1、引言
索引是数据库用来提高性能最常用的工具，一般索引本身也很大，不可能全部存于内存中，因此所以往往以文件形式存于磁盘上。
左表是数据表，共两列七条数据。为了加快Col2的查找，可以维护一个右表所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引值和指向数据物理地址的指针，这样可运用二叉查找快速获取相应的数据。
2、索引优劣
优势：
- 类似书籍目录，提高数据检索效率，减低数据库IO成本
- 通过索引列对数据排序，降低数据排序成本，降低CPU消耗
劣势：
- 索引也是一张表，其中保存了主键与索引字段，并指向实体类的记录，故其也许占用空间
- 虽然其提高了查询效率，但也降低了表的更新速度。更新表时，数据库不仅要更新数据，还需更新索引信息。
3、索引结构
索引是在MySQL存储引擎中实现的，故每种存储引擎都不一定完全相同，也部署所有的存储引擎都支持所有的索引类型。
我们所说的索引，没有特指都是指B+树结构组织的索引。其中聚集索引、复合索引、前缀索引、唯一索引默认都是使用 B+tree 树索引，统称为索引。
MySQL目前提供了4钟索引：
- BTREE索引：最常见的索引类型，大部分都支持B树索引。
- HASH索引：只有Memory引擎支持，使用场景简单。
- R-Tree索引（空间索引）：空间索引是MylSAM引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，使用较少。
- Full-Test（全文索引）：全文索引也是MylSAM的一个特殊索引类型，主要用于全文索引。InnoDB从MySQL 5.6 开始支持。
| 索引 | InnoDB引擎 | MylSAM引擎 | Memory引擎 |
|---|---|---|---|
| BTREE | 支持 | 支持 | 支持 |
| HASH | 不支持 | 不支持 | 支持 |
| R-Tree | 不支持 | 支持 | 不支持 |
| Full-Test | 5.6版本之后支持 | 支持 | 不支持 |
4、BTREE 索引结构
BTREE 特性：
- 树中每个节点最多包含m个孩子。
- 除根节点与叶子节点外，每个节点至少有[ceil(m/2)]个孩子。
- 若根节点不是叶子节点，则至少有两个孩子。
- 所有的叶子节点都在同一层。
- 每个非叶子节点由n个key与n+1个指针组成，其中[ceil(m/2)-1] <= n <= m-1
以5叉BTree为例，key的数量：公式推导[ceil(m/2)-1] <= n <= m-1。所以 2 <= n <=4 。当n>4时，中间节点分裂到父节点，两边节点分裂。
插入 C N G A H E K Q M F W L T Z D P R X Y S 数据为例。
演变过程如下：
5、B+TREE 索引结构
B+TREE是BTREE的变种，区别为：
- n叉B+Tree最多含有n个key，而BTree最多含有n-1个key。
- B+Tree的叶子节点保存所有的key信息，依key大小顺序排列。
- 所有的非叶子节点都可以看作是key的索引部分。
由于B+Tree只有叶子节点保存key信息，查询任何key都要从root走到叶子。所以B+Tree的查询效率更加稳定。
MySql索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能。
6、索引分类
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单值索引 ：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引
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唯一索引 ：索引列的值必须唯一，但允许有空值
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复合索引 ：即一个索引包含多个列
7、索引设计原则
索引的设计可以遵循一些已有的原则，创建索引的时候请尽量考虑符合这些原则，便于提升索引的使用效率，更高效的使用索引。
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选择合适的表：对查询频次较高，且数据量比较大的表建立索引。
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选择合适的索引列：选择那些经常在查询中用作过滤条件或连接条件的列作为索引列。这些列应该具有高选择性，即它们的值在数据集中具有较高的唯一性，以便能够快速缩小搜索范围
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使用唯一索引：区分度越高，使用索引的效率越高。
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避免过长的索引：索引可以有效的提升查询数据的效率，但索引数量不是多多益善，索引越多，维护索引的代价自然也就水涨船高。对于插入、更新、删除等DML操作比较频繁的表来说，索引过多，会引入相当高的维护代价，降低DML操作的效率，增加相应操作的时间消耗。另外索引过多的话，MySQL也会犯选择困难病，虽然最终仍然会找到一个可用的索引，但无疑提高了选择的代价。
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使用短索引：索引创建之后也是使用硬盘来存储的，因此提升索引访问的I/O效率，也可以提升总体的访问效率。假如构成索引的字段总长度比较短，那么在给定大小的存储块内可以存储更多的索引值，相应的可以有效的提升MySQL访问索引的I/O效率。
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注意组合索引的顺序：利用最左前缀，N个列组合而成的组合索引，那么相当于是创建了N个索引，如果查询时where子句中使用了组成该索引的前几个字段，那么这条查询SQL可以利用组合索引来提升查询效率。
