一、索引概述
1. 介绍
索引（index）是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构（有序）。
2. 特点
二、索引结构
1. 概述
2. 二叉树
如果主键是顺序插入的，则会形成一个单向链表。
二叉树缺点：
（1）顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。
（2）大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。
红黑树缺点：
（1）大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。
3. B-Tree（多路平衡查找树）
知识小贴士 : 树的度数指的是一个节点的子节点个数。
我们可以通过一个数据结构可视化的网站来简单演示一下。 B-Tree Visualization (usfca.edu)
4. B+Tree
B+Tree是B-Tree的变种，我们以一颗最大度数（max-degree）为 4（4阶）的b+tree为例，来看一下其结构示意图：
（1）绿色框框起来的部分，是索引部分，仅仅起到索引数据的作用，不存储数据。
（2）红色框框起来的部分，是数据存储部分，在其叶子节点中要存储具体的数据。
B+Tree 与 B-Tree相比，主要有以下三点区别：
（1）所有的数据都会出现在叶子节点。
（2）叶子节点形成一个单向链表。
（3）非叶子节点仅仅起到索引数据作用，具体的数据都是在叶子节点存放的。
MySQL 索引数据结构对经典的 B+Tree 进行了优化。在原 B+Tree 的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的 B+Tree，提高区间访问的性能，利于排序。
5. Hash
5.1 结构
哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中。
如果两个(或多个)键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了hash冲突（也称为hash碰撞），可以通过链表来解决。
5.2 特点
A. Hash索引只能用于对等比较(=，in)，不支持范围查询（between，>，< ，...）
B. 无法利用索引完成排序操作
C. 查询效率高，通常(不存在hash冲突的情况)只需要一次检索就可以了，效率通常要高于B+tree索引
5.3 存储引擎支持
在 MySQL 中，支持 hash 索引的是 Memory 存储引擎。 而 InnoDB 中具有自适应hash功能，hash索引是 InnoDB 存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。
6. 思考题（为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构?）
A. 相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；
B. 对于B-tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储
的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低；
C. 相对Hash索引，B+tree支持范围匹配及排序操作；
三、索引分类
1. 索引分类
2. 聚集索引、二级索引
聚集索引选取规则:
（1）如果存在主键，主键索引就是聚集索引。
（2）如果不存在主键，将使用第一个唯一（UNIQUE）索引作为聚集索引。
（3）如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。
（1）聚集索引的叶子节点下挂的是这一行的数据 。
（2）二级索引的叶子节点下挂的是该字段值对应的主键值。
查找过程：
①. 由于是根据name字段进行查询，所以先根据name='Arm'到name字段的二级索引中进行匹配查找。但是在二级索引中只能查找到 Arm 对应的主键值 10。
②. 由于查询返回的数据是*，所以此时，还需要根据主键值10，到聚集索引中查找10对应的记录，最终找到10对应的行row。
③. 最终拿到这一行的数据，直接返回即可。
回表查询： 这种先到二级索引中查找数据，找到主键值，然后再到聚集索引中根据主键值，获取数据的方式，就称之为回表查询。
3. 思考题（ InnoDB 主键索引的 B+tree 高度为多高呢?）
四、索引语法
1. 创建索引
CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name ( index_col_name,... ) ;
2. 查看索引
SHOW INDEX FROM table_name ;
3. 删除索引
DROP INDEX index_name ON table_name ;
五、SQL 性能分析
1. SQL 执行频率
MySQL 客户端连接成功后，通过 show [session|global] status 命令可以提供服务器状态信 息。通过如下指令，可以查看当前数据库的INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次：
-- session 是查看当前会话 ; -- global 是查询全局数据 ; -- 7个下划线代表7个字符 SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______';
Com_delete: 删除次数
Com_insert: 插入次数
Com_select: 查询次数
Com_update: 更新次数
通过上述指令，我们可以查看到当前数据库到底是以查询为主，还是以增删改为主，从而为数据库优化提供参考依据。 如果是以增删改为主，我们可以考虑不对其进行索引的优化。 如果是以查询为主，那么就要考虑对数据库的索引进行优化了。
2. 慢查询日志
慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数（long_query_time，单位：秒，默认10秒）的所有 SQL 语句的日志。
3. profile 详情
4. explain
EXPLAIN 或者 DESC 命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息，包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。
Explain 执行计划中各个字段的含义:
六、索引使用
1. 最左前缀法则
如果索引了多列（联合索引），要遵守最左前缀法则。最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始， 并且不跳过索引中的列。如果跳跃某一列，索引将会部分失效(后面的字段索引失效)。
注意 ： 最左前缀法则中指的最左边的列，是指在查询时，联合索引的最左边的字段(即是
第一个字段)必须存在，与我们编写SQL时，条件编写的先后顺序无关。
2. 范围查询
联合索引中，出现范围查询(>,<)，范围查询右侧的列索引失效。
在业务允许的情况下，尽可能的使用类似于 >= 或 <=
3. 索引失效情况
3.1 索引列运算
不要在索引列上进行运算操作， 索引将失效。
3.2 字符串不加引号
字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效。
如果字符串不加单引号，对于查询结果，没什么影响，但是数据库存在隐式类型转换，索引将失效。
3.3 模糊查询
如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引失效。
3.4 or 连接的条件
当or连接的条件，左右两侧字段都有索引时，索引才会生效。
3.5 数据分布影响
如果MySQL评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。
4. SQL 提示
SQL提示，是优化数据库的一个重要手段，简单来说，就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。
5. 覆盖索引
尽量使用覆盖索引，减少select *。 那么什么是覆盖索引呢？ 覆盖索引是指 查询使用了索引，并且需要返回的列，在该索引中已经全部能够找到 。
6. 前缀索引
当字段类型为字符串（varchar，text，longtext等）时，有时候需要索引很长的字符串，这会让索引变得很大，查询时，浪费大量的磁盘IO， 影响查询效率。此时可以只将字符串的一部分前缀，建立索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。
7. 单列索引与联合索引
单列索引：即一个索引只包含单个列。
联合索引：即一个索引包含了多个列。
七、索引设计原则
1). 针对于数据量较大，且查询比较频繁的表建立索引。
2). 针对于常作为查询条件（where）、排序（order by）、分组（group by）操作的字段建立索引。
3). 尽量选择区分度高的列作为索引，尽量建立唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高。
4). 如果是字符串类型的字段，字段的长度较长，可以针对于字段的特点，建立前缀索引。
5). 尽量使用联合索引，减少单列索引，查询时，联合索引很多时候可以覆盖索引，节省存储空间，避免回表，提高查询效率。
6). 要控制索引的数量，索引并不是多多益善，索引越多，维护索引结构的代价也就越大，会影响增删改的效率。
7). 如果索引列不能存储NULL值，请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含NULL值时，它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询。
