索引是對資料庫表中一列或多列的值進行排序的一種結構資料，使用索引可快速訪問資料庫表中的特定資訊。
資料庫索引是建立在表的某列上的，並且儲存了這一列的所有值。同時儲存了指向表中的相應行的指標。
聚簇索引（聚集索引）
按照資料存放的物理位置為順序，聚簇索引能提高多行檢索的速度，乙個表只能包含乙個聚集索引。
非聚簇索引（非聚集索引）
非聚簇索引對於單行的檢索很快。
唯一索引
唯一索引是不允許其中任何兩行具有相同索引值的索引。例如，如果在employee表中職員的姓(lname)上建立了唯一索引，則任何兩個員工都不能同姓。
主鍵索引
在資料庫關係圖中為表定義主鍵將自動建立主鍵索引，主鍵索引是唯一索引的特定型別。該索引要求主鍵中的每個值都唯一。
復合引列
可以基於資料庫表中的單列或多列建立索引。
優點：
1、通過建立唯一性索引，可以保證資料庫表中每一行資料的唯一性。
2、大大加快資料的檢索速度。
3、可以加速表和表之間的連線。
4、在使用分組和排序子句進行資料檢索時，可以顯著減少查詢中分組和排序的時間。
5、通過使用索引，可以在查詢的過程中，使用優化隱藏器，提高系統的效能。
缺點：
1、建立索引和維護索引要耗費時間，這種時間隨著資料量的增加而增加。
2、索引需要佔物理空間，除了資料表佔資料空間之外，每乙個索引還要佔一定的物理空間，如果要建立聚簇索引，那麼需要的空間就會更大。
3、當對表中的資料進行增加、刪除和修改的時候，索引也要動態的維護，降低了資料的維護速度。
1、很少使用或者參考的列不應該建立索引。
2、值分布很稀少的列不適合建索引。比如性別。
3、頻繁更新的字段不適合建立索引。
4、定義為text, image和bit資料型別的列不應該增加索引。
5、當修改效能遠遠大於檢索效能時，不應該建立索引。
直接建立索引：
用create index語句或者使用建立索引嚮導。
可以定製建立出符合自己需要的索引。
既可以建立聚簇索引，也可以建立非聚簇索引，既可以在乙個列上建立索引，也可以在兩個或者兩個以上的列上建立索引。
間接建立索引：
通過定義主鍵約束或者唯一性鍵約束，間接建立索引。
在建立主鍵約束時，系統自動建立乙個唯一性的聚簇索引。
在建立唯一性約束時，系統自動建立乙個唯一性的非聚簇索引。
建立單列索引：
create index index_name
on employee (employee_name)
create index index_name_age
on employee (employee_name, employee_age)
2、對於多列索引（聯合索引），沒有使用最左邊的索引，索引失效。
3、以『%』開頭的like查詢會導致索引失效。以『%』結尾，索引可以使用。
4、如果列型別是字串，要在條件中將資料使用引號引用起來，否則索引失效。
5、where 子句裡對索引列上有數**算，索引失效。
6、where 子句裡對有索引列使用函式，索引失效。
7、如果mysql估計使用全表掃瞄要比使用索引快,則不使用索引，比如資料量極少的表。
8、where子句的查詢條件裡有不等號，索引失效。
擴充套件：檢視索引的使用情況， 執行sql語句：
show status like 『handler_read%'handler_read_rnd_next：這個值越高，說明查詢低效。
首先，資料庫索引使用樹來儲存，因為樹的查詢效率高，而且二叉查詢樹還可以保持資料的有序。
為了減少記憶體的占用，資料庫索引是儲存在外部磁碟上。mysql衡量查詢效率的標準就是磁碟io次數。
如果利用二叉樹作為索引結構，那麼磁碟的io次數和索引樹的高度是相關的。為了提高查詢效率，就需要減少磁碟io數。為了減少磁碟io的次數，就需要盡量降低樹的高度，需要把原來「瘦高」的樹結構變的「矮胖」，樹的每層的分叉越多越好，b樹正好符合我們的要求，這也是b樹的特徵之一。
b樹（b類樹）的特點就是每層節點數目非常多，層數很少，目的就是為了就少磁碟io次數。
b樹是一種多路平衡查詢樹，它的每乙個節點最多包含k個孩子，k稱為b樹的階。k的大小取決於磁碟頁的大小。
乙個m階的b樹具有如下幾個特徵：
1、根結點至少有兩個子女。
2、每個中間節點都包含k-1個元素和k個孩子，其中 m/2 <= k <= m。
3、每乙個葉子節點都包含k-1個元素，其中 m/2 <= k <= m。
4、所有的葉子結點都位於同一層。
5、每個節點中的元素從小到大排列，節點當中k-1個元素正好是k個孩子包含的元素的值域分劃。
b樹結構
乙個m階的b+樹具有如下幾個特徵：
1、有k個子樹的中間節點包含有k個元素（b樹中是k-1個元素），每個元素不儲存資料，只用來索引，所有資料都儲存在葉子節點。
2、所有的葉子結點中包含了全部元素的資訊，及指向含這些元素記錄的指標，且葉子結點本身依關鍵字的大小自小而大順序鏈結。
3、所有的中間節點元素都同時存在於子節點，在子節點元素中是最大（或最小）元素。
b+樹結構
b+樹和b樹的區別：
1、單一節點儲存更多的元素，使得查詢的io次數更少。
2、所有查詢都要查詢到葉子節點，查詢效能穩定。
3、所有葉子節點形成有序鍊錶，便於範圍查詢。
4、b+樹中間節點沒有儲存資料，只有葉節點存放資料，而b樹每個索引節點都會有data域。
紅黑樹的特點：
1、節點是紅色或黑色。
2、根節點是黑色。
3、每個葉子節點都是黑色的空節點（nil節點）。
4、每個紅色節點的兩個子節點都是黑色。(從每個葉子到根的所有路徑上不能有兩個連續的紅色節點)
5、從任一節點到其每個葉子的所有路徑都包含相同數目的黑色節點。
6、從根到葉子的最長路徑不會超過最短路徑的2倍。
紅黑樹結構：
什麼情況下使用紅黑樹?紅黑樹和b樹使用場合有什麼不同？
1、兩者都是有序的資料結構，可用作資料容器。
2、紅黑樹多用在內部排序，即全放在記憶體中的，微軟stl的map和set的內部實現就是紅黑樹。
3、b樹多用在記憶體裡放不下，大部分資料儲存在外存上時。因為b樹層數少，因此可以確保每次操作，讀取磁碟的次數盡可能的少。 在資料較小，可以完全放到記憶體中時，紅黑樹的時間複雜度比b樹低。反之，資料量較大，外存中佔主要部分時，b樹因其讀磁碟次數少，而具有更快的速度。
注意：1、b-樹和b樹是同一概念，翻譯不同所致。
2、度數：在樹中，每個節點的子節點（子樹）的個數就稱為該節點的度（degree）。
3、階數：（order）階定義為乙個節點的子節點數目的最大值。（自帶最大值屬性）
mysql資料庫優化之索引優化
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資料庫索引 索引優化
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MySQL 資料庫效能優化之索引優化
資料庫效能優化專題 系列的第三篇文章 mysql 資料庫效能優化之索引優化 大家都知道索引對於資料訪問的效能有非常關鍵的作用，都知道索引可以提高資料訪問效率。為什麼索引能提高資料訪問效能？他會不會有 是不是索引建立越多，效能就越好？到底該如何設計索引，才能最大限度的發揮其效能？這篇文章主要是帶著上面...