15.索引

定义解释

数据都是存在硬盘上的，那查询数据不可避免的需要进行IO操作；
索引就是一种数据结构，类似于书的目录。意味着以后再查数据应该先找目录再找数据，而不是用翻页的方式查询数据；

索引的分类与运用

索引的分类

# 索引在MySQL中也叫做“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。

分类：
	1.primary key
	2.unique key
	3.index key
	
# 上面三种key前两种除了有加速查询的效果之外还有额外的约束条件(primary key:非空且唯一，unique key:唯一),
而index key没有任何约束功能只会帮你加速查询

索引的本质

就是通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，
也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。

索引的功能

1.在表中有大量数据的前提下，创建索引速度会很慢

# 以后实际添加索引的时候，尽量在空表的时候添加，在创建表的时候就添加索引，此时添加索引是最快的
# 如果表中数据已经有了，还需要添加索引，也可以，只不过创建索引的速度会很慢，不建议这样做

2.在索引创建完毕后，对表的查询性能会大幅度提升，但是写的性能会降低

# 但是，写的性能影响不是很大，因为在实际中，写的频率很少，大部分操作都是查询
# 如何添加索引？到底给哪些字段加索引呢?
'''没有固定答案，具体给哪个字段加索引，要看你实际的查询条件'''
select * from user where name='' and password='';
# 索引的使用其实是需要大量的工作经验，才能正确的判断出
'''不要一创建表就加索引，在一张表中，最多最多不要超过15个索引，索引越多，性能就会下降'''
# 如何数据量比较小，不需要加索引，100w一下一般不用加，mysql针对于1000w一下的数据，性能不会下降太多.

b+树

只有叶子结点存放真实数据，根和树枝节点存的仅仅是虚拟数据

查询次数由树的层级决定，层级越低次数越少

一个磁盘块儿的大小是一定的，那也就意味着能存的数据量是一定的。如何保证树的层级最低呢？一个磁盘块儿存放占用空间比较小的数据项

# 以后加索引的时候，尽量给字段中存的是数字的列加,我们使用主键查询速度很快
select * from user where name = ''
select * from user where id = ''  # 主键查询的更快一些

聚集索引(primary key)

聚集索引其实指的就是表的主键，innodb引擎规定一张表中必须要有主键。先来回顾一下存储引擎。

myisam在建表的时候对应到硬盘有几个文件(三个)？

innodb在建表的时候对应到硬盘有几个文件(两个)？frm文件只存放表结构，不可能放索引，也就意味着innodb的索引跟数据都放在ibd表数据文件中。

特点:叶子结点放的一条条完整的记录

辅助索引(unique,index)

辅助索引:查询数据的时候不可能都是用id作为筛选条件，也可能会用name，password等字段信息，那么这个时候就无法利用到聚集索引的加速查询效果。就需要给其他字段建立索引，这些索引就叫辅助索引

特点：叶子结点存放的是辅助索引字段对应的那条记录的主键的值(比如:按照name字段创建索引，那么叶子节点存放的是:{name对应的值:name所在的那条记录的主键值})

select name from user where name='jack';

上述语句叫覆盖索引:只在辅助索引的叶子节点中就已经找到了所有我们想要的数据

select age from user where name='jack';

上述语句叫非覆盖索引,虽然查询的时候命中了索引字段name，但是要查的是age字段，所以还需要利用主键才去查找