聚集索引
優秀的索引
索引（index）是幫助mysql高效獲取資料的資料結構。
在rdbms中，索引儲存在硬碟中。
ahi-adaptive hash index- 自適應雜湊索引
對欄位計算hash值，將hash值和行指標對應存在hash表中。
為什麼innodb引擎不支援手動使用hash索引：
存在記憶體中，資料量大，記憶體容易爆
hash查詢行記錄，不適合指定查某幾列
按hash值排序，對範圍查詢沒有幫助，如果還有order，需要二次排序
雜湊碰撞，計算出的hash值相同。乙個hash值指向多行指標，需要逐一查詢
memory引擎可以手動使用hash索引，因為memory引擎使用記憶體。
一般中間表使用memory引擎。
乙個節點最多分出兩個節點，子節點滿足左小右大。
缺點：極限情況，假設1為根節點，往下節點依次為2、3、4、5等等，要查詢5需要5次。
乙個節點最多分出兩個節點，兩個子節點的深度差絕對值不能大於1。
io次數過多，隨著資料變多，樹的深度變大。
目標資料過少，造成很大的io資源浪費。
多關鍵數
多路數每條路深度一樣、絕對平衡
每個節點，最多關鍵數的個數 = 路數 - 1。
假設節點為：1，5，10每個節點都有資料區。則分路為
[負無窮,1),[1, 5),[5,10),[10,正無窮)
節點關鍵數和路數1：1。
假設節點為：1，5，10資料區存放在葉子節點，所以所有查詢都要查詢到葉節點，雖然部分查詢比則分路為
[1, 5),[5, 10),[10, 正無窮)
b-tree更耗時，但是穩定。
優點：基於索引掃表能力強
基於索引排序能力強
查詢所有資料都要到葉子節點，時間穩定。
取消資料區內容，讀寫能力更強
myi 檔案，存索引，葉節點存位址
myd 檔案，存位址對應的資料
ibd檔案：
innodb引擎中，只有主鍵是聚集索引，其他索引都是非聚集索引。
如果不手動建立主鍵索引，會自動用隱藏列_rowid作為主鍵索引，占用6byte，而int只占用4byte。
並且行鎖會公升級為表鎖
count distinct col : count col
非重複列數：所有列數
列重複越少越好。
最左匹配原則：聯合索引的任何字首都可啟用聯合索引
create index idx_name_ph_age(name,phone,age)下述兩個查詢是否啟用聯合查詢，使用了幾個：name
name, phone
name, phone, age
以上三個均可啟用聯合索引，而
phone
phone, age
phone, name ,age
等不可啟用聯合索引
where name=『peter』 and phone > 1333333 and age = 18
使用了聯合索引，1個。「範圍之後全失效」
因為phone>1333333範圍過大，而age=18重複率高。
where phone = 1333333 and name = 『peter』
使用聯合索引2個，mysql優化器，會把選擇性最後的列放在where的最左邊。
聯結器：管理連線，許可權驗證不觸發回表操作。分析器：詞法分析，語法分析
優化器：執行計畫生成，索引選擇
執行器：操作引擎，返回結果
通過索引項的資訊可以直接返回鎖查詢的列，則該索引成為查詢sql的覆蓋索引。
盡量使用覆蓋索引，因為能加快查詢速度。
回表操作：where後匹配的索引關鍵字列越多越好，掃瞄的資料越精確，越少越好。根據前面提到的
innodb引擎根據非主鍵索引查出主鍵後，再根據主鍵索引查詢行記錄的操作為回表操作。
假設表有：
主鍵索引
非主鍵索引
name聯合索引name, phone則：
select * from user where name = 'mervyn'觸發回表操作，通過非主鍵索引name查詢出id後， 又根據主鍵索引查出行資料。
select id, name from user where name = 'mervyn'沒有觸發回表操作，通過非主鍵索引name可以直接查詢出id和name。
select id, phone, name from user where name = 'mervyn'沒有觸發回表操作，聯合索引
避免再次排序。
盡可能的應用覆蓋索引。減少回表操作。
SQL索引學習 聚集索引
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SQL學習（3）索引
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