目錄有什麼用
怎麼用總所周知，資料庫查詢是資料庫的最主要功能之一。我們都希望查詢資料的速度能盡可能的快。而支撐這一快速的背後就是索引；mysql索引問題也是大家經常遇到的面試題模組，想想自己也沒有去系統地總結過索引，所以記錄這篇文章來講下索引。下面還是按照是什麼->有什麼用->怎麼用->來寫
往往大家第一時間提到索引，可能就會說到它是一種資料結構，來提高查詢效率的資料結構，用在常用來查詢的字段上。但是原理是什麼呢？為什麼它就可以加快查詢？
首先，現如今，資料庫系統大多的索引底層結構是b樹或者b+樹，在資料結構的學習中，大家可能都有了解過，我們先簡單介紹下這兩種結構。
特點：每個結點都有資料，同時還有指向其下子樹的指標域，單個結構和鍊錶的基本單元相似。
每個結點乙個資料，等於就命中，小於該資料走左邊，大於走右邊
是b樹的變形，多路搜尋樹，是一種稠密索引
特點：真實的資料儲存在葉子結點的鍊錶中，其他非葉子結點並沒有資料，而是作為葉子結點的索引；鍊錶中的關鍵字是有序的。所有葉子結點都在同一層
同：都是平衡樹，每個結點到葉子結點的高度都是相同的，也保證每個查詢都是穩定，查詢的時間複雜度是log2（n），利用平衡樹的優勢是可以很大程度加快查詢的穩定性的。對於兩種樹結構的使用和應用總結，也就是重要作用。異：關鍵字數量不同，儲存的位置也不同，查詢不同；b樹在找到具體的數值以後，則結束，b+樹通過索引找到葉子結點的資料才結束，也就是b+樹一定都得找到葉子結點。
b樹的樹內儲存資料，因此查詢單條資料的時候，b樹的查詢效率不固定，最好的情況是o(1)。我們可以認為在做單一資料查詢的時候，使用b樹平均效能更好。但是，由於b樹中各節點之間沒有指標相鄰，因此b樹不適合做一些資料遍歷操作。接下來重點講的是mysql的索引結構。b+樹的資料只出現在葉子節點上，因此在查詢單條資料的時候，查詢速度非常穩定。因此，在做單一資料的查詢上，其平均效能並不如b樹。但是，b+樹的葉子節點上有指標進行相連，因此在做資料遍歷的時候，只需要對葉子節點進行遍歷即可，這個特性使得b+樹非常適合做範圍查詢。
講回索引，在mysqnl中，索引屬於儲存引擎級別的概念，而我們常常提到mysql的引擎，就會提到myisam和innodb。這裡插一下，myisam是非聚集（也叫非聚簇）索引，而innodb是聚集索引（也叫聚簇）。其實更簡單通俗得講，正文內容按照乙個特定維度排序儲存，這個特定的維度就是聚集索引；
myisam引擎使用b+tree作為索引結構，葉節點的data域存放的是資料記錄的位址，想要獲得資料，還得通過位址去獲得；同時非聚集索引索引項順序儲存，但索引項對應的內容卻是隨機儲存的；
innodb表資料檔案本身就是乙個索引結構，樹的葉節點data域儲存了完整的資料記錄，這種索引叫做聚集索引。這種索引特點是葉子結點完全包含了資料，同時innodb要求按主鍵聚集，所以也要求表要有主鍵，沒有的話系統會自動選擇乙個唯一標識資料記錄的列作為主鍵。因此，innodb的表也叫做索引表；
最後借用乙個解釋來幫助大家理解聚集索引和非聚集索引。同時這裡有個很好的例子
漢語字典提供了兩類檢索漢字的方式，第一類是拼音檢索（前提是知道該漢字讀音），比如拼音為cheng的漢字排在拼音chang的漢字後面，根據拼音找到對應漢字的頁碼（因為按拼音排序，二分查詢很快就能定位），這就是我們通常所說的字典序；第二類是部首筆畫檢索，根據筆畫找到對應漢字，查到漢字對應的頁碼。拼音檢索就是聚集索引，因為儲存的記錄（資料庫中是行資料、字典中是漢字的詳情記錄）是按照該索引排序的；筆畫索引，雖然筆畫相同的字在筆畫索引中相鄰，但是實際儲存頁碼卻不相鄰。# 主要記住加索引和刪索引操作
# 可以在一開始建表時候加，也可以後面加
# alter table用來建立普通索引、unique索引或primary key索引。
alter table table_name add index index_name (column_list);
# create index可對表增加普通索引或unique索引。
create index index_name on table_name (column_list)
# 刪除
drop index index_name on talbe_name
alter table table_name drop index index_name
# 這個只在刪除主鍵的時候使用 常常一張表只有乙個主鍵
alter table table_name drop primary key
執行以下語句，建立乙個first_name_last_name索引。
use myemployees;
show tables;
desc employees;
# 建立了二級索引，是乙個聯合索引
alter table employees add index first_name_last_name
(first_name, last_name);
# 為了明確看到查詢效能，我們啟用profiling並關閉query cache：
set profiling = 1;
set query_cache_type = 0;
set global query_cache_size = 0;
# 用explain來檢視sql語句執行的情況
explain select * from employees where first_name='alyssa' and last_name like '%on';
desc employees;
# 刪除索引
drop index first_name_last_name on employees;
# 檢視無索引狀態下的執行效率
select * from employees where first_name='alyssa' and last_name like '%on';
執行查詢sql，看看有無索引的情況下的explain語句情況
首先是無索引下的結果
再來是有索引的
這裡解釋下我標註出來的這三個引數，其實這裡的資料量不是很大，看查詢時間差距不大，所以檢視rows的引數便可以參考下兩個查詢的區別，乙個只需一行，另乙個走了107行資料。所以說索引加快查詢效率。之所以會有快速的效果，就是由於上面的b+樹的資料結構在起作用。
就像十億個資料，如果按照常規邏輯，可能最差的情況下，需要匹配十億次才可以找到，加上這十億個資料給記憶體帶來了多少的負荷可想而知，所以要是轉化為平衡樹，可能只需要十層或者十幾層之類的樹結構，也就資料只需要花費很少的io開銷就可以找到了。這兩個的差別就是天壤之別了。
type：表示mysql在表中找到所需行的方式 all：full table scan， mysql將遍歷全表以找到匹配的行最後 ref：表示上述表的連線匹配條件，即哪些列或常量被用於查詢索引列上的值
rows： 表示mysql根據表統計資訊及索引選用情況，估算的找到所需的記錄所需要讀取的行數
extra：該列包含mysql解決查詢的詳細資訊
借鑑1借鑑2
mysql負向查詢索引 談談MySQL 索引
1 索引是什麼 索引 index 是幫助mysql高效獲取資料的資料結構。我們可以簡單理解為 索引的目的在於提高查詢效率。2 原理 索引的資料結構是b 樹，原理圖如下 精簡描述 b 樹是為了磁碟或其他直接儲存輔助裝置設計的一種平衡查詢樹。在b 樹中，所有記錄節點都是按鍵值的大小順序存放在葉子節點上，...
談談索引檔案
本來是去查b tree的，翻到了索引檔案，看了兩眼，備忘一下吧。什麼是索引檔案？除了檔案本身 即資料區 之外，另建立一張表只是邏輯記錄和物理記錄之間的意義對應關係的表 索引表，這類包括檔案資料區和索引錶兩大部分的檔案叫做索引檔案。索引表示由系統自動生成的，在記錄輸入建立資料區的同時建立乙個索引表，按...
談談資料庫索引
索引是乙個單獨的 儲存在磁碟上的資料庫結構，他們包含對資料庫裡所有記錄的引用指標。或者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。索引的作用 提高資料庫查詢的效率。索引支援hash和b tree結構 hash 可以快速的精確查詢，但是不支援範圍查詢。所以hash索引適用於等值查詢的場景，也就...