索引

在mysql数据库之中，如果数据量过大，直接进行遍历会需要使用许多时间。这里使用空间换时间解决这一个问题。

目前就是从解决问题的这一个角度出发，需要增加搜索的速度，一定是要选择好用的数据结构进行搜索（遍历的速度越快，时间复杂度越低）。下面从不同的数据结构入手进行分析如应该使用的结构，数组，栈，队列，链表，堆，图就不进行考虑，因为这些的效率低下，和不适合进行搜索的过程。

不同数据结构

树

目前常用的树是有AVL树，红黑树（二叉搜索树），这些树的结构数据量过大之后就会退化成为线性便利（当数据量足够大的情况下），无论怎么进行处理都会变成这个样子。

哈希表

这里使用哈希表方便查找，但是不方便进行访范围进行筛选。不知道，最后一个的东西的范围在哪里，列的大小不确定。目前的使用支持储存引擎。

B+树结构

B+树克服了二次树的退化问题（多叉树），而且数据的位置储存在最后一行的位置，让整个的B+树的数据部分不会臃肿（page块，除了最后一行都是用来储下面一次节点的位置信息，）。最后一行储存数据信息的相关内容。

目前经常使用这个方法的MySQL储存引擎。

不同种类的索引

MyISAM 这种用户数据与索引数据分离的索引方案，叫做非聚簇索引。（B+树的结构决定一切，数据放在最底层）。

索引的书写

是否这里根据根主键建立索引，分成下面这两个索引，而去索引的部分的区别。

这里都是一个简单的表进行讲述

create table(
id int primary key,
 name varchar(40) 
);

这里创建了一个简单表，有用户的id与用户姓名,主键为id。

唯一键索引

一个表中，可以有多个唯一索引
查询效率高
如果在某一列建立唯一索引，必须保证这列不能有重复数据
如果一个唯一索引上指定not null，等价于主键索引（引入不为空的属性，基本上与主键的语法含义相同，但是在实际的应用之中的含义不同）

具体建立的方法如下：（）

create table t1(
id int primary key,
 name varchar(40) ，
  unique(id)
);

这里的unique（id），指定id为唯一键。

create table t1(
id int primary key ,
 name varchar(40) unique
);

这里指定name为唯一键，并且同时创建唯一键。

alter table t1 add unqiue(name);

主键索引

1,一个表之中，最大有一个主键索引

2，主键索引的效率高

3，主键索引列基本上是int

4,只要有主键就会生成索引

这里的创建索引的方法与上面的主键索引基本相同,只不过是添加主键。

普通索引

一个表中可以有多个普通索引，普通索引在实际开发中用的比较多。

如果某列需要创建索引，但是该列有重复的值，那么我们就应该使用普通索引

这里运用普通索引具体过程：

1，创建索引（以普通元素，最后的数据块应该是主键的位置）

2,创建主键索引（即使没有主键，系统自己也是会默认生成一个主键，按照含义叫做与位置无关码）

搜索过程：

1，根据普通的元素索引找到主键值

2，根据主键索引找到对应元素的位置信息

创建普通索引的方法，如下

create table t1(
id int primary key,
 name varchar(40) ，
  index(name)
);

create table t1(
id int primary key,
 name varchar(40)  index
);

create index index_name on t1(name)

全文索引

就是整个数据库基本上都是文字（英文，也可以是中文需要换引擎）。这个可以增加搜索的速度。

create fulltext index t1 on t1(name);

这里就创建的t1表的全文索引