一、什么是索引？
索引其实就是帮助Mysql高效获取数据的排好序的数据结构。能够在大量数据中快速定位我们想要的数据。
二、索引有哪些？
2.1 单列索引
单列索引指的是一个列组成的索引。
单列索引包含：
1.普通索引：值可以为空和重复，就是为了加快查询
2.唯一索引：值不能重复、为空
3.主键索引：和唯一索引类似，一般用于标识业务的唯一序号
2.2二级索引（联合索引）
二级索引是多个列组合构建成的，如果不是联合主键索引，那么索引value存放的就是主键id，否则就是对应的数据，使用时要符合最左前缀法则。
三、索引的数据结构是什么？
Mysql最终选择B+树作为索引的数据结构。
1.为什么不选择使用二叉树？
因为二叉树对于单列自增的数据而言，产生的结果类似链表，如果要查询的数据在链表的末尾，那么查询仍然需要遍历整个链表。
二叉树
2.为什么不使用红黑树？
因为红黑树的树的高度不能确定，如果在大量的数据为前提下，树的高度能达到一个极为恐怖的程度，查询元素实际上就是遍历树的高度，对查询数据的效率没有任何提升。
红黑树
3.为什么不使用B树？
因为B树的每一个节点都存放数据，那么一页能存放的索引元素就非常少，会导致树的高度没办法控制在2、3层内。B树的叶子节点之间没有用指针进行关联，对于区间查询没有提供很好的支持。
B树
选择使用B+树是因为只有B+树的非叶子节点只存放冗余的索引，只有叶子节点才会存放完整的数据，同时叶子节点之间使用指针进行关联，利于区间查询，并且节点之间是排好序的。
B+树
四、索引的优化
1.分页查询优化
select * from test_table limit 10000,10;
对于上面这条sql，实际的查询仍然是要先查询出前面的10000条数据，然后抛弃掉，再获取后面的10条数据，这对于数据量较大的场景而言，效率是非常低下的。
1.1 使用主键id进行优化分页查询
对于自增且连续的主键id，我们可以将sql改写成如下形式：
select * from test_table where id >10000 limit 10;
这样就会利用主键索引进行过滤数据，实际上也就取10条数据，对比上面的sql，性能提升时显著的。但是使用这种需要满足两点：1.主键自增且连续； 2.主键是排好序的。
1.2 根据字段进行优化分页查询
select * from test_table e inner join (
select id from test_table order by name limit 90000,5
) ed on e.id = ed.id;
这样核心思路就是尽量让排序的语句返回字段减少，然后根据返回的索引字段，再通过索引树进行过滤，提高查询速度。
2.关于Join关联查询优化
对于Join关联表的优化，核心只有两条建议：
1.关联的字段要用索引，这样在查询的时候可以走索引，减少查询损耗的时间
2.要使用小表驱动大表，这样做的好处是避免大表的数据频繁过滤，导致浪费没必要的数据过滤
3.in和exists优化
in：当B表的数据集小于A表时，in优先exists
select * from test_table where id in (
select id from testB
)
-- 等价于
-- select id from testB B;
-- select * from test_table A where A.id = B.id;
exists:当A表的数据小于B表时，exists优先于in。将A表的数据跟B表的数据进行对比，再决定是否要存留A表的数据。
select * from test_table A where exists (
select id from testB B where A.id = B.id
)
-- 等价于
-- select * from test_table A
-- select id from testB B where A.id = B.id
五、索引设计原则
其实索引的设计不应该这么早，而是应当以业务主体的sql开发完后，进行过初轮测试后，再将设计到相关表的sql统一取出，再根据这些sql进行设计索引。
1.代码先上，索引后上——这样做可以更加针对性的对索引进行设计，设计索引时也更加的有针对性。
2.同一个表尽量设计两三个联合索引，并将这些联合索引覆盖条件——这样做可以满足80%业务的查询需求，对于剩下20%的特殊需求，可以单独建立单个索引进行处理。
3.不要在小基数字段上建立索引——索引的查询始终要回归到索引树上，如果建立在小基数上，对于索引过滤数据而言，是没有优化作用的，二分查找也并没有提高任何查询效率。
4.针对慢sql，可以通过后台监控、开启慢查询等获取，然后再针对性的对这些sql建立索引或拆分sql。
5.索引不宜建多——索引是使用B+树进行维护，B+树也有自平衡，过多的索引树，Mysql维护起来是要消耗不少性能，对于数据量巨大的表而言，更是如此。
网友评论