Msql_索引—1概述和基础语法
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。
1.在无索引情况：，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，会对这个字段建 立一个二叉树的索引结构。
| 优势 | 劣势 |
|---|---|
| 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。 |
| 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。 |
索引结构
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：
| 索引结构 | 描述 |
|---|---|
| B+Tree索引 | 最常见的索引类型，大部分引擎都支持 B+ 树索引 |
| 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 |
| 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 |
| 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。
| 索引 | InnoDB | MyISAM | Memory |
|---|---|---|---|
| B+tree索引 | 支持 | 支持 | 支持 |
| Hash 索 引 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
| R-tree 索 引 | 不支持 | 支持 | 不支持 |
| 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。
二叉树 ：如果主键是顺序插入的，则会形成一个单向链表，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：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，大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。
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：
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。
B+Tree ：
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。
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。
Hash
MySQL中除了支持B+Tree索引，还支持一种索引类型—Hash索引。
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。
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.
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。
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；
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
| 分类 | 含义 | 特点 | 关键字 |
|---|---|---|---|
| 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 |
| 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 |
| 常规索引 | 快速定位特定数据 | 可以有多个 | |
| 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 |
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：
| 分类 | 含义 | 特点 |
|---|---|---|
| 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 |
| 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。
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。
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 = 161024 , 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。
索引语法
1). 创建索引
CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name (index_col_name,... ) ;
2). 查看索引
SHOW INDEX FROM table_name ;
3). 删除索引
DROP INDEX index_name ON table_name ;