索引
什么是索引
索引是一种数据结构。就像书有目录一样，这个目录就是索引，方便我们找到具体想看的那页。它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。
为什么使用索引
DB在执行一条SQL语句的时候，默认的方式是根据搜索条件进行全表扫描，遇到匹配条件的就加入搜索结果集合。如果我们对某一字段增加索引，查询时就会先去索引列表中一次定位到特定值的行数，大大减少遍历匹配的行数，所以能明显增加查询的速度。
索引的基本原理
索引的原理就是把无序的数据变成有序的查询，把创建了索引的列的内容进行排序，对排序结果生成倒排表，在倒排表内容上拼上数据地址链，在查询的时候，先拿到倒排表内容，再取出数据地址链，从而拿到具体数据。
MySQL索引
MySQL索引有使用B+树，也有使用hash表
比较：
（1）底层时间复杂度
B+树——O(logn)；hash——O(1)
（2）B+树不用全量数据加载，可以按分值加载，并且更适合范围查询；hash表占空间大，范围查找时需要多次查询。
B树和B+树的简要说明
B树和AVL树(平衡二叉树) 的差别就是B树属于多叉树，又名平衡多路查找树，即一个结点的查找路径不止左、右两个，而是有多个。数据库索引技术里大量使用者B树和B+树的数据结构。一个结点存储多个值(索引)。
重点： B+树的查找过程，与B树类似，只不过查找时，如果在非叶子节点上的关键字等于给定值，并不终止，而是继续沿着指针直到叶子节点位置。因此在B+树，不管查找成功与否，每次查找都是走了一条从根到叶子节点的路径。
（解释：说白了就是在叶子节点部分加上顺序指针，在B+Tree的每个叶子节点增加一个指向相邻叶子节点的指针，就形成了带有顺序访问指针的B+Tree。做这个优化的目的是为了提高区间访问的性能）
例如如果要查询key为从n到m的所有数据记录，当找到n后，只需顺着节点和指针顺序遍历就可以一次性访问到所有数据节点，极大提到了区间查询效率。
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使用索引一定会好吗，优缺点？
优点：方便查询，缩短查询时间
缺点：
（1）创建索引，维护索引需要消耗时间，数据量越多，维护成本越高。
（2）索引要占空间，会影响表的最大存储量。
（3）对表中数据进行增加、删除和修改，索引要动态维护，降低数据维护速度。
什么样的字段不适合创建索引
（1）列的值唯一性小（可能值小），比如性别。
（2）更新频繁的表，避免建立过多的索引。
（3）数据量小的表。
创建索引的原则
1） 最左前缀匹配原则，组合索引非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。
2）较频繁作为查询条件的字段才去创建索引
3）更新频繁字段不适合创建索引
4）若是不能有效区分数据的列不适合做索引列(如性别，男女未知，最多也就三种，区分度实在太低)
5）尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可。
6）定义有外键的数据列一定要建立索引。
7）对于那些查询中很少涉及的列，重复值比较多的列不要建立索引。
8）对于定义为text、image和bit的数据类型的列不要建立索引。
索引的使用场景
（1）where
（2）order by
使用order by将查询结果按照某个字段排序时，如果该字段没有建立索引，那么执行计划会将数据从硬盘分批读取到内存排序，最后合并排序结果，这个操作是很影响性能的。
但是如果我们对该字段建立索引alter table 表名 add index(字段名)，那么由于索引本身是有序的，因此直接按照索引的顺序和映射关系逐条取出数据即可。而且如果分页的，那么只用取出索引表某个范围内的索引对应的数据，而不用像上述那取出所
有数据进行排序再返回某个范围内的数据。
（3）join
对join语句匹配关系（on）涉及的字段建立索引能够提高效率
索引覆盖
如果要查询的字段都建立过索引，那么引擎会直接在索引表中查询而不会访问原始数据（否则只要有一个字段没有建立索引就会做全表扫描），这叫索引覆盖。因此我们需要尽可能的在select后只写必要的查询字段，以增加索引覆盖的几率。
这里值得注意的是不要想着为每个字段建立索引，因为优先使用索引的优势就在于其体积小。
索引和引擎不可分，MySQL中的索引如何实现的呢？
MySQL包含两种存储引擎：MyISAM存储引擎，InnoDB存储引擎。
一、MyISAM存储引擎
（1）MyISAM索引实现（非聚集）
MyISAM 索引文件 和 数据文件 是 “分离的”。
（2）查找底层逻辑
a首先 MyISAM 索引文件和数据文件是分离的
b先去.myi文件查找，发现是B+树结构
c会快速从B+树的根节点依次向下定位，每一个节点是一次磁盘IO查找，最终从B+树中定位到我们需要的 key 值
d发现这个 key 值对应的 data 是一行数据的地址指针，从而直接从磁盘上面找到该数据
二、InnoDB存储引擎
（1）innoDB 表数据 和 索引存储 在一个文件中（.ibd文件）
（2）查找 的底层逻辑
a首先 InnoDB 表数据和索引存储在同一个文件中（.ibd文件）
b先去.ibd文件查找，是B+树结构
c会快速从B+树的根节点依次向下定位，每一个节点是一次磁盘IO查找，最终从B+树中定位到我们需要的 key 值
d发现这个 key 值对应的 data 直接就是需要的行数据
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索引分类
（1）单列索引：如有唯一主键，这种主键约束就是单列索引。
（2）多列索引（组合索引）：查询条件不只有一个。
组合索引的触发例子
index ( name , id );
name,id是两个字段——组合索引。
触发组合索引, 必须要有name才能触发
select * from t_user where name and id ; 触发组合索引
select * from t_user where name; 触发组合索引
select * from t_user where id and name ; 触发组合索引
select * from t_user where id ; 不会触发组合索引
如何查看触发情况：就看查询的次数。使用关键字 explain
explain select * from t_user where id ;
（3）text类型，全文索引：如文章中的关键字检索。
（4）空间索引：多个维度，如微信中附近的人；游戏中找周围的人物。
创建、插入、删除索引
创建、插入、删除索引
第一种方式：在执行CREATE TABLE时创建索引
CREATE TABLE user_index2 (
id INT auto_increment PRIMARY KEY,
first_name VARCHAR (16),
last_name VARCHAR (16),
id_card VARCHAR (18),
information text,
KEY name (first_name, last_name),
FULLTEXT KEY (information),//全文索引
UNIQUE KEY (id_card)
);
第二种方式：使用ALTER TABLE命令去增加索引
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list);其中table_name是要增加索引的表名，column_list指出对哪些列进行索引，多列时各列之间用逗号分隔。索引名index_name可自己命名，缺省时，MySQL将根据第一个索引列赋一个名称。另外，ALTER TABLE允许在单个语句中更改多个表，因此可以在同时创建多个索引。
ALTER TABLE用来创建普通索引、UNIQUE索引或PRIMARY KEY索引。
第三种方式：使用CREATE INDEX命令创建
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_list);
CREATE INDEX可对表增加普通索引或UNIQUE索引。（但是，不能创建PRIMARY KEY索引）
删除索引
根据索引名删除普通索引、唯一索引、全文索引：alter table 表名 drop KEY 索引名
alter table user_index drop KEY name;
alter table user_index drop KEY id_card;
alter table user_index drop KEY information;
删除主键索引：alter table 表名 drop primary key（因为主键只有一个）。这里值得注意的是，如果主键自增长，那么不能直接执行此操作（自增长依赖于主键索引）：
需要取消自增长再行删除：
alter table user_index
– 重新定义字段
MODIFY id int,
drop PRIMARY KEY
但通常不会删除主键，因为设计主键一定与业务逻辑无关。
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本人结合其他博客和自己的想法做的学习总结，如有错误，欢迎指正交流，大家一起努力，共同进步！
