例如先入name排序，当name相同时就使用age，直到比较出大小为止。 利用这个特性，可以使用最左前缀原则优化SQL。

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