1.1 索引

1.1 索引概述

• 介绍
  索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。

  
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• 演示

  
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  备注：上述的二叉树结构只是示意图，并非真正的索引结构。

• 优缺点

  
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1.2 索引结构

MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的结构，主要包含以下几种：

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我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指B+树结构组织的索引。

• 二叉树

  
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  二叉树缺点：顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。 大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。
  红黑树：大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。

• B-Tree（多路平衡查找树）
  以一颗最大度数（max-degree）为5(5阶)的b-tree为例(每个节点最多存储4个key，5个指针，指针=key+1)：
  

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  树的度数指的是一个节点的子节点个数。
  具体动态变化的过程可以参考网站: https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BTree.html

• B+Tree
  以一颗最大度数（max-degree）为4（4阶）的b+tree为例：

  
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插入 100 65 169 368 900 556 780 35 215 1200 234 888 158 90 1000 88 120 268 250 数据为例。

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相对于B-Tree区别:
①. 所有的数据都会出现在叶子节点
②. 叶子节点形成一个单向链表
MySQL索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能。

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• Hash
  哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中。
  如果两个(或多个)键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了hash冲突（也称为hash碰撞），可以通过链表来解决。

  
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  • Hash索引特点

    1. Hash索引只能用于对等比较(=，in)，不支持范围查询（between，>，< ，...）
    2. 无法利用索引完成排序操作
    3. 查询效率高，通常只需要一次检索就可以了，效率通常要高于B+tree索引

  • 存储引擎支持
    在MySQL中，支持hash索引的是Memory引擎，而InnoDB中具有自适应hash功能，hash索引是存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。

    
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1.3 索引分类

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在InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种

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聚集索引选取规则:

• 如果存在主键，主键索引就是聚集索引。
• 如果不存在主键，将使用第一个唯一（UNIQUE）索引作为聚集索引。

• 如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。

  
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1.4 索引语法

• 创建索引

  CREATE [UNIQUE|FULLTEXT] INDEX index_name ON table_name(index_col_name,...);
  

• 查看索引

  SHOW INDEX FROM table_name;
  

• 删除索引

    DROP INDEX index_name ON table_name;
  

  按照下列的需求，完成索引的创建

  1. name字段为姓名字段，该字段的值可能会重复，为该字段创建索引。
  2. phone手机号字段的值，是非空，且唯一的，为该字段创建唯一索引。
  3. 为profession、age、status创建联合索引。
  4. 为email建立合适的索引来提升查询效率。

  CREATE INDEX idx_user_name on tb_user(name);
  CREATE UNIQUE INDEX idx_user_phone on tb_user(phone);
  CREATE INDEX idx_user_pro_age_sta ON tb_user(profession,age,status);
  CREATE INDEX idx_email on tb_user(email);