写在面前： 转眼几个月又过去了，最近学业繁忙，面临着实习找工作、最近在恶补基础与面试题。今天给大家讲解MySQL索引，重拾博客。
MySQL索引
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- 一、索引概述
- 二、索引的优势与劣势对比
- 三、索引结构
- 四、索引设计原则
- 五、MySQL使用索引
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- 5.1、索引分类
- 5.2、索引语法
- 六、MySQL的B+Tree
一、索引概述
MySQL
官方对索引的定义为： 索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护者满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。
简单来说：在众多数据的情况下，就像书本目录一样能高效的定位查出数据。
示意图：
索引基于B+树的数据结构，每个节点都对应着每个表的指定数据。
二、索引的优势与劣势对比
优势：
- 能够类似于书本的目录索引，提高了数据的检索效率，降低数据库的IO成本。
- 能够通过索引精确对数据进行排序，降低了数据排序的成本，降低CPU的消耗
- 唯一索引还能保证每一列的数据一致性。
劣势：
- 索引增加了查询效率，但是也降低了对增删改的速度。MySQL不仅需要保存数据，还需要保存索引文件信息，需要调整和更新变化后的索引信息。
- 索引也是一张表，保存了主键和索引字段，指向了实体类记录，还需要占用空间。
三、索引结构
索引是在MySQL的存储引擎层中实现的，而不是在服务器层实现的。所以每种存储引擎的索引都不一定完全相同，也不是所有的存储引擎都支持所有的索引类型的。MySQL目前提供了以下4种索引：
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BTREE 索引
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HASH 索引
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R-tree 索引
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Full-text （全文索引）
MyISAM、InnoDB、Memory三种存储引擎对各种索引类型的支持:
| 索引 | InnoDB引擎 | MyISAM引擎 | Memory引擎 |
|---|---|---|---|
| BTREE索引 | 支持 | 支持 | 支持 |
| HASH索引 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
| R-TREE索引 | 不支持 | 支持 | 不支持 |
| Full-Text全文索引 | 5.6版本后支持 | 支持 | 不支持 |
我们所常用的索引一般都是基于B+树。
四、索引设计原则
索引的设计，需要与当前业务结合，需要考虑一些规则，使得索引使用效率更高效。
- 对查询频次较高，且数据量比较大的表建立索引。
- 索引字段的选择，最佳候选列应当从where子句的条件中提取，如果where子句中的组合比较多，那么应当挑选最常用、过滤效果最好的列的组合。
- 使用唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高。
- 索引可以有效的提升查询数据的效率，但是索引不是越多越好。对于增删改等DML操作比较频繁的表来说，索引过多，会引入相当高的维护代价，降低DML操作的效率，增加相应操作的时间消耗。另外索引过多的话，MySQL将提高选择的代价。
- 使用短索引，索引创建之后也是使用硬盘来存储的，因此提升索引访问的I/O效率，也可以提升总体的访问效率。
- 利用最左前缀，N个列组合而成的组合索引，那么相当于是创建了N个索引，如果查询时where子句中使用了组成该索引的前几个字段，那么这条查询SQL可以利用组合索引来提升查询效率。
五、MySQL使用索引
5.1、索引分类
- 单值索引 ：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引
- 唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值
- 复合索引 ：即一个索引包含多个列
5.2、索引语法
环境搭建：
CREATE TABLE `city` (
`city_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`city_name` varchar(50) NOT NULL,
`country_id` int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`city_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
CREATE TABLE `country` (
`country_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`country_name` varchar(100) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`country_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
insert into `city` (`city_id`, `city_name`, `country_id`) values(1,'西安',1);
insert into `city` (`city_id`, `city_name`, `country_id`) values(2,'NewYork',2);
insert into `city` (`city_id`, `city_name`, `country_id`) values(3,'北京',1);
insert into `city` (`city_id`, `city_name`, `country_id`) values(4,'上海',1);
insert into `country` (`country_id`, `country_name`) values(1,'China');
insert into `country` (`country_id`, `country_name`) values(2,'America');
insert into `country` (`country_id`, `country_name`) values(3,'Japan');
insert into `country` (`country_id`, `country_name`) values(4,'UK');
创建索引：
CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name
[USING index_type]
ON tbl_name(index_col_name,...)
index_col_name : column_name[(length)][ASC | DESC]
示例：为
city
表中创建
city_name
字段索引
结果：
查看索引：
示例：
删除索引：
示例：
alter命令：
1). alter table tb_name add primary key(column_list);
该语句添加一个主键，这意味着索引值必须是唯一的，且不能为NULL
2). alter table tb_name add unique index_name(column_list);
这条语句创建索引的值必须是唯一的（除了NULL外，NULL可能会出现多次）
3). alter table tb_name add index index_name(column_list);
添加普通索引， 索引值可以出现多次。
4). alter table tb_name add fulltext index_name(column_list);
该语句指定了索引为FULLTEXT， 用于全文索引
以上就是一些索引的使用方法。
六、MySQL的B+Tree
B+树介绍： b+树图文详解
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。
示意图：
链表加入使得左右相邻的数据更为容易查找，增加了查询的速度。