索引

索引是表的目录，是数据库中专门用于帮助用户快速查询数据的一种数据结构。类似于字典中的目录，查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置，以此快速定位查询数据。对于索引，会保存在额外的文件中。

Mysql数据库使用B+树来实现索引的。B+树的特点就是叶子节点包含了所有的关键字信息和data数据，非叶子节点只包含子节点的最大或者最小关键字，用来实现索引。
好处：既能实现快速查找，相比于B树又节约了内存空间。

（注：底层的索引实现存储方式由：顺序文件上的索引、B+树的索引、散列索引、位图索引等）

Mysql数据库中的索引实现主要依赖于两个存储引擎，MyISAM和InnoDB，都是使用B+树作为索引结构。区别就是MyISAM中使用B+树的叶子节点的data域存放数据的内存地址，而InnoDB中树的叶节点data域保存了完整的数据。

优缺点：

索引可以提高查询速度，会减慢写入速度，索引的缺点是创建和维护索引需要耗费时间。也占物理空间，对数据库进行增删改的时候也要动态的维护索引。
索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引。

什么样的字段适合创建索引
  1. 表的主键、外键必须有索引；外键是唯一的，而且经常会用来查询
  2. 经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；
  3. 数据量超过300的表应该有索引；
  4. 重要的SQL或调用频率高的SQL，比如经常出现在where子句中的字段，order by,group by, distinct的字段都要添加索引
  5. 经常用到排序的列上，因为索引已经排序。
  6. 经常用在范围内搜索的列上创建索引，因为索引已经排序了，其指定的范围是连续的
什么场景不适合创建索引
  1. 对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引，这是因 为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。
  2. 对于那 些只有很少数据值的列也不应该增加索引。因为本来结果集合就是相当于全表查询了，所以没有必要。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比 例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。
  3. 对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。
  4. 当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因 此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。
  5. 不会出现在where条件中的字段不该建立索引。
  6. 如果列均匀分布在 1 和 100 之间，却只是查询中where key_part1 > 1 and key_part1 < 90不应该增加索引
    Mysql索引使用的数据结构主要有BTree索引 和 哈希索引 。对于哈希索引来说，底层的数据结构就是哈希表，因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候，可以选择哈希索引，查询性能最快；其余大部分场景，建议选择BTree索引。
索引分类
  1. 聚集索引
  2. 非聚集索引（辅助索引或者二级索引）

聚集索引：

  1. 主键索引（PRIMAY KEY）：加速查找，约束列数据不能重复，数据不能为 null；聚集索引可以理解为主键，一个表只能有一个聚集索引

非聚集索引：

  1. 唯一索引（UNIQUE） ：与普通索引类型，不同的是：加速查询 + 列值唯一（可以有null）
  2. 常规索引（INDEX）：仅加速查询 最基本的索引，没有任何限制，是我们大多数情况下使用到的索引。
  3. 全文索引（FULLTEXT）：全文索引（fulltext）仅可以适用于MyISAM引擎的数据表；作用于CHAR、VARCHAR、TEXT数据类型的列。


不同引擎下的索引内部结构

Mysql的BTree索引使用的是B数中的B+Tree，但对于主要的两种存储引擎的实现方式是不同的。

MyISAM: B+Tree叶节点的data域存放的是数据记录的地址。在索引检索的时候，首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址读取相应的数据记录。这被称为“非聚簇索引”。

InnoDB: 其数据文件本身就是索引文件。相比MyISAM，索引文件和数据文件是分离的，其表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。这被称为“聚簇索引（或聚集索引）”。而其余的索引都作为辅助索引，辅助索引的data域存储相应记录主键的值而不是地址，这也是和MyISAM不同的地方。在根据主索引搜索时，直接找到key所在的节点即可取出数据；在根据辅助索引查找时，则需要先取出主键的值，在走一遍主索引。 因此，在设计表的时候，不建议使用过长的字段作为主键，也不建议使用非单调的字段作为主键，这样会造成主索引频繁分裂。

聚集索引与非聚集索引的区别

认清一点，聚簇索引以及非聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。
《高性能MySQL》读后感——聚簇索引

  1. 聚集索引可以查到需要查找的数据
  2. 通过非聚集索引可以查到记录对应的主键值 ， 再使用主键的值通过聚集索引查找到需要的数据
  3. 不管以任何方式查询表， 最终都会利用主键通过聚集索引来定位到数据， 聚集索引（主键）是通往真实数据所在的唯一路径

myisam的索引和数据分开存储 mysql索引是在内存中吗_数据

结论：
  1. 索引的数据结构：非二叉平衡树（B树、B+树）
  2. 表要加主键（聚集索引）
  3. 加索引后会使查询变快
    先通过属性索引找到需要的主键值，再通过聚集索引找到需要的数据，不需要扫描所有数据
  4. 加索引后会使写入、修改、删除变慢
    平衡树这个结构必须一直维持在一个正确的状态， 增删改数据都会改变平衡树各节点中的索引数据内容，破坏树结构， 因此，在每次数据改变时， DBMS必须去重新梳理树（索引）的结构以确保它的正确
  5. 有时需在多个字段上建索引，可以大大提高查询效率