b-tree 索引
儲存引擎帶來的不同。
1. 底層儲存儲存引擎不同使用的資料結構不同，ndb使用t-tree，即使他的名稱是btree，innodb使用的是b+tree。
2. 不同引擎也會以不同的方式使用b+tree，myisam使用字首壓縮技術使得索引更加小，innodb原資料格式進行儲存。
myisam索引通過**資料的物理位置**引用被索引的行，而innodb根據**主鍵的引用**被索引的行
資料結構b+樹
1. 記憶體：磁碟塊：資料項指標
2. 性質：
1. 索引字段盡量小：io次數取決於b+樹的高度，當資料數量為m的時候，資料項為n的時候，h=log(m+1)n。
當資料量不變，資料項越多則樹的高度越小，因為磁碟塊的大小固定，所以索引字段盡量小可以有更多的，這就是為什
麼b+樹要求把真實的資料放到葉子節點而不是內層節點，一旦放到內層節點資料項的數量就會減少，導致樹的增高，
資料項為1將會退化為線性表。
2. 索引的最左匹配特性（從左往右）：當b+樹是復合的資料結構，比如（name，age，***）的時候，b+樹是從左往右的
建立索引的，這就相當於建立了三個索引 (name,age,***)，(name，age)，（name）
索引分類
普通索引：加速查詢
唯一索引
聯合索引:l 聯合主鍵索引，聯合唯一索引，聯合普通索引
聚簇索引和非聚簇索引
聚簇索引：葉子節點儲存一行資料
非聚簇索引：葉子節點儲存主鍵的值
命中索引和覆蓋索引：select 列、列（覆蓋索引）where id=「123」（命中索引）
新增索引的規則
最左匹配原則
重複列少的，字段型別錯誤
索引列不參與計算，少用like % not in or
少用* 使用join代替連線
盡量使用短索引
判斷索引是否生效
使用explain 檢視sql的執**況，通過執行計畫判斷索引的使用情況（key）
hash 索引
儲存結構
主要通過hash演算法（常見的有開放定位址法，平方取中法）
hash索引的弊端
重複列導致hash碰撞
hash不能在範圍查詢
hash不能被排序
不能避免全表掃瞄
full-text 索引
概述：用於代替效率比較低的like模糊匹配操作，通過全文索引一次匹配多個字段
儲存結構：分隔字段資料再進行索引，索引檔案儲存的分隔前的字串集合，與分隔後的索引資訊。
Mysql建立高效能索引
mysql索引的基礎和型別 索引的基礎 1.索引類似於書籍的目錄，要想找到一本書的某個特定主題，需要先查詢書的目錄，定位對應的頁碼 儲存引擎使用類似的方式進行資料查詢，先去索引當中找到對應的值，然後根據匹配的索引找到對應的資料行 索引對效能的影響 大大減少伺服器需要掃瞄的資料量，比如我們資料表中有一...
高效能mysql（一） 建立高效能索引
單列索引和多列索引 單列索引 多個單列索引的選擇問題 多個or條件 多個單列的效能往往效能很低，盡量建立高效的多列索引。多列索引 選擇合適的索引順序 避免範圍條件 在where子句中，in是有效的，範圍條件會導致後面的索引無效！在order by中，範圍條件和in都會導致無法按照索引排序！按照索引順...
mysql建立高效能的索引
mysql索引的基礎和型別 延伸 mysql索引建立的原則 延伸 mysql索引的注意事項 mysql索引的基礎和型別 1 索引對效能的影響 大大的減少了伺服器掃瞄的資料量 幫助伺服器避免排序和臨時表 將隨機i o變成順序i o 大大提高了查詢的速度，降低了寫的速度，占用磁碟。2 索引的型別 索引有...