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@ 作者：Lion J
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@ 主题： MySQL__索引）
⏱️ @ 创作时间：2024年04月23服务器托管日
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索引介绍
索引是什么?
●MySQL高效获取数据的数据结构。更通俗的说，数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。
● 一般来说索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往是存储在磁盘上的文件中的（可能存储在单独的索引文件中，也可能和数据一起存储在数据文件中）。
我们通常所说的索引，聚集索引、覆盖索引、组合索引、前缀索引、唯一索引等，没有特别说明，默认都是使用B+树结构组织的索引。
索引的优缺点
优点
- 可以提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本，类似于书的目录。
- 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低了CPU的消耗。
- 通过创建唯一索引,可以保证数据表的每行数据的唯一性
缺点
- 创建维护需要耗费时间; 对表的数据做增删改的时候, 对应的索引也需要做动态的修改,会降低SQL的执行效率
- 索引要用物理文件存储, 耗费空间
如果按照索引列的顺序进行排序，对应order by语句来说，效率就会提高很多。
索引类型
主键索引
索引列中的值必须是唯一的，不允许有空值。
普通索引
MySQL中基本索引类型，没有什么限制，允许在定义索引的列中插入重复值和空值。
唯一索引
索引列中的值必须是唯一的，但是允许为空值。
全文索引
只能在文本类型CHAR,VARCHAR,TEXT类型字段上创建全文索引。字段长度比较大时，如果创建普通索引，在进行like模糊查询时效率比较低，这时可以创建全文索引。 MyISAM和InnoDB中都可以使用全文索引。
空间索引
MySQL在5.7之后的版本支持了空间索引，而且支持OpenGIS几何数据模型。MySQL在空间索引这方面遵循OpenGIS几何数据模型规则。
前缀索引
在文本类型如CHAR,VARCHAR,TEXT类列上创建索引时，可以指定索引列的长度，但是数值类型不能指定。
索引的数据结构
对于数据表中的数据来说
1.存储的数据是非常非常多的
2.并且还不断的动态变化
最终选择B+数来做索引的数据结构
●MySQL索引的底层数据结构是B+树
B+Tree是在B-Tree基础上的一种优化，使其更适合实现外存储索引结构，nnoDB存储引擎就是用B+Tree实现其索引结构。
B-Tree结构图中每个节点中不仅包含数据的key值，还有data值，而每一个页的存储空间是有限的，如果data数据较大时将会导致每个节点(即一个页)能存储的key的数量很小，当存储的数据量很大时同样会导致B-Tree的深度较大，增大查询时的磁盘IO次数，进而影响查询效率。在B+Tree中，所有数据记录节点都是按照键值大小顺序存放在同一层的叶子节点上，而非叶子节点上只存储key值信息，这样可以大大加大每个节点存储的key值数量，降低B+Tree的高度。
●B+Tree相对于B-Tree有几点不同:
非叶子节点只存储键值信息。
所有叶子节点之间都有一个链指针。
数据记录都服务器托管存放在叶子节点中
●下面做一个推算:
InnoDB存储引擎中页的大小为16KB，一般表的主键类型为INT(占用4个字节)或BGINT(占用8个字节)，指针类型也一般为4或8个字节，也就是说一个页(B+Tree中的一个节点)中大概存储16KB/(8B+8B)=1K个键值(因为是估值，为方便计算，这里的K取值为10^3) 。也就是说一个深度为3的B+Tree索引可以维护10^3 *10^3 *10^3= 10亿 条记录。
实际情况中每个节点可能不能填充满，因此在数据库中，B+Tree的高度一般都在2-4层。MSQL的InnoDB存储引擎在设计时是将根节点常驻内存的，也就是说查找某一键值的行记录时最多只需要1~3次磁盘I/0操作。
数据库中的B+Tree索引可以分为聚集索引(clustered index)和辅助索引(secondaryindex)。上面的B+Tree示例图在数据库中的实现即为聚集索引，聚集索引的B+Tree中的叶子节点存放的是整张表的行记录数据。辅助索引与聚集索引的区别在于辅助索引的叶子节点并不包含行记录的全部数据，而是存储相应行数据的聚集索引键，即主键。当通过辅助索引来查询数据时，InnoDB存储引擎会遍历辅助索引找到主键，然后再通过主键在聚集索引中找到完整的行记录数据。
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