目录
1.索引的概念
2.索引的优缺点
3.索引的数据结构
4.索引结构
1.二叉树：
编辑2.红黑树：
3.BTree（B-Tree）：
编辑4.传统B+Tree：
编辑5.MySQL中的B+Tree：
编辑6.Hash：
5.为什么InnoDB选择使用B+Tree
1.相对于二叉树
2.相对于B-Tree
3.相对于Hash索引
6.索引分类：
7.在InnoDB存储引擎中，按照索引的存储形式，索引分为
1.聚集索引，Clustered Index：
2.二级索引，Secondary Index（也叫做辅助索引）：
编辑3. 聚集索引的选取规则
4.聚集索引和二级索引的区别：
5.回表查询：
编辑8.InnoDB主键索引的B+Tree高度
9.索引语法
10.SQL性能分析工具
1.SQL执行频率
2.慢查询日志：
3.profile详情:
4.explain执行计划：
5.explain的各字段含义：
11.索引使用原则
1.最左匹配原则：
2.范围查询：
3.索引列运算
4.字符串：
5.模糊查询
6.or连接的原则
7.数据分布影响
8.SQL提示
9.覆盖索引
10.前缀索引
11.单列索引和联合索引
12.索引的设计原则
1.索引的概念
索引index是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）
2.索引的优缺点
优点：高效查询数据；索引能够对数据进行排序
缺点：索引要占用空间；数据增删改查后也要更新索引，降低更新表的速度
3.索引的数据结构
MySQL索引是在存储引擎层实现的，不同存储引擎结构不同
主要结构：B+Tree（最常见）、Hash索引（不支持范围查询）
4.索引结构
1.二叉树：
顺序插入时，形成链表，查询性能降低；数据量大时，检索速度慢
2.红黑树：
解决树的平衡问题，但数据量过大时，层级较深，搜索速度慢
3.BTree（B-Tree）：
有最大度数，树的度数指一个节点的最大子节点个数，最大度数为n，则最多有n个子节点，最多有n-1个key，n个指针
* 根结点和叶子结点中，存储着key和相对应的数据
* 当存储的key的个数达到n-1后会使用 中间元素向上分裂 的方法，如果向上分裂也使得key达到了n-1个，则继续使用 中间元素向上分裂
4.传统B+Tree：
* 所有的元素都会出现在叶子结点；
* 分叶子结点只起到索引作用，叶子结点用来存放数据，并且叶子结点之间还形成了单向链表，每一个结点都会通过指针指向下一个元素
* 存储的key个数达到n-1后使用 中间元素向上分裂方法，但此时该元素仍会出现在叶子结点，并且叶子结点形成了单向链表，非叶子结点只是起到索引的作用
5.MySQL中的B+Tree：
增加了一个指向相邻叶子结点的链表指针（相邻变为双向链表），形成了带有顺序指针的B+Tree
6.Hash：
采用hash算法，将键值换算为新的hash值，映射到对应槽位，存储在hash表中
* 只能用于等值比较，不支持范围查询
* 无法利用索引完成排序操作
* 查询效率高，通常只需要进行一次检索，效率通常高于B+Tree索引
5.为什么InnoDB选择使用B+Tree
1.相对于二叉树
层级更少，搜索效率高
2.相对于B-Tree
B-Tree的叶子结点和非叶子结点都会存储数据，索引和数据存储在页/块中，页的大小只有16k，若存放了数据则能存放的指针就少了，若数据过多，只能通过提高树的层级来存放指针，导致性能降低
3.相对于Hash索引
无法支持范围匹配
6.索引分类：
主键索引：针对表中主键创建的索引，primary（只能有一个）
唯一索引：避免同一个表中某数据列中的值重复，unique
常规索引：快速定位特定数据
全文索引：全文索引查找文本中的关键词，fulltext
7.在InnoDB存储引擎中，按照索引的存储形式，索引分为
1.聚集索引，Clustered Index：
将数据存储和索引放在一起，索引结构的叶子节点保存了行数据；必须有且只有一个，否则无法存放行数据
2.二级索引，Secondary Index（也叫做辅助索引）：
将数据和索引分开存储，索引结构的叶子结点关联的是对应主键；可以存在多个
3. 聚集索引的选取规则
* 若存在主键，主键索引就是聚集索引
* 若不存在主键，使用第一个唯一索引作为聚集索引
* 若没有主键，也没有合适的唯一索引，InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引
4.聚集索引和二级索引的区别：
聚集索引的叶子结点下面是这一行的数据，二级索引叶子结点下面是对应的主键
5.回表查询：
先通过二级索引寻找到对应的主键值，然后根据主键值到聚集索引中查询相应的行数据
8.InnoDB主键索引的B+Tree高度
InnoDB的B+Tree高度为3的情况下就能够存储两千多万条数据（主键使用Bigint，占用8字节的情况下）
9.索引语法
创建索引
CREATE[ UNIOUE|FULLTEXT] INDEX INDEX NAME ON TABLE NAME (INDEX col NAME,... ) ;查看索引
SHOW INDEX FROM TABLE_NAME :删除索引
DROP INDEX INDEX NAME ON TABLE_NAME ;
10.SQL性能分析工具
1.SQL执行频率
以增删改为主的表，则优化比重小；以查询为主的表，需要优化
* 用
SHOW GLOBAL/SESSION STATUS 'Com_'查询当前表的增删改查的频率
2.慢查询日志：
记录所有执行时间超过指定参数long_query_time（默认10s）的所有SQL语句的日志
* 慢查询日志默认没有开启
* 使用show variables like ‘slow_query_log’查询是否开启了慢查询日志
SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log';
* 开启慢查询日志：在MySQL配置文件中配置
3.profile详情:
能够了解每一条SQL语句执行情况，比如消耗时长
* 默认关闭，使用set profiling=1，设置开启
* 使用show profiles，查看执行情况
show profiles;
4.explain执行计划：
通过explain能够回去MySQL执行查询语句的具体信息，包括select语句执行过程中表如何连接以及连接的顺序
EXPLAIN SELECT goods_name FROM t_goods;
5.explain的各字段含义：
* id：select查询的序列号，代表查询中执行select或者操作表的顺序；ID相同，执行顺序从上到下；ID不同，值越大，越先执行
* select_type：select的查询类型
* type：连接类型，性能优好到差的连接类型：Null、system、const、eq_ref、ref、range、index、all
* possible_key：显示可能应用在这张表的索引，一个或者多个
* key：实际使用的索引，为null则没有使用索引
* key_len：使用到的索引的字节数，长度越短越好
* rows：执行查询的行数，是一个估计值，并不总是准确的
* filtered：表示返回结果的行数占需要读取行数的百分比，filtered值越大越好
11.索引使用原则
1.最左匹配原则：
联合索引的查询会从索引的最左列开始，不跳过索引中的列，若跳过了某一列，则后面的字段索引都会失效
2.范围查询：
联合索引中，出现返回查询大于或小于，则范围查询右侧的列索引实效
* 解决方法，尽可能使用大于等于或小于等于，不会出现这种问题
3.索引列运算
* 若在索引列上进行运算操作，索引会失效（比如截取字符串）
4.字符串：
字符串不加引号，索引将失效
5.模糊查询
* 若只有尾部模糊匹配，索引不会失效；若头部模糊匹配，索引失效
6.or连接的原则
* 用or分开的条件，若or前条件的列有索引，or后面的列没有索引，则涉及的索引都不会用到
* 只有or两侧都有索引，索引才会生效
7.数据分布影响
* 若MySQL评估使用索引比全表扫描更慢，则不使用索引
8.SQL提示
* 在SQL语句中加入一些人为提示来达到优化操作的目的
9.覆盖索引
* 查询使用了索引，并且需要返回的列在该索引中能够全部找到（尽量减少select *；而是在select后将需要查询的数据和索引中的数据对应起来）
10.前缀索引
* 只将字符串的一部分前缀抽取出来建立索引
* 一般用于字符串较长的场景，节约索引空间
* 创建前缀索引
CREATE INDEX idx_xxx ON TABLE_NAME(COLUMN(n))
11.单列索引和联合索引
* 单列索引：一个索引只包含单个列
* 联合索引：一个索引包含多个列
* 推荐使用联合索引，很多时候能够覆盖索引，能够减少回表查询
12.索引的设计原则
* 针对数据量较大，查询比较频繁的表建立索引（一百万数据以上）
* 针对常作为查询条件where、排序order by操作的人字段建立索引
* 尽量选择区分度高的列作为索引，尽量建立唯一索引
* 字符串类型字段可以选择前缀索引
* 尽量使用联合索引，很多时候可以覆盖索引，避免回表操作
* 控制索引数量，不能过多
* 索引列不能存储Null值一定要使用not null进行约束
