MYSQL【三、索引】

1、索引分类

1. 物理存储方式 ：
   1. 聚簇索引（Clustered Index）：按照索引的顺序来存储数据的索引，一个表只能有一个聚簇索引。聚簇索引的数据存储和索引存储在一起。
   2. 非聚簇索引（Non-clustered Index）：独立于数据的逻辑顺序而存在的索引，一个表可以有多个非聚簇索引。非聚簇索引的数据存储和索引存储分开。
2. 唯一性
   1. 唯一索引（Unique Index）：要求索引列的值在整个表中是唯一的，不允许有重复值。
   2. 非唯一索引：允许索引列的值重复出现。
3. 索引方式
   1. B-Tree索引：基于B-Tree数据结构实现的索引，是最常见的索引类型，用于支持范围查询和排序。
   2. B+Tree索引：基于B+Tree数据结构实现的索引，相比B-Tree索引，更适合范围查询和顺序访问，常用于数据库系统。
   3. Hash索引：基于哈希算法实现的索引，适用于等值查询。
4. 索引对象
   1. 主键索引（Primary Key Index）：用于标识表中的唯一记录，每个表只能有一个主键索引。
   2. 外键索引（Foreign Key Index）：用于建立表与表之间关系的索引。
   3. 辅助索引（Secondary Index）：除了主键索引之外的其他索引。
   4. 组合索引（Composite Index）：包含多个列的联合索引，通过同时索引多个列可以提高特定查询的性能。

---

2、索引会加快查询

传统的查询方法，是按照表的顺序遍历的，不论查询几条数据，MySQL需要将表的数据从头到尾遍历一遍。

添加索引之后，MySQL一般通过 BTREE 算法生成一个索引文件，在查询数据库时，找到索引文件进行遍历，在比较小的索引数据里查找，然后映射到对应的数据，能大幅提升查找的效率。

和通过书的目录，去查找对应的内容，一样的道理。

---

3、创建索的注意点

索引虽然是sql性能优化的利器，但是索引的维护也是需要成本的。

1. 将索引建在频繁查询的字段上：在经常用于 WHERE 条件判断、ORDER BY 排序和 JOIN 的字段上创建索引，可以提升查询性能。
2. 控制索引的数量：索引需要占用存储空间，并在更新时需要进行索引维护操作，因此应适量创建索引，不要过多。
3. 避免对低区分度字段创建索引：对于离散度较低的字段，如性别，创建索引可能带来的扫描行数减少有限，不建议创建索引。
4. 避免将频繁更新的字段作为主键或索引：维护索引文件需要成本，并可能导致页分裂和增加 I/O 操作次数，不建议将频繁更新的字段作为主键或索引。
5. 组合索引中将区分度高的值放在前面：为了满足最左前缀匹配原则，应该将区分度高的值放在组合索引的前面。
6. 创建组合索引而不是修改单列索引：对于经常使用多个条件查询的情况，创建组合索引可以替代多个单列索引，提高查询性能。
7. 对于过长的字段，考虑使用前缀索引：当字段值较长时，创建完整索引会消耗大量空间并导致较慢的搜索速度，可以考虑使用前缀索引，只索引字段的前几个字符。
8. 不建议使用无序的值（如身份证号码、UUID）作为索引：当主键具有不确定性时，容易导致叶子节点频繁分裂，造成磁盘存储的碎片化，不建议将无序的值作为索引。

---

4、索引失效

1. 查询条件包含 OR 操作符：当查询条件中使用 OR 操作