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一、B+ Tree

B Tree指的是Balance Tree(平衡树),其是一颗查找树，并且所有叶子结点位于同一层。

B+ Tree是改进版本的B Tree，他不但具有B Tree的平衡性，并且通过顺序访问指针来提高区间查询的性能。

在B+ Tree中，一个节点的key从左到右非递减排列，如果某一个指针的左右相邻key分别是key i 和 key i + 1,且不为null，则该指针指向的节点的所有key大于等于key i且小于等于key i + 1;

如下图所示:

B+ Tree相比于红黑树的优点

红黑树等平衡树也可以用来实现索引，但是文件系统和数据库系统普遍采用B+ Tree作为索引结构,这是因为使用B+ Tree访问磁盘数据有更高的性能。原因如下

1. B+树有更低的树高

平衡树的树高 O(h)=O(logdN)，其中 d 为每个节点的出度。红黑树的出度为 2，而 B+ Tree 的出度一般都非常大，所以红黑树的树高 h 很明显比 B+ Tree 大非常多。

2. B+树更符合磁盘访问原理

之前提到了B+树相比红黑树有着更低的树高。
由于B+ 树相对于红黑树有更低的树高，磁盘寻道的次数与树高成正比，在同一个磁盘块上进行访问只需要很短的磁盘旋转时间，所以 B+ 树更适合磁盘数据的读取。

二、MySQL索引

mysql索引就相当于是书的目录。索引的类型有以下几种：

2.1 B+ Tree索引

是大多数 MySQL 存储引擎的默认索引类型。
因为不再需要进行全表扫描，只需要对树进行搜索即可，所以查找速度快很多。
因为 B+ Tree 的有序性，所以除了用于查找，还可以用于排序和分组。

2.2 哈希索引

哈希索引能以 O(1) 时间进行查找，但是失去了有序性：
无法用于排序与分组；
只支持精确查找，无法用于部分查找和范围查找。

InnoDB 存储引擎有一个特殊的功能叫“自适应哈希索引”，当某个索引值被使用的非常频繁时，会在 B+Tree 索引之上再创建一个哈希索引，这样就让 B+Tree 索引具有哈希索引的一些优点，比如快速的哈希查找。

2.3 全文索引

查找条件使用 MATCH AGAINST，而不是普通的 WHERE。
全文索引使用倒排索引实现，它记录着关键词到其所在文档的映射。
InnoDB 存储引擎在 MySQL 5.6.4 版本中也开始支持全文索引。

2.4 空间数据索引

MyISAM 存储引擎支持空间数据索引（R-Tree），可以用于地理数据存储。空间数据索引会从所有维度来索引数据，可以有效地使用任意维度来进行组合查询。

三、索引的优点以及什么时候需要使用索引

索引的优点如下：
1.大大减少了服务器需要扫描的数据行数。
2.帮助服务器避免进行排序和分组，以及避免创建临时表（B+Tree 索引是有序的，可以用于 ORDER BY 和 GROUP BY 操作。临时表主要是在排序和分组过程中创建，不需要排序和分组，也就不需要创建临时表）。
3.将随机 I/O 变为顺序 I/O（B+Tree 索引是有序的，会将相邻的数据都存储在一起）

什么时候需要使用索引

• 对于非常小的表、大部分情况下简单的全表扫描比建立索引更高效；
• 对于中到大型的表，索引就非常有效；
• 但是对于特大型的表，建立和维护索引的代价将会随之增长。这种情况下，需要用到一种技术可以直接区分出需要查询的一组数据，而不是一条记录一条记录地匹配，例如可以使用分区技术

四、索引实战

建立普通索引

ALTER TABLE 'table_name' ADD INDEX index_name ('column');

建立唯一索引

ALTER TABLE 'table_name' ADD UNIQUE INDEX index_name ('column');

建立主键索引

ALTER TABLE 'table_name' ADD PRIMARY INDEX index_name ('column');

建立联合索引

ALTER TABLE 'table_name' ADD INDEX index_name ('column1','COLUMN2','COLUMN3');

建立全文索引

全文索引主要用来匹配字符串文本中的关键字，当需要字符串中是否包含关键字的时候，我们一般用like，如果是以%开头的时候，则无法用到普通索引，这个时候我们就可以使用到全文索引了

ALTER TABLE 'table_name' ADD FULLTEXT ('column');

哪些字段适合创建索引

1. 频繁查询的字段
2. 在where和on条件中频繁出现的字段
3. 区分度高的字段。区分度可以通过下列方式计算:

select 
    count(distinct birthday)/count(*),
    count(distinct gender)/count(*)
from user;

4. 有序的字段适合创建。这样有序的字段在插入数据库的过程中，仍然能够保持B+ Tree的索引结构，不需要频繁更新索引文件，性能更佳。
5. 应该优先使用联合索引，如果只在age字段创建索引，会先匹配到age=18的三条数据再逐个遍历，效果会更差。同时在使用联合索引时，区分度高的字段应该放在前面。

五、聚簇索引和非聚簇索引

聚集索引（clustered index）和非聚集索引（secondary index，也称辅助索引或普通索引）。这两种索引是按存储方式进行区分的。聚集索引（clustered）也称聚簇索引，这种索引中，数据库表行中数据的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表的物理顺序只有一种情况，因此对应的聚集索引只能有一个。如果某索引不是聚集索引，则表中的行物理顺序与索引顺序不匹配，与非聚集索引相比，聚集索引有着更快的检索速度。
详情可以参考下图:

在Innodb中，聚簇索引默认就是主键索引。

如果表中没有定义主键，那么该表的第一个唯一非空索引被作为聚集索引。

如果没有主键也没有合适的唯一索引，那么innodb内部会生成一个隐藏的主键作为聚集索引，这个隐藏的主键是一个6个字节的列，改列的值会随着数据的插入自增。

六、最左匹配原则

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。

由于构建一棵B+树只能根据一个值来确定索引关系，所以数据库依赖联合索引最左的字段来构建。举例：创建一个（a,b）的联合索引，那么它的索引树就是下图的样子。 可以看到a的值是有顺序的，1，1，2，2，3，3，而b的值是没有顺序的1，2，1，4，1，2。但是我们又可发现a在等值的情况下，b值又是按顺序排列的，但是这种顺序是相对的。

七、索引失效

多条件字段中

1. 单字段有索引，WHERE条件使用多字段（含带索引的字段），例如 SELECT * FROM student WHERE name =‘张三’ AND addr = '北京市’语句，如果name有索引而addr没索引，那么SQL语句不会使用索引。

2. 多字段索引，违反最佳左前缀原则。例如，student表如果建立了(name,addr,age)这样的索引，WHERE后的第一个查询条件一定要是name，索引才会生效。

<>、NOT、in、not exists

当查询条件为等值或范围查询时，索引可以根据查询条件去找对应的条目。否则，索引定位困难（结合我们查字典的例子去理解），执行计划此时可能更倾向于全表扫描，这类的查询条件有：<>、NOT、in、not exists

查询条件中使用OR 或者 like

1. 如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用(因此SQL语句中要尽量避免使用OR)
2. SQL语句中，使用后置通配符会走索引，例如查询姓张的学生（SELECT * FROM student WHERE name LIKE ‘张%’），而前置通配符(SELECT * FROM student WHERE name LIKE ‘%东’)会导致索引失效而进行全表扫描。

在索引列上做(计算 / 函数 / 类型转换)

以下几种例子会导致索引失效 :

1. 在索引列上使用函数：例如select * from student where upper(name)=‘ZHANGFEI’
2. 在索引列上计算：例如select * from student where age-1=17;
3. 在索引列上使用mysql的内置函数, SELECT * FROM student WHERE create_time

索引列使用IS NOT NULL或者IS NULL可能会导致无法使用索引

索引列数据类型不匹配

如果age字段有索引且类型为字符串，并且在查询的时候让age等于一个整数值，则会索引失效，例如SELECT * FROM student WHERE age=18会导致索引失效

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