「人家真的 不是目錄」
索引的原理
聚簇索引
索引存在的問題
常見的索引有：主鍵索引、唯一索引、普通索引和全文索引。
索引能夠在海量資料的查詢中大大加快檢索速率，提高系統效能。這個過程不用加記憶體、不用改程式、不用調sql，索引真是物美價廉！德才兼備！
建立主鍵索引：
//直接加primery key即可自動生成索引
create table user1
(id int primery key,name varchar(10
));//乙個表中最多只能有乙個主鍵，不可為null，key值不能重複
//直接加unique即可自動生成索引
create table user1
(id int primery key,name varchar(10
) unique)
;//一張表中可以有多個unique索引
//不能重複
//如果在乙個unique上指定not null等價於主鍵索引
alter table table_name add index
(column_name)
;//乙個表中可以有多個普通索引，可支援重複值
drop
index index_name on table_name;
mysql>
explain
select
*from articles where body like
'%database%'\g**
****
****
****
****
****
****
*1.row***
****
****
****
****
****
****
id: 1
select_type: ******
table: articles
type: all
possible_keys: null
key: null
-- null表示沒有用到索引，'%database'當然不會用到啦
key_len: null
ref: null
rows: 6
extra: using
where
1row
inset
(0.00 sec)
show
keys
from teble_name;
show
index
from table_name;
desc table_name;
mysql>
show
keys
from goods\g**
****
****
*1.row***
****
****
table: goods <= 表名
non_unique: 0
<=
0表示唯一索引
key_name: primary
<= 主鍵索引
seq_in_index: 1
column_name: goods_id <= 索引在哪列
collation: a
cardinality: 0
sub_part: null
packed: null
null:
index_type: btree
<= 以二叉樹形式的索引
comment:
1row
inset
(0.00 sec)
索引的資料結構型別和引擎相關，innodb預設的索引資料結構是b+樹。
雜湊索引（雜湊果然果然是我的本命資料結構，會遲到但絕不會缺席在任何為難我的地方）。其本質是雜湊雜湊，所以適合查詢單條記錄，在使用雜湊索引時，資料庫欄位中的資料轉換成定長的hash值，與這條資料的行指標一起存入雜湊表對應的位置，雜湊衝突由鏈位址法解決。
b樹和b+樹索引。
innodb只支援這兩種索引方式。我們先來看看這二者的定義和結構：
b樹的定義：b樹可以看作是對2-3查詢樹的一種擴充套件，是一種絕對平衡樹，這意味著根節點到葉子節點的長度是固定的，io的讀寫次數是可控的，這也是為什麼不用紅黑樹等其它資料結構的原因。
b樹要求：b樹的結構是（其實有page）：每個節點最多 3 個子節點;
除了跟節點和葉節點，其他節點至少有2個子節點； 根節點如果不是葉節點，至少有2個子節點；
非葉節點中關鍵字數量n， 則 2 <= n <= 3;
b+樹：b+ 樹是 b 樹的一種變體，也是一種多路平衡查詢樹， 它和 b 樹主要不同點在：
每個節點最多含有 m 個關鍵字；所有的葉節點中包含了全部關鍵字資訊，以及指向還有這些關節字記錄的指標，且葉節點本身按照關鍵字順序相互連線；
所有非葉節點可以看成是索引部門，節點中僅包含其子樹中最大關鍵字。
換而言之，相較於b樹，b+樹是只在葉節點存放資料的，葉子節點之間使用鍊錶的形式串起來。這大大提高了遍歷的效率，節省了空間和io次數，尤其是在使用where進行範圍查詢的時候。
b+樹還有乙個很好的點，即在滿足聚簇索引時無需回表。
說起回表。。。。首先還是看什麼是聚簇索引吧。。。
聚簇索引將資料儲存與索引放在了一起，找到了索引也就找到了資料。顯然，innode使用的是聚簇索引，由mysql自動建立。myisam則是非聚簇索引，它將索引和資料分開放入兩個檔案。聚簇索引是自動建立的，如果有primary或者unique則會按其建立乙個主鍵/唯一聚簇索引，如果沒有，mysql也會自動生成乙個隱藏的聚簇索引，並按照聚簇索引排序。如果將普通列作為where查詢條件，將無法走索引而是走全表掃瞄，這是非常不合算的，由此，提出了輔助索引。
輔助索引是建立在聚簇索引的基礎上的，在查詢時，會把主鍵索引和輔助索引的列單獨拿出來，形成新錶，按照輔助列進行排序建立新的磁碟塊並以輔助索引的列名做索引。在查詢時，如果輔助索引中有要查的列，則取出資料，如果沒有，則返回主鍵索引搜尋，這個動作稱為回表。
使用多個字段同時建立乙個索引，如果想要查詢（命中）索引，需要按照建立索引時的字段挨個查詢。
天下沒有白吃的午餐，索引的查詢效率如此之高是以增刪改的效率為代價的，在資料庫中進行每一次的增刪改都會重新建立索引，因此，不必要的索引會大大降低資料庫的效能。
其次，對於海量資料的刪除應當先刪除索引，然後刪除無用的資料，再建立新的索引才是正道。（畢竟直接刪除萬一中斷，然後回滾。。。）
最後，瑕不掩瑜，索引依舊是提高資料庫查詢效率的首選。
樹 一種資料結構（二）
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Redis五種資料結構
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