索引

索引的优缺点

优点
1. 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
2. 可以加快数据的检索速度（创建索引的主要原因）。
3. 可以加速表和表之间的连接，实现数据的参考完整性。
4. 可以在查询过程中，使用优化隐藏器（隐藏索引？），提高系统性能。

缺点
时间上：创建和维护索引都要耗费时间； 当对数据进行增删改除时，索引也要动态的维护（降低了数据的维护速度）。
空间上：索引要占物理空间，如果要建立簇族索引，需要的空间更大。

索引的数据结构

数据库索引根据结构分类，分为B树索引、Hash索引和位图索引三种。

B树索引

又称平衡树索引，以树结构组织，有一个或者多个分支结点，分支结点又指向单级单叶结点。其中，分支结点用于遍历树，叶结点则保存真正的值和位置信息。结构如下：

m阶B树有如下特性：

• 每个结点最多m个子结点；
• 除了根结点和叶子结点外，每个结点最少有$\lceil \frac{m}{2}\rceil$个子结点；
• 所有的叶子结点都位于同一层；
• 每个结点都包含k个元素（关键字），$\lfloor \frac{m}{2}\rfloor \le k<m$；
• 每个结点中的元素（关键字）从小到大排列；
• 每个元素子左结点的值，都小于等于该元素，右结点的值都大于等于该元素。

B+树索引

B+树是在B树基础上的一种优化，使其更适合实现外存储索引结构。结构如下：

m阶b+树的特性：

• 所有非叶子结点只存储关键字信息；
• 所有具体数据都存在叶子结点中；
• 所有的叶子结点包含了全部元素的信息；
• 所有叶子结点之间都有一个链指针。

Hash索引

哈希索引采用一定的哈希算法（常见哈希算法有直接定址法、平方取中法、折叠法、除数取余法、随机数法），将数据库字段数据转换成定长的Hash值，与这条数据的行指针一并存入Hash表的对应位置，如果发生Hash碰撞（两个不同关键字的Hash值相同），则在对应Hash键下以链表形式存储。
检索时不需要类似B+树那样从根结点到叶子结点逐级查找，只需一次哈希算法即可立刻定位到相应的位置，平均检索时间为$O(1)$。

位图索引

B树索引擅长于处理包含许多不同值的列，但是在处理基数较小的列时会变得很难使用，如只有几个固定值，如性别、婚姻状况、行政区等，要么不使用索引，要么建立位图索引。
位图索引为存储在某列中的每个值生成一个位图，例如对婚姻状况（未婚、已婚和离婚），可以生成三个向量，每个位图为每一个人都分配了0/1值，每个人三者中只存在一个1，当进行数据查找时，只需要查找相关位图中的所有1即可。
位图索引适合静态数据，不适合索引频繁更新的列。

使用B+树索引的好处

1. B+树内部结点只存放键，一次读取可以在同一内存页中获取更多的键，可以更快地缩小查找范围。
2. B+树的叶结点由一条链相连，因此当需要进行一次全数据遍历的时候，B+树只需要使用O(logN)
   时间找到最小结点，然后通过链进行O(N)顺序遍历即可；找数据时先找到结点，然后链表遍历。

Hash索引和B+树索引的区别

1. Hash索引进行等值查询更快，但是无法进行范围查询；
2. Hash索引不支持使用索引进行排序；
3. Hash索引不支持模糊查询以及多列索引的最左前缀匹配（因为Hash函数不可预测）；
4. Hash索引任何时候都避免不了回表查询数据，而B+树在符合聚簇索引，覆盖索引等的时候可以只通过索引完成查询；
5. Hash索引当某个键值存在大量重复的时候，发生Hash碰撞，此时效率可能极差；B+树的查询效率比较稳定，对于所有的查询都是从根结点到叶子结点，且树的高度较低。

什么是前缀索引？

索引开始的几个字符，而不是索引全部值，避免因为需要索引很长的字符列使得索引变大变慢，这种索引被称为前缀索引，以节约空间并得到好的性能。
建立前缀索引的前提：前缀的辨识度高（如密码）。
前缀索引需要的空间变小，但也会降低选择性（不重复的索引值/表中所有行数T，范围为1/T~1）。
高选择性的索引在查找匹配的时候可以过滤掉更多的行，唯一索引的选择率为1，为最佳值。

什么是最左前缀匹配原则？

在MySQL建立联合索引（多列索引）时会遵守最左前缀匹配原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配。
用索引当限制条件查询时需要从左往右，连续匹配；范围查询会中断匹配，中断即止。

添加索引的原则

1. 在查询中很少使用或参考的列不要创建索引。
2. 只有很少数据值的列不要创建索引（区分度太低，索引不能明显加快检索速度）。
3. 定义为text、image和bit数据类型的列不应该增加索引（这些数据量处于相当大和相当小两个极端）。
4. 当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。
5. 定义有外键的数据列一定要创建索引。

什么是聚簇索引？

1. 聚簇索引，又称为聚集索引，并不是一种索引类型，而是一种数据存储方式。指的是将数据存储和索引放到一起，找到索引也就找到了数据。
   MySQL里只有INNODB表支持聚簇索引，INNODB表数据本身就是聚簇索引，非叶子结点按照主键顺序存放，叶子结点存放主键以及对应的行记录。
   特点：

• 索引和数据存放在一起，所以具有更高的检索效率；
• 相比于非聚簇索引，可以减少磁盘的IO数；
• 表的物理存储依据聚簇索引的结构，所以一个数据表只能有一个聚簇索引，但是可以有多个非聚簇索引；
• 会在频繁使用、排序的字段上创建聚簇索引。

2. 非聚簇索引：除聚簇索引外所有索引，也是B树结构，不存储真正的数据行，只包含一个指向数据行的指针。

类型	定义	举例
复合索引	一个索引包含多个列（字段）的索引。	CREATE INDEX idx_user_name_age ON user(name, age); 表示一个同时作用在 name 和 age 字段上的索引。
覆盖索引	指某条 SQL 查询所需要的所有列都包含在某个索引中，不需要回表查询数据。	若查询 SELECT name, age FROM user WHERE name = 'Tom'，并且有上面的复合索引，则这个索引就是一个覆盖索引。