概念
- mysql index官方文档
- 索引是数据库管理系统中一种数据结构，用以协助快速查询数据库表中数据，典型的索引结构如B+ tree。
有什么用？
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
打个比方，如果合理的设计且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。
拿汉语字典的目录页（索引）打比方，我们可以按拼音、笔画、偏旁部首等排序的目录（索引）快速查找到需要的字。
分类
物理存储顺序
- MySQL的Innodb存储引擎的索引分为聚集索引和非聚集索引(二级索引)。 聚集索引是Innodb引擎才有的概念。
- 为什么说是按照物理存储顺序分类呢？因为聚集索引的逻辑顺序就是数据记录的物理顺序，而非聚集索引却不是如此。 举个例子，聚集索引就像是汉语字典中的拼音索引，字典中的字就是按照这个顺序存的。非聚集索引就像是部首索引，相同偏旁的字在索引页上是相邻的，但是真实的位置却不一定是相邻的。类似的例子还有电话簿，大家自行想象一下。
- 聚集索引怎么选定呢？
- 第一个唯一且不能为NULL的列就会被选为聚集索引，一般就是主键了。
- 如果没有符合条件的列，引擎会自动生成一个6字节的ROWID。
- 非聚集索引为什么被称为二级索引呢？ 因为其索引最终是指向聚集索引的key，一般来说记录还要通过聚集索引才能找到真实的记录，这样要经过两次索引查询，所以被称为二级索引。
- 非聚集索引可以有多个么？Innodb存储引擎中行记录就是按照聚集索引维度顺序存储的，Innodb的表也称为索引表；因为行记录只能按照一个维度进行排序，所以一张表只能有一个聚集索引。
逻辑存储
- 唯一索引：column不可重复的索引
- 主键索引：非NULL的唯一索引
- 普通索引：相比前两者要求要更低，可以重复，可以为空，一般要求区分度比较大，不然可能也不会走这个索引
- 联合索引：多列组合的索引
- 覆盖索引：官方定义是说包含了一个查询的所有列的索引。列索引(column index)，或者是联合索引(composite index)就可以成为覆盖索引。
数据类型
- b+ tree索引: btree也就是平衡多路查找树的升级版本
- hash索引：适合做精确的搜索，不适合做范围查询
- fulltext索引：希望通过关键字的匹配来进行查询过滤，那么就需要基于相似度的查询
- 引擎支持
- MySQL 5.6 以前的版本，只有 MyISAM 存储引擎支持全文索引；
- MySQL 5.6 及以后的版本，MyISAM 和 InnoDB 存储引擎均支持全文索引;
- 只有字段的数据类型为 char、varchar、text 及其系列才可以建全文索引。
- 引擎支持
- R-tree索引: 一种多维度的空间索引，例如:地图，巨型，多边形
b+ tree
- b+ tree官方文档（注意官方文档上一直写的是b-tree,但实际上大家为了区分普通的b-tree，都会叫b+ tree）
- b tree: 在计算机科学中，B树（B-tree）是一种树状数据结构，它能够存储数据、对其进行排序并允许以O(log n)的时间复杂度运行进行查找、顺序读取、插入和删除的数据结构。B树，概括来说是一个节点可以拥有多于2个子节点的二叉查找树。与自平衡二叉查找树不同，B-树为系统最优化大块数据的读和写操作。
- b+ tree
- 一种广泛用于各种数据库索引的数据结构, 能始终保持索引是排序的状态，支持等于和范围查询（包含大于，小于，between and）
- 它并不是一颗二叉树，因为它的子节点个数不限于两个
- b+ tree与 b tree的区别是什么？参考文章浅谈算法和数据结构: 十 平衡查找树之B树
- b+ tree的非叶子节点不包含数据信息，只包含导航信息
- 树的所有叶结点构成一个有序链表，可以按照关键码排序的次序遍历全部记录。
- b+ tree有n棵子树的结点中含有n个关键字； (而b tree是n棵子树有n-1个关键字)
- B+ tree的优点在于：
- 由于B+树在内部节点上不好含数据信息，因此在内存页中能够存放更多的key。 数据存放的更加紧密，具有更好的空间局部性。因此访问叶子几点上关联的数据也具有更好的缓存命中率。
- B+树的叶子结点都是相链的，因此对整棵树的便利只需要一次线性遍历叶子结点即可。而且由于数据顺序排列并且相连，所以便于区间查找和搜索。而B树则需要进行每一层的递归遍历。相邻的元素可能在内存中不相邻，所以缓存命中性没有B+树好。
索引列
- 单列索引
- 多列索引-组合索引/联合索引/复合索引
存储引擎支持
Innodb
- B+ tree索引
- (5.6及以后的版本)全文索引
- （5.7及以后的版本）地理空间索引（Geospatial indexing）
- 自适应哈希索引：注意这个只是个优化项目，不能自己在DDL中选定。在Mysql5.6及以上可用，这个索引是Innodb针对于Using 和 in 这两种操作的一种优化手段，只存在于内存中，是基于已有B+ tree索引建立的。hash的key是任意长度的b+ tree索引的前缀，这个长度是根据索引被搜索的模式来决定的。
Myisam
- B+ tree索引
- 全文索引
- 地理空间索引(Geospatial indexing)
使用技巧
建索引
- 对常用排序、分组，CURD条件字段应当建立索引
- 索引的数量不宜过多，避免冗余索引，DBA的建议是不超过5个。联合索引的键不超过3个，太都了之后更新效率必然受到影响，而且似乎也没有必要，极有可能造成索引的冗余
- 主键尽量是数字，避免使用字符串，因为使用数字的判断速度快
- 索引的区分度尽量的大
- 索引(逻辑)类型选择，按照逻辑顺序
- 每张表必须有一个主键索引，因为主键索引速度快
- 对于常用的字段，如果唯一可以建立唯一索引，如果不唯一可考虑建立普通索引
- 组合使用列，可以使用联合索引
用索引
- 能用主键索引的地方一定要用上，速度快
- 避免在索引字段上使用函数
- 联合索引的最左前缀原则
优化分析
- 5.7版本explain关键字，限于篇幅，这里只是简单说一下
- 作用：获取SQL的执行计划信息
- 信息来源：SQL语句优化器-optimizer。这些信息包含：优化器是怎么处理语句的, 包括表连接的顺序。具体的信息见explain输出格式
- 作用范围： SELECT, DELETE, INSERT, REPLACE以及UPDATE
- 5.7版本慢查询日志
常见面试题
- 索引类型 @见笔记
- 聚集索引和非聚集索引的差别？ @见笔记
- 自适应哈希索引是什么？ @见笔记
- 覆盖索引也有什么用？ @见笔记
- 索引的优化方式有哪些？或者说有没有一些索引优化经验？
- 使用explain做分析
- 建索引的一些原则, 见笔记
- 聚集索引的选定标准是什么？ @见笔记
- 聚集索引跟主键索引的差别是什么? @见笔记
- 考察不同情况下是否会使用到联合索引 @遵循最左前缀原则
- b+ tree和b tree有什么区别？见笔记
- b+ tree支持范围查询么？支持，相邻叶子节点会连接起来
- 相比于hash索引，b+ tree索引有什么好处？ 支持范围查询
- 索引页和数据页的关系是什么？
- 聚集索引的叶子节点是数据
- 非聚集索引的索引叶子节点，对应的是聚集索引的键值，需要到聚集索引也就是数据页去查找数据
- 一张表全是索引会怎么样？
- 索引页数据量太大
- 有重复索引，没必要，举个例子：使用A条件就可以找到某一条记录，那么剩余的索引条件B,C,D,E其实都是没有必要的
参考文章
来源：CSDN
作者：即将奔跑的蜗牛
链接：https://blog.csdn.net/sweetyi/article/details/104071591