索引介绍

MySQL索引（index）是一种用于加快数据库中数据搜索和查询的数据结构。它类似于书籍的目录，可以帮助数据库快速定位和访问特定数据，而无需扫描整个数据表。

索引的作用和缺点

1. 加快数据搜索：通过使用索引，数据库可以快速定位到满足查询条件的数据行，提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本

2. 提高数据的排序性能：索引可以按照特定的列进行排序，使得排序操作更加高效，降低
数据排序的成本，降低CPU的消耗。

缺点和限制

1. 索引会占用额外的存储空间：索引需要额外的存储空间来存储索引数据结构，这可能会增加数据库的存储需求。

2. 索引会增加数据插入、更新和删除的成本：每次对表进行插入、更新或删除操作时，索引也需要进行相应的维护操作，这可能会降低写操作的性能。

3. 过多或不合理的索引可能会导致性能下降：如果创建了过多的索引或者索引的选择不合理，可能会导致查询性能下降。

四种索引结构

我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指B+树结构组织的索引（了解B+树结构：B+树结构）

常见存储引擎的索引

索引（B+树）是如何将select请求优化查询的？

1. 创建索引：首先，我们需要在查询的列上创建B+树索引。通过创建索引，数据库会为该列构建一个B+树数据结构，用于快速定位到满足查询条件的数据行。

2. 解析查询语句：当执行select查询语句时，MySQL会首先对查询语句进行解析，确定查询的条件和需要检索的列。

3. 优化查询计划：接下来，MySQL会根据查询语句和现有的索引信息，优化查询计划。它会分析查询条件和可用的索引，决定如何使用索引来加速查询。优化器会评估不同的索引策略，并选择最佳的索引来执行查询（当前采用B+树）。

4. 定位到索引节点：在执行查询之前，MySQL会使用B+树索引结构进行索引查找。它会从根节点开始，根据查询条件的值与索引节点中的键值进行比较，决定是继续向左子节点还是右子节点查找。

5. 索引遍历：通过不断比较查询条件的值和索引节点中的键值，MySQL会按照B+树的结构逐级遍历索引，直到找到满足查询条件的叶子节点。如果查询条件是一个范围查询，MySQL会遍历索引中的多个节点。

6. 获取数据行：一旦找到满足查询条件的叶子节点，MySQL会从叶子节点中获取对应的数据行的物理位置。它使用这些物理位置信息来访问数据行，并返回给查询结果。

MySQL哪些列（字段）适合创建索引？

1. 经常用于查询的字段

2. 经常用于排序的字段：如果经常需要对某个字段进行排序，如按时间排序或价格排序，为该字段创建索引可以加快排序操作。

3. 经常用于分组的字段：如果经常需要对某个字段进行分组，如按地区分组或按类别分组，为该字段创建索引可以提高分组查询的效率。

4. 大数据范围的字段：对于具有大数据范围的字段，如日期范围或价格范围，为该字段创建索引可以快速定位到符合特定范围的数据。

5. 高选择性的字段：选择性高的字段，即字段值不重复或重复较少，适合创建索引。这样可以提高索引的效果。

6. 统计查询字段：如果需要进行统计查询，如计算平均值或总和，为相关字段创建索引可以加速这类查询。

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