索引的概述

索引是一種用于快速查詢和檢索數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其本質(zhì)可以看成是一種排序好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。索引的作用就相當(dāng)于書的目錄。打個比方: 我們在查字典的時候，如果沒有目錄，那我們就只能一頁一頁的去找我們需要查的那個字，速度很慢。如果有目錄了，我們只需要先去目錄里查找字的位置，然后直接翻到那一頁就行了。索引底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存在很多種類型，常見的索引結(jié)構(gòu)有: B 樹， B+樹 和 Hash、紅黑樹。在 MySQL 中，無論是 Innodb 還是 MyIsam，都使用了 B+樹作為索引結(jié)構(gòu)。

2、索引原理

索引的存儲原理大致可以概括為一句話：以空間換時間。

一般來說索引本身也很大，不可能全部存儲在內(nèi)存中，因此索引往往是存儲在磁盤上的文件中的（可能存儲在單獨的索引文件中，也可能和數(shù)據(jù)一起存儲在數(shù)據(jù)文件中）。數(shù)據(jù)庫在未添加索引進(jìn)行查詢的時候默認(rèn)是進(jìn)行全文搜索，也就是說有多少數(shù)據(jù)就進(jìn)行多少次查詢，然后找到相應(yīng)的數(shù)據(jù)就把它們放到結(jié)果集中，直到全文掃描完畢。

3、索引的優(yōu)缺點

優(yōu)點：
大大提高數(shù)據(jù)查詢速度。
可以提高數(shù)據(jù)檢索的效率，降低數(shù)據(jù)庫的IO成本，類似于書的目錄。
通過索引列對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，降低數(shù)據(jù)的排序成本降低了CPU的消耗。
被索引的列會自動進(jìn)行排序，包括【單例索引】和【組合索引】，只是組合索引的排序需要復(fù)雜一些。
如果按照索引列的順序進(jìn)行排序，對order by語句來說，效率就會提高很多。

缺點：
索引會占據(jù)磁盤空間。
索引雖然會提高查詢效率，但是會降低更新表的效率。比如每次對表進(jìn)行增刪改查操作，MySQL不僅要保存數(shù)據(jù)，還有保存或者更新對應(yīng)的索引文件。
維護(hù)索引需要消耗數(shù)據(jù)庫資源。

注意：但是，使用索引一定能提高查詢性能嗎?  大多數(shù)情況下，索引查詢都是比全表掃描要快的。但是如果數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)量不大，
那么使用索引也不一定能夠帶來很大提升。

4、索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

MySQL 默認(rèn)的存儲引擎 InnoDB 采用的是 B+ 作為索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，原因有：

B+ 樹的非葉子節(jié)點不存放實際的記錄數(shù)據(jù)，僅存放索引，因此數(shù)據(jù)量相同的情況下，相比存儲即存索引又存記錄的 B 樹，B+樹的非葉子節(jié)點可以存放更多的索引，因此 B+ 樹可以比 B 樹更「矮胖」，查詢底層節(jié)點的磁盤 I/O次數(shù)會更少。
B+ 樹有大量的冗余節(jié)點（所有非葉子節(jié)點都是冗余索引），這些冗余索引讓 B+ 樹在插入、刪除的效率都更高，比如刪除根節(jié)點的時候，不會像 B 樹那樣會發(fā)生復(fù)雜的樹的變化；
B+ 樹葉子節(jié)點之間用鏈表連接了起來，有利于范圍查詢，而 B 樹要實現(xiàn)范圍查詢，因此只能通過樹的遍歷來完成范圍查詢，這會涉及多個節(jié)點的磁盤 I/O 操作，范圍查詢效率不如 B+ 樹。

5、索引的分類

（1）我們可以按照四個角度來分類索引。
   按「數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)」分類：B+tree索引、Hash索引、Full-text索引。
   按「物理存儲」分類：聚簇索引（主鍵索引）、二級索引（輔助索引）。
   按「字段特性」分類：主鍵索引、唯一索引、普通索引、前綴索引。
   按「字段個數(shù)」分類：單列索引、聯(lián)合索引。
   InnoDB 是在 MySQL 5.5 之后成為默認(rèn)的 MySQL 存儲引擎，B+Tree 索引類型也是 MySQL 存儲引擎采用最多的索引類型。

   在創(chuàng)建表時，InnoDB 存儲引擎會根據(jù)不同的場景選擇不同的列作為索引：
   如果有主鍵，默認(rèn)會使用主鍵作為聚簇索引的索引鍵（key）；
   如果沒有主鍵，就選擇第一個不包含 NULL 值的唯一列作為聚簇索引的索引鍵（key）；
   在上面兩個都沒有的情況下，InnoDB 將自動生成一個隱式自增 id 列作為聚簇索引的索引鍵（key）；
   其它索引都屬于輔助索引（Secondary Index），也被稱為二級索引或非聚簇索引。創(chuàng)建的主鍵索引和二級索引默認(rèn)使用的是 B+Tree 索引。
   從物理存儲的角度來看，索引分為聚簇索引（主鍵索引）、二級索引（輔助索引）。
   區(qū)別：
   主鍵索引的 B+Tree 的葉子節(jié)點存放的是實際數(shù)據(jù)，所有完整的用戶記錄都存放在主鍵索引的 B+Tree 的葉子節(jié)點里；
   二級索引的 B+Tree 的葉子節(jié)點存放的是主鍵值，而不是實際數(shù)據(jù)。
   所以，在查詢時使用了二級索引，如果查詢的數(shù)據(jù)能在二級索引里查詢的到，那么就不需要回表，這個過程就是覆蓋索引。
   如果查詢的數(shù)據(jù)不在二級索引里，就會先檢索二級索引，找到對應(yīng)的葉子節(jié)點，獲取到主鍵值后，然后再檢索主鍵索引，
   就能查詢到數(shù)據(jù)了，這個過程就是回表。
   
（2）常見索引的介紹
   1.主鍵索引：primary key
   設(shè)定為主鍵后，數(shù)據(jù)庫自動建立索引，InnoDB為聚簇索引，主鍵索引列值不能為空（Null）。
   2.唯一索引：
   索引列的值必須唯一，但允許有空值（Null），但只允許有一個空值（Null）。
   3.復(fù)合索引：
   一個索引可以包含多個列，多個列共同構(gòu)成一個復(fù)合索引。
   4.全文索引：
   Full Text（MySQL5.7之前，只有MYISAM存儲引擎引擎支持全文索引）。
   全文索引類型為FULLTEXT，在定義索引的列上支持值的全文查找允許在這些索引列中插入重復(fù)值和空值。全文索引可以在Char、VarChar 上創(chuàng)建。
   5.空間索引：
   MySQL在5.7之后的版本支持了空間索引，而且支持OpenGIS幾何數(shù)據(jù)模型，MySQL在空間索引這方年遵循OpenGIS幾何數(shù)據(jù)模型規(guī)則。
   6.前綴索引：
   在文本類型為char、varchar、text類列上創(chuàng)建索引時，可以指定索引列的長度，但是數(shù)值類型不能指定。

6、如何判斷sql是否走索引？

通過explain關(guān)鍵字查看這條語句的執(zhí)行計劃
key：實際使用的索引，如果為NULL，則表示沒有使用索引
type：顯示查詢使用了何種類型，從好到壞，依次為：
system：表中只有一行數(shù)據(jù)
const：單表中最多只有一條匹配行，比如說根據(jù)主鍵或者說唯一索引進(jìn)行查詢
eq-ref：使用唯一索引，比如說在聯(lián)表查詢中使用主鍵或者唯一索引作為關(guān)聯(lián)條件
ref：使用非唯一索引或者唯一索引前綴掃描
range：索引范圍掃描
index：全索引掃描
all：全表掃描
possible_key：能使用那個索引在表中找到該行
rows：大致估算出找到所需的記錄所需要讀取的行數(shù)

7、索引失效以及為什么失效

當(dāng)我們使用左或者左右模糊匹配的時候，也就是 like %xx 或者 like %xx%這兩種方式都會造成索引失效；因為索引是通過前綴進(jìn)行構(gòu)建的。
當(dāng)我們在查詢條件中對索引列使用函數(shù)，就會導(dǎo)致索引失效。因為MySQL沒有對使用了函數(shù)后的索引列創(chuàng)建索引。
當(dāng)我們在查詢條件中對索引列進(jìn)行表達(dá)式計算，也是無法走索引的。同上。
MySQL 在遇到字符串和數(shù)字比較的時候，會自動把字符串轉(zhuǎn)為數(shù)字，然后再進(jìn)行比較。如果字符串是索引列，而條件語句中的輸入?yún)?shù)是數(shù)字的話，
那么索引列會發(fā)生隱式類型轉(zhuǎn)換，由于隱式類型轉(zhuǎn)換是通過 CAST 函數(shù)實現(xiàn)的，等同于對索引列使用了函數(shù)，所以就會導(dǎo)致索引失效。
聯(lián)合索引要能正確使用需要遵循最左匹配原則，也就是按照最左優(yōu)先的方式進(jìn)行索引的匹配，否則就會導(dǎo)致索引失效。
在 WHERE 子句中，如果在 OR 前的條件列是索引列，而在 OR 后的條件列不是索引列，那么索引會失效。

8、索引為什么能提高查詢性能

MySQL 的數(shù)據(jù)是持久化的，意味著數(shù)據(jù)（索引+記錄）是保存到磁盤上的，因為這樣即使設(shè)備斷電了，數(shù)據(jù)也不會丟失。
數(shù)據(jù)存儲在磁盤（ SSD 跟 CPU 性能也不在一個量級），而磁盤處理數(shù)據(jù)很慢；提高磁盤性能主要通過減少 I/O 次數(shù)，以及單次 I/O 有效數(shù)據(jù)量；

索引通過多階（一個節(jié)點保存多個數(shù)據(jù)，指向多個子節(jié)點）使樹的結(jié)構(gòu)更矮胖，從而減少 I/O 次數(shù)；
索引通過 B+ 樹，把業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與索引數(shù)據(jù)分離，來提高單次 I/O 有效數(shù)據(jù)量，從而減少 I/O 次數(shù)；
索引通過樹數(shù)據(jù)的有序和「二分查找」（多階樹可以假設(shè)為多分查找），大大縮小查詢范圍；
索引針對的是單個字段或部分字段，數(shù)據(jù)量本身比一條記錄的數(shù)據(jù)量要少的多，這樣即使通過掃描的方式查詢索引也比掃描數(shù)據(jù)庫表本身快的多