MySQL 索引笔记

B Tree

AVL Tree 的进化，一个 Node 上可以储存多个值，充分利用一个 Page 的内存大小（默认16 KB）。

B+ Tree

B Tree 的进化，增强了扫表能力和范围查询能力，IO性能更好（非叶子节点没有放数据，能够放更多的指针），效率更稳定。

五种索引

• 普通索引：没有限制
• 唯一索引：每行数据该列唯一，可以为 NULL，可以多个。
• 主键索引：有且必有一个，不能为 NULL。
• 联合索引：见下文。
• 全文索引：用特殊的语法 MATCH、AGAINST 进行搜索。只能用于 CHAR、VARCHAR、TEXT。

聚簇索引

索引的物理顺序与索引键的顺序一致。其实就是主键。

1. 如果有主键，主键就是聚簇索引。
2. 如果1不成立，找不包含 NULL 的第一个唯一索引为主键和聚簇索引。
3. 如果1和2不成立，用自动生成的 row_id 作为主键和聚簇索引。

联合索引

键是一种联合的结构。因为这种结构，有最左匹配原则：
index(a, b, c)

• a 一定要用到（带头大哥不能死）
• 如果要用c，b一定要用到（中间兄弟不能断）

如果创建 index(a, b, c)
其实是创建了 index(a) index(a, b) index(a, b, c)

辅助索引

除了主键索引外的索引都是辅助索引。只有主键索引的值是数据，辅助索引的值是主键索引的键。

查了辅助索引，再去查主键索引的过程，叫回表。

覆盖索引

不是一种索引，而是索引的使用情况。即，用到的索引包含了查找的字段。
如上图，如果是 select name from user where name = 'Q';，只需要 name，所以不需要再查主键索引，这种情况就是覆盖索引。

在 explain 里，Extra 列，如果有 Using Index 就代覆盖索引，不用回表。
而 key 列，代表用了什么索引，如，联合索引。

用不到索引

1. 索引列参与运算，如使用函数、隐式转换等
2. like 条件前面带%
3. 负向查询：NOT LIKE、!=、NOT IN

索引的弊端

1. 创建和维护索引要耗费时间。数据量越大，花的时间越长。
2. 除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间。
3. 当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态地维护，降低了数据的维护速度。

创建索引需要注意什么

1. 在经常需要查找的列上建立索引，可以加快搜索的速度。

2. 在经常需要根据范围进行查找的列上创建索引，因为索引已经排序，所以其指定的范围是连续的。

3. 在经常使用 where子句的列上创建索引，加快条件的判断速度。

4. 在经常使用表连接的列上创建索引，可以加快表连接的速度。

5. 在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，所以查询时可以利用索引的排序，加快排序查询。

6. 主键最好是趋势递增的。