2. 索引
2.1 索引概述
2.1.1 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。
一提到数据结构，大家都会有所担心，担心自己不能理解，跟不上节奏。不过在这里大家完全不用担 心，我们后面在讲解时，会详细介绍。
2.2 演示
表结构及其数据如下：
假如我们要执行的SQL语句为 ： select * from user where age = 45;
1). 无索引情况
在无索引情况下，就需要从第一行开始扫描，一直扫描到最后一行，我们称之为 全表扫描，性能很 低。
2). 有索引情况
如果我们针对于这张表建立了索引，假设索引结构就是二叉树，那么也就意味着，会对age这个字段建 立一个二叉树的索引结构。
此时我们在进行查询时，只需要扫描三次就可以找到数据了，极大的提高的查询的效率。
备注： 这里我们只是假设索引的结构是二叉树，介绍一下索引的大概原理，只是一个示意图，并 不是索引的真实结构，索引的真实结构，后面会详细介绍。
2.3 特点
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优势 |
劣势 |
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提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本 |
索引列也是要占用空间的。 |
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通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消 耗。 |
索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE时，效率降低。
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2.2 索引结构
2.2.1 概述
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索引结构，主要包含以下几种：
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索引结构 |
描述 |
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B+Tree索引 |
最常见的索引类型，大部分引擎都支持 B+ 树索引 |
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Hash索引 |
底层数据结构是用哈希表实现的, 只有精确匹配索引列的查询才有效, 不支持范围查询 |
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R-tree(空间索引） |
空间索引是MyISAM引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少 |
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Full-text(全文索引) |
是一种通过建立倒排索引,快速匹配文档的方式。类似于 Lucene,Solr,ES |
上述是MySQL中所支持的所有的索引结构，接下来，我们再来看看不同的存储引擎对于索引结构的支持 情况。
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索引 |
InnoDB |
MyISAM |
Memory |
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B+tree索引 |
支持 |
支持 |
支持 |
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Hash 索引 |
不支持 |
不支持 |
支持 |
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R-tree 索引 |
不支持 |
支持 |
不支持 |
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Full-text |
5.6版本之后支持 |
支持 |
不支持 |
注意： 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。
2.2.2 二叉树
假如说MySQL的索引结构采用二叉树的数据结构，比较理想的结构如下：
如果主键是顺序插入的，则会形成一个单向链表，结构如下：
所以，如果选择二叉树作为索引结构，会存在以下缺点：
- 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。
此时大家可能会想到，我们可以选择红黑树，红黑树是一颗自平衡二叉树，那这样即使是顺序插入数 据，最终形成的数据结构也是一颗平衡的二叉树,结构如下:
但是，即使如此，由于红黑树也是一颗二叉树，所以也会存在一个缺点：
大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。
所以，在MySQL的索引结构中，并没有选择二叉树或者红黑树，而选择的是B+Tree，那么什么是 B+Tree呢？在详解B+Tree之前，先来介绍一个B-Tree。
2.2.3 B-Tree
B-Tree，B树是一种多叉路衡查找树，相对于二叉树，B树每个节点可以有多个分支，即多叉。
以一颗最大度数（max-degree）为5(5阶)的b-tree为例，那这个B树每个节点最多存储4个key，5 个指针：
知识小贴士: 树的度数指的是一个节点的子节点个数。
插入一组数据： 100 65 169 368 900 556 780 35 215 1200 234 888 158 90 1000 88 120 268 250 。然后观察一些数据插入过程中，节点的变化情况。
特点：
- 5阶的B树，每一个节点最多存储4个key，对应5个指针。
- 一旦节点存储的key数量到达5，就会裂变，中间元素向上分裂。
- 在B树中，非叶子节点和叶子节点都会存放数据。
2.2.4 B+Tree
B+Tree是B-Tree的变种，我们以一颗最大度数（max-degree）为4（4阶）的b+tree为例，来看一 下其结构示意图：
我们可以看到，两部分：
绿色框框起来的部分，是索引部分，仅仅起到索引数据的作用，不存储数据。
红色框框起来的部分，是数据存储部分，在其叶子节点中要存储具体的数据。
插入一组数据： 100 65 169 368 900 556 780 35 215 1200 234 888 158 90 1000 88 120 268 250 。然后观察一些数据插入过程中，节点的变化情况。
最终我们看到，B+Tree 与 B-Tree相比，主要有以下三点区别：
所有的数据都会出现在叶子节点。
叶子节点形成一个单向链表。
非叶子节点仅仅起到索引数据作用，具体的数据都是在叶子节点存放的。
上述我们所看到的结构是标准的B+Tree的数据结构，接下来，我们再来看看MySQL中优化之后的 B+Tree。
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，利于排序。
2.2.5 Hash
MySQL中除了支持B+Tree索引，还支持一种索引类型---Hash索引。
1). 结构
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。
2). 特点
A. Hash索引只能用于对等比较(=，in)，不支持范围查询（between，>，< ，...）
B. 无法利用索引完成排序操作
C. 查询效率高，通常(不存在hash冲突的情况)只需要一次检索就可以了，效率通常要高于B+tree索 引
3). 存储引擎支持
在MySQL中，支持hash索引的是Memory存储引擎。 而InnoDB中具有自适应hash功能，hash索引是 InnoDB存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。
思考题： 为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构?
A. 相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；
B. 对于B-tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储 的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低；
C. 相对Hash索引，B+tree支持范围匹配及排序操作；
2.3 索引分类
2.3.1 索引分类
在MySQL数据库，将索引的具体类型主要分为以下几类：主键索引、唯一索引、常规索引、全文索引。
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分类 |
含义 |
特点 |
关键字 |
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主键索引 |
针对于表中主键创建的索引 |
默认自动创建, 只能有一个 |
PRIMARY |
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唯一索引 |
避免同一个表中某数据列中的值重复 |
可以有多个 |
UNIQUE |
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常规索引 |
快速定位特定数据 |
可以有多个 |
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全文索引 |
全文索引查找的是文本中的关键词，而不是比较索引中的值 |
可以有多个 |
FULLTEXT |
2.3.2 聚集索引&二级索引
而在在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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分类 |
含义 |
特点 |
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聚集索引(Clustered Index) |
将数据存储与索引放到了一块，索引结构的叶子节点保存了行数据 |
必须有,而且只有一个 |
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二级索引(Secondary Index) |
将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点关联的是对应的主键 |
可以存在多个 |
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。
聚集索引和二级索引的具体结构如下：
聚集索引的叶子节点下挂的是这一行的数据 。
二级索引的叶子节点下挂的是该字段值对应的主键值。
聚集索引的叶子节点下挂的是这一行的数据 。 二级索引的叶子节点下挂的是该字段值对应的主键值。
具体过程如下:
①. 由于是根据name字段进行查询，所以先根据name='Arm'到name字段的二级索引中进行匹配查 找。但是在二级索引中只能查找到 Arm 对应的主键值 10。
②. 由于查询返回的数据是*，所以此时，还需要根据主键值10，到聚集索引中查找10对应的记录，最 终找到10对应的行row。
③. 最终拿到这一行的数据，直接返回即可。
回表查询： 这种先到二级索引中查找数据，找到主键值，然后再到聚集索引中根据主键值，获取 数据的方式，就称之为回表查询。
思考题：
以下两条SQL语句，那个执行效率高? 为什么?
A. select * from user where id = 10 ;
B. select * from user where name = 'Arm' ;
备注: id为主键，name字段创建的有索引；
解答：
A 语句的执行性能要高于B 语句。
因为A语句直接走聚集索引，直接返回数据。 而B语句需要先查询name字段的二级索引，然
后再查询聚集索引，也就是需要进行回表查询。
思考题： InnoDB主键索引的B+tree高度为多高呢?
假设:
一行数据大小为1k，一页中可以存储16行这样的数据。InnoDB的指针占用6个字节的空 间，主键即使为bigint，占用字节数为8。
高度为2：
n * 8 + (n + 1) * 6 = 16*1024 , 算出n约为 1170
1171* 16 = 18736
也就是说，如果树的高度为2，则可以存储 18000 多条记录。
高度为3：
1171 * 1171 * 16 = 21939856
也就是说，如果树的高度为3，则可以存储 2200w 左右的记录。
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