Mysql索引探究

一 索引

1.索引的优缺点

Mysql索引有优点也有缺点，优点就是大大加快了查询速度，唯一索引也保证每一行的唯一性，加速表连接时间，
缺点就是创建维护索引需要时间，也要占用磁盘空间。更新表的时候，索引要一并更新。

2.索引的数据结构

1 哈希索引，利于等值查询
2 有序数组索引，利于范围查询
3 搜索树索引，尤其是B+树这种多路搜索树，是Mysql索引的数据结构，在二节中详细论述。

3 索引的种类

1 聚簇索引（主键索引），→mysql中innodb使用
2 非聚簇索引（二级索引），→mysql中MyISAM使用
3 覆盖索引

4 如何创建Mysql索引

create index 索引名 on 表名(列名)  --普通索引
create unique index 索引名 on 表名(列名)  --唯一性索引

二 Mysql索引的数据结构

1 二叉搜索树

二叉搜索树等同于二叉查找树，又叫二叉排序树，在二叉树的基础上，
二叉搜索树中左子树上所有结点的值小于它根节点的值，右子树上所有结点的值大于它结点的值。
平衡二叉树是平衡二叉搜索树的简称，每一个结点的左子树的高度和右子树的高度差最多为1.
平衡二叉树的出现是为了解决二叉查找树退化成链表的问题，当插入的结点数值从小到大时，二叉树就会退		     化成链表。

2 B树和B+树

B树不是二叉树，因为B树的结点可以有两个以上的子结点，通常用于数据库和文件系统，现实中MongoDB索引的数据结构用的就是B树
	B树的特点：比如m阶B树，这里B树的阶指的是B树中结点的子结点树木的最大值
		①每个结点最多只有m个结点，
		②每个非叶子结点具有至少m/2（向上取整）子结点。除了根结点
		③如果根不是叶结点，则根至少有两个子结点
		④具有K个子结点的非叶结点包含K-1个键
		⑤自平衡的特性，导致所有叶子都出现在统一高度。

例：下列树为4阶B树：

B+树是B树的变形，B+树的特点：
	①有k个子树的非叶子结点包含有k个键，B树是k-1个。
	②B+树的所有数据都放在叶子结点中，非叶子结点只用来存索引
	③B+树的叶子结点本身依关键字大小自小而大的顺序连接，而且每个叶子结点里存了非叶子结点的指针

例如：

B+树比B树好在哪里？
1.B+树的磁盘IO次数更少，效率更高，因为B+树的非叶子结点没有指向关键字具体信息的指针，所以更小，那么磁盘块中容纳的关键字数量就越多，一次性读入到内存中的就越多，IO次数就变少了。
2.B+树更稳定，因为B+树中所有叶子结点里关键字的查找需要走一条从根到叶子的路径，这样的路径是一样长的，每一个关键字的查询效率相当。但是B树更快，因为它每个结点中都有具体的关键字信息。
3.B+树更方便范围查询，而范围查询是数据库中最常用的查询功能。这利用了B+树的所有关键字信息都在叶子结点的特征，而且所有叶子结点由左至右是按顺序的。所以也说明了数据表在设计的时候一般采用主键自增的方式。

补充

1.mysql中关键字的执行顺序
答：from→on→join→where→group by→having→select→distinct→order by.
3.聚簇索引（主键索引）和非聚簇索引（二级索引）的区别：
答：聚集索引是把索引和数据放在一起，一般要两次查找，；非聚集索引是把索引和数据分开，叶子节点不存放数据，只存放数据对应的地址，不用两次查找但是就是因为把索引和数据分开，导致每次读入索引时，还要重新读数据，索引仍然不快，不适合范围查询。
2.使用select 列名而不是使用select * 的原因
答：在innodb中使用了聚簇索引，当查询列是索引列时，为了防止回表耽误时间，所以不要用select *