https://blog.csdn.net/xc123_java/article/details/89350332?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ELandingCtr%7EHighlightScore-1.queryctrv2&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ELandingCtr%7EHighlightScore-1.queryctrv2&utm_relevant_index=2

转载 https://blog.csdn.net/tongdanping/article/details/79878302

注意：

   1、索引需要占用磁盘空间，因此在创建索引时要考虑到磁盘空间是否足够

   2、创建索引时需要对表加锁，因此实际操作中需要在业务空闲期间进行

MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，B+Tree索引，哈希索引，全文索引等等，

索引实现的原理:

     1.哈希索引:

         只有memory(内存)存储引擎支持哈希索引,哈希索引用索引列的计算该值的hashCode,然后在hashCode相应的位置存执

        该值所在行数据的物理位置,因为使用散列算法,所以访问速度非常快,但是一个值只能对应一个hashCode,

        而且是散列的分布方式,因次哈希索引不支持范围查找和排序的功能

    2.全文索引:

        仅用于MyISAM和InnoDB,针对较大的数据,生成全文索引非常消耗时间和控件,对于文本的大对象,如果使用普通索引,

         那么匹配文本前几个字符还是可行的,但是要匹配文本中间的几个单词,就要使用like,这样会需要很长的时间来执行

        (由于前面是模糊的，所以不能利用索引的顺序，必须一个个去找，看是否满足条件。这样会导致全索引扫描或者全表扫描)

         这个时候就需要使用全文索引,再生成全文索引时候,会为文本生成一份单词的清单,在索引时候根据这个单词的清单来索引

       全文索引的查询也有自己特殊的语法，而不能使用LIKE %查询字符串%的模糊查询语法

SELECT * FROM table_name MATCH(ft_index) AGAINST('查询字符串');
   

 3. BTree索引和B+ Tree索引 转载https://www.jianshu.com/p/0371c9569736

    叶子节点就是没有子节点的节点,非叶子节点就是有子节点的节点

   ① BTree索引 

   B树是一种多路自平衡搜索树，它类似普通的二叉树，但是B书允许每个节点有更多的子节点。B树示意图如下：

   B树的特点：
  （1）所有键值分布在整个树中
  （2）任何关键字出现且只出现在一个节点中
  （3）搜索有可能在非叶子节点结束
  （4）在关键字全集内做一次查找，性能逼近二分查找算法​

   为了提升效率，要尽量减少磁盘IO的次数。实际过程中，磁盘并不是每次严格按需读取，而是每次都会预读。

   磁盘读取完需要的数据后，会按顺序再多读一部分数据到内存中，这样做的理论依据是计算机科学中注明的局部性原理：

（1）由于磁盘顺序读取的效率很高(不需要寻道时间，只需很少的旋转时间)，
          因此对于具有局部性的程序来说，预读可以提高I/O效率.预读的长度一般为页(page)的整倍数。
（2）MySQL(默认使用InnoDB引擎),将记录按照页的方式进行管理,每页大小默认为16K(这个值可以修改)。

        linux 默认页大小为4K。

B-Tree借助计算机磁盘预读机制:

    每次新建节点的时候,都是申请一个页的空间,所以没查找一个节点只需要一次I/O;因为实际应用当中,节点深度会很少,

    所以查找效率很高.

​

  查找数字29:  原文：https://blog.csdn.net/endlu/article/details/51720299

   (1) 根据根结点指针找到文件目录的根磁盘块1，将其中的信息导入内存。【磁盘IO操作1次】

   (2) 此时内存中有两个文件名17，35和三个存储其他磁盘页面地址的数据。根据算法我们发现17<29<35，

      因此我们找到指针p2。

   (3) 根据p2指针，我们定位到磁盘块3，并将其中的信息导入内存。【磁盘IO操作2次】

   (4) 此时内存中有两个文件名26，30和三个存储其他磁盘页面地址的数据。根据算法我们发现26<29<30，

         因此我们找到指针p2。

   (5) 根据p2指针，我们定位到磁盘块8，并将其中的信息导入内存。【磁盘IO操作3次】

   (6) 此时内存中有两个文件名28，29。根据算法我们查找到文件29，并定位了该文件内存的磁盘地址。

从图中也可以看到，B+树与B树的不同在于：
（1）所有关键字存储在叶子节点，非叶子节点不存储真正的data
（2）为所有叶子节点增加了一个链指针

为什么mysql的索引使用B+树而不是B树呢？？

（1）B+树更适合外部存储(一般指磁盘存储),由于内节点(非叶子节点)不存储data，所以一个节点可以存储更多的内节点，每个节点能索引的范围更大更精确。也就是说使用B+树单次磁盘IO的信息量相比较B树更大，IO效率更高。
（2）mysql是关系型数据库，经常会按照区间来访问某个索引列，B+树的叶子节点间按顺序建立了链指针，加强了区间访问性，所以B+树对索引列上的区间范围查询很友好。而B树每个节点的key和data在一起，无法进行区间查找。

聚集索引

InnoDB存储引擎表是索引组织表，即数据按照主键顺序存放。而聚集索引就是按照每张表的主键构造一棵B+树，同时叶子节点存放的是整张表的行记录数据，也将聚集索引的叶子节点称为数据页。索引聚集索引可以在B+树索引的叶子节点上直接找到数据。由于定义了数据的逻辑顺序，聚集索引能够特别快的访问针对范围值的查询。

辅助索引

对于辅助索引，叶子节点并不包含的是行记录的全部数据。叶子节点除了包含键值之外，每个叶子结点的索引行中还包含了一个书签。这个书签就是相对应行数据的聚集索引键。

辅助索引的存在不会影响数据在聚集索引中的组织，因此每张表可以有多个辅助索引。

联合索引

联合索引是指对表上的多个列进行索引。

例

create tablebuy_log (

         user_id int Unsigned not null,

         num int,

         buy_date Date

)

//创建两个索引：user_id，user_id_2

Alter table buy_log add key(user_id);   //user_id

Alter table buy_log add (user_id,num,buy_date)  //userid_2

1、select * from buy_log where user_id=2;,经过EXPLAIN分析会使用user_id索引，因为该辅助索引叶子节点包含单个键值，理论上一个页能存放更多的记录

2、select * from buy_log where user_id =1 and num=2 order by buy_date Desc limit 3,经过EXPLAIN分析会使用(user_id,num,buy_date)联合索引user_id_2，因为联合索引已经对buy_date排好序了，不要再对buy_date做一次额外的排序了。如果强制索引索引userid，经过分析，会做一次排序操作Useing filesort，即对buy_date排序，因为userid索引中的buy_date是无序的

 3、select * from buy_log where user_id =1 order by buy_date Desc limit 3，经过EXPLAIN分析会使用user_id索引，不会使用联合索引，并进行一次排序操作，因为（user_id，buy_date）是无序的（虽然存在两个索引都可以用的情况，但是sql优化器选择了user_id,因为该索引只包含一个键值，理论上一个页能存放更多的记录）

优化器选择不适用索引

 即不使用索引去查找数据，而是通过扫描聚集索引，即直接进行全表的扫描得到数据。这种情况多发生于范围查找，join链接等情况.下面通过订单表举例说明一下：

select * from order_details where order_id > 10000 and order_id<102000;

  该表有1个联合索引(order_id,product_id),还有1个单个索引(order_id)

 即查找订单号大于10000小于102000的订单详情，,上面这句话显然可以通过索引(order_id)进行数据的查找，但是经过EXPLAIN分析，优化器并没有选择order_id索引查数据，而是选择了primary聚集索引，也就是表扫描。因为用户选择的数据是整行数据，辅助索引不能覆盖我们要查询的信息，因为对orderorder_idid索引查询到指定数据后，还需要进行一次书签访问来查找整行数据信息。虽然order_id索引中的数据是顺序存放的，但是再一次书签查找的数据是无序的了，因此变为了磁盘上的离散读操作。如果访问的数据量很少（20%左右），优化器还是会选择聚集索引来查找数据的。因为顺序读远远快于离散度

  不能进行索引覆盖的情况下，优化器选择辅助索引的情况为：通过辅助索引查找的数据是少量的,但是如果磁盘是固态磁盘，随机读操作很快，并且确认辅助索引可带来更好的性能，可使用关键字FORCE INDEX来强制使用某个索引

8、其他不使用索引的情况

1. Like的参数以通配符开头时   like '%你好%'
2.  使用！= 或 <> 操作符时
3. 索引列参与计算
4. 使用is not null
5. 使用or来连接条件

MySql存储引擎 转载 https://blog.csdn.net/qq_34417408/article/details/80957620

  （1）：MyISAM存储引擎

       不支持事务、也不支持外键，优势是访问速度快，对事务完整性没有 要求或者以select，insert为主的应用

        基本上可以用这个引擎来创建表

 （2）InnoDB存储引擎*

   该存储引擎提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全。但是对比MyISAM引擎，写的处理效率会差一些，

   并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引。
   InnoDB存储引擎的特点：支持自动增长列，支持外键约束

  (3)：MEMORY存储引擎

    Memory存储引擎使用存在于内存中的内容来创建表。每个memory表只实际对应一个磁盘文件，格式是.frm。memory类型的

   表访问非常的快，因为它的数据是放在内存中的，并且默认使用HASH索引，但是一旦服务关闭，表中的数据就会丢失掉。
   MEMORY存储引擎的表可以选择使用BTREE索引或者HASH索引，两种不同类型的索引有其不同的使用范围

（4）MERGE存储引擎

    Merge存储引擎是一组MyISAM表的组合，这些MyISAM表必须结构完全相同，merge表本身并没有数据，

    对merge类型的表可以进行查询，更新，删除操作，这些操作实际上是对内部的MyISAM表进行的。