索引
概述
常用的数据结构 - B+树
- 高度平衡：所有叶子节点处于同一层
- 叶子节点存储索引列和主键值（或索引列和完整数据记录），由双向链表构成
- 除了叶子节点外，每个节点可以有多个子节点
常见的索引类型
- 按叶子节点存放的数据分类：聚簇索引（叶子节点存放完整的数据记录，通常主键作为排序条件）和二级索引（需要回表查询完整的数据记录，通常非主键列作为排序条件）
- 覆盖索引：需要查询的内容包含在索引列中
- 联合索引：也称复合索引、组合索引，该类型的索引包含了多个数据列，本质也是一个二级索引
MyISAM引擎的细节和上述（InnoDB引擎）不完全一样。其将索引和数据分开存储。
所有数据都存放在数据文件中，索引树存放对应的行号，根据行号查找对应的数据记录
索引的构建及使用
- InnoDB默认为主键构建一个聚簇索引，叶子节点包含完整的数据记录
- 用户可以为非主键构建二级索引，该B+树的非叶子节点存放索引列的值、主键值以及对应下一层索引页的页号，叶子节点存放索引列的值和主键值，需要根据主键值再去聚簇索引查找完整的数据记录，因此被称为二级索引
- 索引在逻辑层面上是B+树，在物理层面上是以页的形式存放，每一页都是同一层的节点，且页与页之间有双向指针相连。页内按照索引列的值大小排成单向链表。
- 索引页的布局与数据页类似，每一页都分成七个部分，其中数据部分分成若干组，每组中主键大的记录的偏移量会被存储在页目录中的槽中。
- 进行检索时，每条索引指向与其值相等的第一条记录所在的位置。
索引的优缺点
优点
- 提高查找效率
- 如果查找的结果需要按照索引条件分组或者排列，也能减少时间开支
缺点
- 维护索引需要额外的时间，比如插入数据导致的页面分裂，删除数据导致的索引重新排列等。
- 使用索引也需要时间。每次执行查询语句之前，都需要计算不同的索引所需的时间成本，生成一个执行计划。如果索引过多，就有可能导致这个生成执行计划的时间过长。
- 建立索引需要占用额外的空间。每创建一个索引就是构建一个新的二叉树，二叉树的节点需要占据空间。
如何创建合适的索引
为常用作搜索条件的列创建索引为常出现在WHERE、ORDER BY、GROUP BY子句中的列创建索引，仅出现在查询列表中的列就不必要创建索引不为含有太多重复值的列创建索引如果某列中重复的数值很多，该列就不适合作为快速搜索的条件，因此不必要创建索引索引列的数据类型占用空间尽可能小为某列创建索引，索引树的节点中就都存放有该列的值，如果值的类型占用的存储空间太大，就会产生不必要的空间消耗。例如使用INT类型就足够表示，就不必要使用BIGINT类型。为列前缀创建索引可以将字符串中的前几个字符存放到索引中。创建覆盖索引常出现在查询列表中的列可以创建覆盖索引，这样B+树中的叶子节点就有需要的结果，不需要回表查询，减少时间开销。不要在搜索条件中进行索引列的运算例如以key列创建了索引，如果WHERE子句中的搜索条件是WHERE key * 2 < 4，那么MySQL将使用全表扫描而不使用索引。表的主键设置为自动递增MySQL默认为表格的主键列创建聚簇索引，如果主键不是递增的，那么插入新记录时就有可能导致正好插入到已满的数据页的中间，此时MySQL需要进行页面分裂，并把一些数据移动到新的页面中，造成无谓的性能损耗。不要创建冗余和重复索引例如本身已经创建了一个针对key1\key2的联合索引，就不需要单独再为key1创建索引了