索引
索引的简介
简单来说，索引是一种数据结构 其目的在于提高查询效率 可以简单理解为“排好序的快速查找结构”
一般来说，索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储在中磁盘上
我们一般所说的索引，如果没有特殊说明的话，就是指B+树结构组织的索引。其中聚集索引，次要索引，覆盖索引，复合索引，前缀索引，唯一索引默认都是使用B+树索引。 一般java开发知道这些基本够用了
索引的优势
类似大学图书馆建数目索引，提高数据检索效率，降低数据库的io成本
通过索引对数据进行排序，降低数据排序成本，降低了cpu的
劣势
索引实际上也是一张表，保存了主键和索引字段，并指向实体表的记录，所以索引列也要空间
虽然索引大大提高了查询速度，但是会降低更新表的速度，如对表进行insert,update和delete。因为更新表时，mysql不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次添加了索引列的字段
索引只是提高效率的一个因素，如果你的mysql有大数据量的表，就需要花时间研究建立最优秀的索引，或优化查询语句。
索引的使用
单值索引
唯一索引
复合索引
基本语法
show index from TableName;(查看表的索引)
eg：show index from city;
create [unique] index indexname(索引名称) on TableName(字段名)；
eg:create index idx_city_name on city(cname);
eg:create index idx_city_idnamepid on city(id,name,pid);
drop index indexname on TableName;
eg:drop index idx_city_name on city;
使用ALERT命令
ALERT TABLE tbl_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;
ALERT TABLE tbl_name ADD UNIQUE index_name(column_list);这条语句创建索引的值必须是唯一的（除了null外，null可能会出现多次）
ALERT TABLE tbl_name ADD INDEX index_name(colmun_list);添加普通索引，索引值可出现多次
ALERT TABLE tbl_name ADD FULLTEXT index_name(column_list);该语句指定了索引为FULLTEXt，用于全文索引
mysql索引结构
BTree索引
Hash索引
full-text索引
R-Tree索引
检索原理
哪些情况下需要创建索引
a.主键自动建立唯一索引
b.频繁作为查询条件的字段应该创建索引
c.查询中与其它表关联的字段，外键关系建立索引
d.频繁更新的字段不适合建立索引（因为每次更新不仅仅是更新数据还要更新索引，加重io负担）
e.where条件里用不到的字段不创建索引
f.单键/组合索引的选择问题（在高并发下倾向创建组合索引）
g.查询中排序的字段，排序字段若通过索引去访问将大大提高排序速度
h.查询中统计或分组的字段
哪些情况下不需要创建索引
a.表记录太少
b.经常增删改查的表（读少写多）
c.数据重复且分布平均的表字段，因此应该只为最经常查询和最经常排序的数据列建立索引，注意，如果某个数据列包含许多重复内容，为它建立索引就没有太大的实际效果
B-树
B-树,这里的 B 表示 balance( 平衡的意思),B-树是一种多路自平衡的搜索树
它类似普通的平衡二叉树，不同的一点是B-树允许每个节点有更多的子节点。下图是 B-树的简化图.
B-树有如下特点:
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所有键值分布在整颗树中；
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任何一个关键字出现且只出现在一个结点中；
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搜索有可能在非叶子结点结束；
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在关键字全集内做一次查找,性能逼近二分查找；
B+ 树
B+树是B-树的变体，也是一种多路搜索树, 它与 B- 树的不同之处在于:
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所有关键字存储在叶子节点出现,内部节点(非叶子节点并不存储真正的 data)
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为所有叶子结点增加了一个链指针
简化 B+树 如下图
为什么使用B-/B+ Tree
红黑树等数据结构也可以用来实现索引，但是文件系统及数据库系统普遍采用B-/+Tree作为索引结构。MySQL 是基于磁盘的数据库系统,索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上,索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗,相对于内存存取，I/O存取的消耗要高几个数量级,索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数。为什么使用B-/+Tree，还跟磁盘存取原理有关。
局部性原理与磁盘预读
由于磁盘的存取速度与内存之间鸿沟,为了提高效率,要尽量减少磁盘I/O.磁盘往往不是严格按需读取，而是每次都会预读,磁盘读取完需要的数据,会顺序向后读一定长度的数据放入内存。而这样做的理论依据是计算机科学中著名的局部性原理：
当一个数据被用到时，其附近的数据也通常会马上被使用 程序运行期间所需要的数据通常比较集中
由于磁盘顺序读取的效率很高(不需要寻道时间，只需很少的旋转时间)，因此对于具有局部性的程序来说，预读可以提高I/O效率.预读的长度一般为页(page)的整倍数。
MySQL(默认使用InnoDB引擎),将记录按照页的方式进行管理,每页大小默认为16K(这个值可以修改).linux 默认页大小为4K
B-/+Tree索引的性能分析
实际实现B-Tree还需要使用如下技巧：
每次新建节点时，直接申请一个页的空间，这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里，加之计算机存储分配都是按页对齐的，就实现了一个结点只需一次I/O。
假设 B-Tree 的高度为 h,B-Tree中一次检索最多需要h-1次I/O（根节点常驻内存），渐进复杂度为O(h)=O(logdN)O(h)=O(logdN)。一般实际应用中，出度d是非常大的数字，通常超过100，因此h非常小（通常不超过3）。
而红黑树这种结构，h明显要深的多。由于逻辑上很近的节点（父子）物理上可能很远，无法利用局部性，所以红黑树的I/O渐进复杂度也为O(h)，效率明显比B-Tree差很多。
为什么使用 B+树
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B+树更适合外部存储,由于内节点无 data 域,一个结点可以存储更多的内结点,每个节点能索引的范围更大更精确,也意味着 B+树单次磁盘IO的信息量大于B-树,I/O效率更高。
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Mysql是一种关系型数据库，区间访问是常见的一种情况，B+树叶节点增加的链指针,加强了区间访问性，可使用在范围区间查询等，而B-树每个节点 key 和 data 在一起，则无法区间查找。
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