索引相关概念

数据结构

B+树

推荐一篇讲的很不错的文章（为什么MySQL数据库索引选择使用B+树？）

1. 无论是二叉树还是红黑树，都会因为树的深度过深导致IO次数变多，影响数据读取效率	
2. InnoDB是通过B+Tree结构对主键创建索引，然后叶子节点当中存储数据，如果没有主键，那么会选择唯一键，如果没有唯一键，那么会生成一个6位数的row_id来作为主键	
3. 如果创建索引的键是其他字段，那么在叶子节点中存储的是该记录的主键，然后再通过主键索引找到对应的记录，叫做回表

优点及用处

优点

 1.达到减少服务器所需要扫描的数据量
 
 2.帮助服务器避免排序和临时表
 
 3.将随机io变成顺序io

用处

1.快速查找匹配where子句的行

2.从consideration中消除行。如果可以再多个索引当中选择，Mysql一半会使用找到最少行的索引

3.如果具有多列索引，则优化器可以使用索引的任何最左前缀来查找行

4.当有表连接的时候，从其他表检索数据

5.查找特定索引的max或者min值

6.如果排序或分组时在可用索引的最左前缀上完成，则对表进行排序和分组

7.在某些情况下，可以优化查询以检索值而无需查找数据行

分类

1.主键索引（PRIMARY KEY）

主键索引是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候指定了主键，就会创建主键索引，CREATE INDEX不能用来创建主键索引，使用Alert table来代替

2.唯一索引
数据库会为我们自动创建索引，创建的就是唯一索引
与普通索引类似，不同的就是，索引的列值必须唯一，但允许有空置。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。

3.普通索引

最基本的索引，没有任何限制

4.全文索引

全文索引用于全文搜索。只有InnoDB和 MyISAM存储引擎支持 FULLTEXT索引，仅适用于 CHAR， VARCHAR和 TEXT列。

5.组合索引

一个索引包含多个列

技术名词

回表

同B+树第三点（ 如果创建索引的键是其他字段，那么在叶子节点中存储的是该记录的主键，然后再通过主键索引找到对应的记录，叫做回表）
通俗点讲就是 select 当中有大量的非索引列，查到之后去表中查询相应列信息。

覆盖索引

与回表相对应，只需要在一棵索引树上就能获取SQL 所需的所有列信息，无需回表，速度更快。

explain的输出结果Extra字段为Using index时，能够触发索引覆盖。

最左匹配

在MySQL建立联合索引时会遵守最左前缀匹配原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配

参考下文的组合索引案例
建立索引 a,b,c

语句										索引是否有用
where a =1                              有，只使用了a             
where a = 1 and b =1                    有，用了a,b
where a = 1 and b =1  and c =2          有，用了a,b
where b =2 or c = 4                     否
where a=1 and c =2                      是，只是有了a
where a =3 and b > 10 and c = 7         是，只是有了a，b
where a = 3 and b like "%5%" and c = 7  是，只用到了a

索引下推

索引下推（index condition pushdown ）简称ICP，在Mysql5.6的版本上推出，用于优化查询。

举个例子，现在有 索引 a_b_c

5.6之前
 where a like 'a%' and b =1 and c =2 
根据最左匹配原则，会从索引匹配到a，然后回表查询，再对b 和 c进行过滤，回表比较多

5.6之后
会在索引内部就判断好b = 1 and c=2 然后再次回表查询，回表就比较少

前文MySql性能优化（三）执行计划详解 最后的 extra当中：

Using index condition：在5.6版本后加入的新特性（Index Condition Pushdown）; Using index condition 会先条件过滤索引，过滤完索引后找到所有符合索引条件的数据行，随后用 WHERE 子句中的其他条件去过滤这些数据行； using index condition = using index + 回表 + where 过滤

表示已经使用了索引下推

索引的匹配方式

全值匹配
索引值和所有的列进行匹配

匹配最左前缀
参照上文最左匹配

匹配列前缀
可以匹配一个列开头部分
比如说截取多长的字段当作索引

匹配范围值
可以查找某个范围的值

精确匹配某一列并范围匹配另一列

只访问索引的查询

哈希索引

特点

1. 基于哈希表的实现，只有精确匹配索引列所有值的查询才有效（范围查询不可用）
2. 在mysql当中，只有memory的存储引擎支持哈希索引
3. 哈希索引存储对应hash值，所以索引十分紧凑，这让hash索引速度十分快

代价

1. 哈希索引只包含哈希值和行指针，而不存储字段值，索引不能使用索引中的值来避免读取行
2. 哈希索引数据并不是按照索引值顺序存储的，所以无法进行排序
3. 哈希索引不支持部分匹配查找，哈希索引是使用索引列的全部内容来计算哈希值
4. 哈希索引支持等值比较查询，不支持任何范围查询
5. 访问哈希索引的数据非常快，除非有很多哈希冲突，当出现哈希冲突时，存储引擎必须遍历链表中的所有行指针，逐行进行比较，直到查找到所有符合条件的行
6. 哈希冲突比较高的时候，维护代价也会很高

案例

当需要存储大量的URL，并且根据url进行搜索查找的时候，如果使用B+树，存储内容就会很大。

select id from url_table where url = “”

这时候可以将url使用CRC32做哈希，可以使用以下查询方式

select id from url_table where url = “” and url_crc=CRC32(“”)

此查询效率较高，因为使用体积很小的索引来完成查找

组合索引

当包含多个列为索引，需要注意正确的顺序依赖于该索引的查询，同时需要考虑如何更好的满足排序和分组的需要

案例

建立索引 a,b,c

语句										索引是否有用
where a =1                              有，只使用了a             
where a = 1 and b =1                    有，用了a,b
where a = 1 and b =1  and c =2          有，用了a,b
where b =2 or c = 4                     否
where a=1 and c =2                      是，只是有了a
where a =3 and b > 10 and c = 7         是，只是有了a，b
where a = 3 and b like "%5%" and c = 7  是，只用到了a

聚簇索引与非聚簇索引

聚簇索引

索引和数据文件存放在一起

优点

1. 可以把相关数据保存在一起
2. 数据访问更快，因为索引和数据保存在一个树当中
3. 使用覆盖索引扫描的查询可以直接使用页节点中的主键值

缺点

1. 聚簇数据最大限度的提高了IO密集型应用的性能，如果数据全部放在内存，那聚簇索引没啥优势
2. 插入速度严重依赖于插入顺序，按照主键的顺序插入是最快的方式
3. 更新聚簇索引列的代价很高，因为会强制将每个被更新的行移动到新的位置
4. 基于聚簇索引的表在插入新行，或者主键被更新需要移动行的时候，可能面临页分裂的问题
5. 聚簇索引可能导致全表扫描变慢，尤其是行比较稀疏，或者由于页分裂导致存储数据不连续的时候

非聚簇索引

索引和数据文件分开存放

覆盖索引

基本介绍

1. 如果一个列包含所有需要查询的字段的值，我们称之为覆盖索引
2. 不是所有类型的索引都可以称为覆盖索引。覆盖索引必须要存储索引列的值
3. 不同的存储实现覆盖索引的方式不同，不是所有的引擎都支持覆盖索引，memory不支持覆盖索引

优点

1. 索引条目往往小于数据行代销，如果只需要读取索引，那么mysql就会极大的减少数据访问量
2. 因为索引是按照列值顺序存储的，所以对于IO密集型的范围查询回避随机从磁盘读取每一行数据的IO要少的多
3. 一些存储引擎如MYISAM在内存中只要缓存索引，数据则依赖于操作系统来缓存，因此要访问数据需要一次系统调用，这可能会导致严重的性能问题
4. 由于INNODB的聚簇索引，覆盖索引对INNODB表特别有用

判断

当发起一个被索引覆盖的查询时，在explain的extra列可以看到using index的信息，此时就使用了覆盖索引

参考

MySQL索引底层：B+树详解
MySQL索引为什么要用B+树实现
索引下推
MYSQL 官方文档