MySQL常用索引，数据结构，聚簇/非聚簇（Deprecated）

MySQL常见索引类型：主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引、组合索引（联合索引，多列索引） 

主键索引

ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY key_name(`filed_name`);

具有唯一性和自增长性，查询效率最快

唯一索引

ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE key_name(`filed_name`);

索引列的值必须唯一，但允许有空值。

普通索引

 ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX key_name(`filed_name`)

在查询中经常出现的列，特别百万级别或千万级别的数据量，使用普通索引会有特别显著的效果

组合索引

 ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX / KEY key_name(列名1,列名2,列名3)

在where查询的多个字段上建立。

组合索引遵循最左匹配原则，即`列名1`必须出现在 where 条件中，才会使用到该索引

 前缀索引

 ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX key_name(`filed_name`(length))

全文索引（MyISAM和InnoDB中都支持）

ALTER TABLE 表名  ADD FULLTEXT(列名)

对文本对于大容量的数据表，生成全文索引是一个非常消耗时间非常消耗硬盘空间的做法

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索引使用的数据结构优缺点对比：

需要明白的两个常识：

1. 索引的使用，是为了提高查询速度。相比于在内存中数据的查找，读取数据时执行磁盘IO操作非常的耗时，所以适合作为索引的数据结构应是尽可能少的执行磁盘IO操作。

2. 依据局部性原理进而实现的磁盘预读：

当访问磁盘中一个地址数据的时候，与其相邻的数据很快也会被访问到。为提高数据读取的效率，磁盘会预读该地址附近的数据。

B-Tree作为索引：

该数据结构的特点：

1. 每个结点中的值的个数（n）满足： 1 <= n < m(B树的阶)

2. 所有的叶子结点都位于同一层

3. 每层结点中的值都是升序排列，每个值的左子树中的所有的值都小于它，而右子树中的所有的值都大于它

优点：

B-Tree中每个节点可以存储多个关键字，与平衡树来讲，它的一次磁盘I/O可以读取到更多的关键字，且降低了树的深度

B+Tree更适合作为索引：

特点：具有B-Tree树的所有特点，且

1. 除叶子节点外，每个元素不保存数据，只用来索引，所有数据都保存在叶子节点

2. 所有的中间结点元素都同时存在于子节点，他们在子节点元素中是最大（或最小）元素

3. 所有的叶子结点中包含了全部元素的信息，且叶子结点按关键字的排列顺序形成链表

优点：

1. 从磁盘读取角度来讲：在非叶子节点中，由于不保存数据，所以可以容纳更多的关键字，相比于B-Tree，磁盘读取一页关键字数据增加，进而减少了磁盘的I/O次数，且再次降低了树的高度

2. 形成链表的叶子节点方便全局或范围查找

b树b+树图文参考：经典搜索算法之B树与B+树_b+树和b树的搜索速度_超级战斗王的博客-优快云博客

从磁盘I/O角度来讲索引的数据结构：https://www.playscala.cn/article/view?_id=10-5d318144eeab561d2405e2de      https://www.cnblogs.com/aspirant/p/9214485.html

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不同索引的区别与适用场景：

B+TREE：

1. 范围查找

2. 多级索引查找范围数据

HASH索引适用场景：

Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它适用于等值查找。MySQL中使用Hash索引作为数据结构的存储引擎只有Memory。

索引的缺点：

1. 虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度；  如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要更新索引文件
2. 建立索引会占用磁盘空间

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MySQL下的聚簇索引与非聚簇索引：

在《数据库原理》一书中解释到：
聚簇索引的叶子节点就是数据节点，而非聚簇索引的叶子节点仍然是索引节点，只不过有指向对应数据块的指针。

MyISAM的非聚簇索引结构：

MyISAM是按列值与行号来组织索引的。它的叶子节点中保存的实际上是指向存放数据的物理块的指针。

MyISAM存储引擎的索引文件（.MYI）和数据文件(.MYD)是相互独立的，所以一二级索引基本没多大区别。

InnoDB的聚簇索引结构：

聚簇索引：

InnoDB下，每一个表都有一个聚簇索引，它要么是主键，要么是拥有唯一索引（unique）的列，要么是自动产生的隐式的聚簇索引列。InnoDB 使用它存储表中每一行的数据。

如何加快查询速度：因为通过聚簇索引搜索，会直接指向包含该数据的数据页。

非聚簇索引：

通常也称之为  二级索引  ( Secondary Indexes ) 或 「 辅助索引 」 ，一般是指聚簇索引之外的所有其它索引。

两者区别：

1.  InnoDB 会使用聚簇索引来存数据和索引数据，而非聚簇索引的目的仅仅是加快查询速度

2. InnoDB下的表，有且只有一个聚簇索引，非聚簇索引由用户添加

3. 非聚簇索引一定包含聚簇索引，因此，使用二级索引时，会先找到主键值，再通过主键的聚簇索引查找相应的数据。

MySQL下的聚簇与非聚簇索引介绍：MYSQL索引：对聚簇索引和非聚簇索引的认识_alexdamiao的博客-优快云博客