文章目录
- MySQL
- 5. 索引的实现
- 5.1 B+ vs B
- 5.2 聚簇索引 VS 非聚簇索引
- 6. 索引操作
- 6.1 创建主键索引
- 6.2 创建唯一索引
- 6.3 创建普通索引
- 6.4 创建全文索引
- 6.5 查询索引
- 6.6 删除索引
MySQL
5. 索引的实现
因为MySQL和磁盘交互的基本单位为Page（页）。
MySQL 中要管理很多数据表文件，而要管理好这些文件，就需要 先描述，在组织 ，我们目前可以简单理解成一个个独立文件是有一个或者多个Page构成的。
MySQL 会默认按照主键给我们的数据进行排序，从上面的Page内数据记录可以看出，数据是有序且彼此关联的。
数据页与数据页之间通过指针连成双向链表。
在页模式中，只有一个功能，就是在查询某条数据的时候直接将一整页的数据加载到内存中，以减少硬盘IO次数，从而提高性能。但是，我们也可以看到，现在的页模式内部，实际上是采用了链表的结构。
但是多个Page彼此使用双链表链接起来，且每个Page内部的数据是基于链表的。那么，查找特定一条记录，也一定是线性查找，效率低。
针对上面的单页Page，我们引入目录。
此时给每个数据页建立起对应的目录，就是索引。
在单表数据不断被插入的情况下， MySQL 会在容量不足的时候，自动开辟新的Page来保存新的数据，然后通过指针的方式，将所有的Page组织起来——给Page也带上目录。
其实目录页的本质也是页，普通页中存的数据是用户数据，而目录页中存的数据是普通页的地址。
这个就是B+树。
Page分为目录页和数据页。目录页只放各个下级Page的最小键值。
查找的时候，自定向下找，只需要加载部分目录页到内存，即可完成算法的整个查找过程，大大减少了IO次数。
5.1 B+ vs B
InnoDB 在建立索引结构管理数据时，其他数据结构不合适的原因如下：
链表：线性遍历效率低。
二叉搜索树：可能退化成为线性结构。
AVL 和红黑树：虽是平衡或近似平衡的二叉结构，但相比多阶 B+树，树整体过高，导致系统与硬盘的 IO Page 交互更多。
Hash：MySQL 支持但 InnoDB 和 MyISAM 不支持。Hash 算法虽有时查找快（O(1)），但范围查找不行。
B 树：非叶子节点也存储数据，这会导致在相同大小的磁盘页中，B 树能存储的索引项比 B+ 树少。从而使得 B 树的阶数相对较低，树的高度可能更高，增加了磁盘 I/O 操作的次数。
B+ 树：非叶子节点只存储索引信息，磁盘页能容纳更多的索引项，进一步降低了树的高度，减少了 I/O 次数，提高了查询性能。
数据结构演示
B树：
B+树：
5.2 聚簇索引 VS 非聚簇索引
MyISAM 这种用户数据与索引数据分离的索引方案，叫做非聚簇索引。
MyISAM 引擎同样使用B+树作为索引结果，叶节点的data域存放的是数据记录的地址。
其中， MyISAM 最大的特点是，将索引Page和数据Page分离，也就是叶子节点没有数据，只有对应数据的地址。
mysql> create table mtest(-> id int primary key,-> name varchar(11) not null-> )engine=MyISAM;
而InnoDB 是将索引和数据放在一起的。
所以，InnoDB 这种用户数据与索引数据在一起索引方案，叫做聚簇索引。
当然， MySQL 除了默认会建立主键索引外，我们用户也有可能建立按照其他列信息建立的索引，一般这种索引可以叫做辅助（普通）索引。
对于 MyISAM ,建立辅助（普通）索引和主键索引没有差别，无非就是主键不能重复，而非主键可重复。
mysql> create table itest(-> id int primary key,-> name varchar(11) not null-> )engine=InnoDB;
6. 索引操作
6.1 创建主键索引
（1）在创建表的时候，直接在字段名后指定 primary key。
create table user1(id int primary key, name varchar(30));
（2）在创建表的最后，指定某列或某几列为主键索引。
create table user2(id int, name varchar(30), primary key(id));
（3）创建表以后再添加主键。
create table user3(id int, name varchar(30));alter table user3 add primary key(id);
主键索引的特点：
一个表中，最多有一个主键索引，当然可以使符合主键。
主键索引的效率高（主键不可重复）。
创建主键索引的列，它的值不能为null，且不能重复。
主键索引的列基本上是int。
6.2 创建唯一索引
（1）在表定义时，在某列后直接指定unique唯一属性。
create table user4(id int primary key, name varchar(30) unique);
（2）创建表时，在表的后面指定某列或某几列为unique
create table user5(id int primary key, name varchar(30), unique(name));
（3）创建表以后再添加。
create table user6(id int primary key, name varchar(30)）；
alter table user6 add unique(name);
唯一索引的特点：
一个表中，可以有多个唯一索引。
查询效率高。
如果在某一列建立唯一索引，必须保证这列不能有重复数据。
如果一个唯一索引上指定not null，等价于主键索引。
6.3 创建普通索引
（1）在表的定义最后，指定某列为索引。
create table user8(id int primary key,
name varchar(20),
email varchar(30),
index(name)
);
（2）创建完表以后指定某列为普通索引。
create table user9(id int primary key, name varchar(20), email
varchar(30));
alter table user9 add index(name);
（3）创建一个索引名为 idx_name 的索引。
create table user10(id int primary key, name varchar(20), email
varchar(30));
create index idx_name on user10(name);
普通索引的特点：
一个表中可以有多个普通索引，普通索引在实际开发中用的比较多。
如果某列需要创建索引，但是该列有重复的值，那么我们就应该使用普通索引。
6.4 创建全文索引
当对文章字段或有大量文字的字段进行检索时，会使用到全文索引。MySQL提供全文索引机制，但是有要求，要求表的存储引擎必须是MyISAM，而且默认的全文索引支持英文，不支持中文。如果对中文进行全文检索，可以使用sphinx的中文版(coreseek)。
如果使用如下查询方式，虽然查询出数据，但是没有使用到全文索引。
可以用explain工具看一下，是否使用到索引。
key为null表示没有用到索引。
如何使用全文索引呢？
通过explain来分析这个sql语句。
6.5 查询索引
第一种方法： show keys from 表名;
第二种方法: show index from 表名;
第三种方法（信息比较简略）： desc 表名；
6.6 删除索引
第一种方法-删除主键索引： alter table 表名 drop primary key;
第二种方法-其他索引的删除： alter table 表名 drop index 索引名； 索引名就是show keys from 表名中的 Key_name 字段
mysql> alter table user10 drop index idx_name;
第三种方法方法： drop index 索引名 on 表名
mysql> drop index name on user8
索引创建原则：
比较频繁作为查询条件的字段应该创建索引。
唯一性太差的字段不适合单独创建索引，即使频繁作为查询条件。
更新非常频繁的字段不适合作创建索引。
不会出现在where子句中的字段不该创建索引。
其他概念：
复合索引：
复合索引是指基于多个列创建的索引。 例如，在一个表中有 col1、col2 和 col3 列，如果创建了一个复合索引 (col1, col2, col3)，那么在查询时可以利用这个索引来提高查询效率。
索引最左匹配原则：
这是指在使用复合索引进行查询时，必须从索引的最左侧开始匹配。 例如，如果复合索引是 (col1, col2, col3) ，那么查询条件中只有以 col1 开头，或者以 col1 和 col2 开头，或者以 col1、col2 和 col3 开头的查询才能使用到这个复合索引。
例如，如果有查询语句 WHERE col1 = 1 AND col2 = 2 或者 WHERE col1 = 1 可以使用该复合索引，但 WHERE col2 = 2 则无法使用。
索引覆盖：
索引覆盖是指查询所需的所有列的数据都可以从索引中直接获取，无需回表查询数据行。
例如，如果有一个索引 (col1, col2) ，并且查询语句只是 SELECT col1, col2 FROM table ，那么就实现了索引覆盖，因为所需的列都在索引中可以直接获取，不需要再根据索引找到数据行获取其他列的值。 这样可以大大提高查询效率。
