MySQL-索引

一.什么是索引

        1.使用select查询数据库中的数据时的步骤

                首先，先遍历要查询的整个表，然后将表中的列带入到sql语句中的判断条件中看是否成立，如果条件成立这行数据会被保留，如果不成立会跳过。

                这样的查询在表中的数据很多的时候，查询的成本太大了，因为数据库是将数据保存在硬盘上的，每读取一个数据，都需要读取硬盘。

        2.索引

                索引属于是针对查询操作引入的优化手段，可以通过索引来加快查询的速度，避免针对表的遍历。

                使用索引也是有代价的：

                        占用更多的空间，生成索引，是需要一系列数据结构，以及一系列额外的数据，来存储到硬盘空间的。

                        可能会降低插入修改删除的速度。因为当我们在做这些操作的时候不光需要对表中的数据进行修改，同时也需要对数据所在的这一列的索引进行修改。

二.索引的操作

        1.查看索引

                show index from 表名;

        2.创建索引  (危险操作)

                create index 索引名字 on 表名(列名);（主键 unique 外键的列mysql会自动为其生成索引）

                一个数据表可以具有多个索引，但是一个索引只能表中一个列，当对表中的一个列创建了索引后，在对这个列进行查询的时候速度会非常的快。

                为什么是危险操作:

                        因为在创建索引的时候需要对现有的数据进行大规模的重新整理，如果在创建索引时，操作的对象是一个空表，那么不会产生任何问题，但是如果此时这个表具有很多的数据，就狠容易导致mysql数据挂掉。

                        一般来说，表索引的生成，一般是在设计表的时候，和表一起诞生的，一旦表中有了数据，在想修改索引，就要慎重了。

        3.删除索引（危险操作）

                drop index 索引名 on 表名;

三.索引的原理

        索引也是通过一定数据结构实现的，数据库中引入的是一个改进的树形结构，B+树（N叉搜索树）。

        1.B-树

                由于每个节点是在一个硬盘的区域中存储的，一次读取硬盘就读取出了整个节点（多个key）在进行几次比较（比较的效率是远远大于读取硬盘的效率的 读一次硬盘相当于进行了一万次比较）。

                理论上一个B树的节点可以保存N个key但是也不是无限保存的，如果一个节点上的key过多会触发节点 的分裂，当删除导致节点上的key过少时会出发节点的合并。

        2.B+树 

                下面的例子是典型的B+树，但是在进入数据库的时候会做不同程度上的优化。

                一个节点上有N个key，可以划分出N个区间， 每个节点上N个key最后一个就相当于当前子树的最大值，父节点上的每一个key都会以最大值的身份在子节点的对应区间中存在（key可能重复）。

                叶子节点这一层，包含了整个树的数据全集。B+树会使用链表这样的结构将叶子节点串起来，此时可以非常方便的完成数据集合的遍历，并且也很方便的从数据集合中按照范围取出一个子集。

                 B+树的特点：

                        是一个N叉树 树的高度是有限的 可以降低io次数

                        非常擅长范围查询

                        所有查询最终都是要落到叶子节点上的 查询和查询之间的时间开销是稳定的，不会出现一次查询特别快一次查询特别慢的情况。

                        由于叶子节点是全集，会把行数据存储在叶子节点上，非叶子节点只是存储一个用来排序的key（比如id），数据库是按行组织数据的，创建索引的时候，是针对列进行创建的。

                

                mysql索引的实现，也是有一些变数的，不是只有B+树这一种情况，MySQL内部有一个模块，叫存储引擎，是专门负债将数据库中的数据存储到硬盘上的，存储引擎的实现是提供了很多版本的，innodb是当前mysql数据库中常用的版本，是基于B+树实现的。