mysql索引

二叉搜索树、N叉树

页分裂：B+树的插入可能会引起数据页的分裂，删除可能会引起数据页的合并，二者都是比较重的IO消耗，所以比较好的方式是顺序插入数据，这也是我们一般使用自增主键的原因之一。

页分裂逆过程：页合并，当删除数据后，相邻的两个数据页利用率很低的时候会做数据页合并

主键索引：key：主键，value：数据页，存储每行数据

非主键索引：key：非主键索引，value：主键key，导致回表

最左匹配：优先将区分度高的列放到前面，这样可以高效索引，

最左匹配原则遇到范围查询就停止匹配，范围查询(>、<、between、like)为什么？因为出现范围匹配后，后面的索引字段无法保证有序，局部有序失去，顺序失去则无法提高查询效率

SELECT * FROM table WHERE a IN (1,2,3) and b >1

如何建立索引？

还是对(a，b)建立索引，因为IN在这里可以视为等值引用，不会中止索引匹配，所以还是(a,b)!

索引组织表

索引用页存储：key【10】-point【6】，通过调整key大小，当页大小固定的情况下，通过调整key大小，使得N叉树变化；

如key 10, point 6则单个索引16字节，页大小为16k，则页面总共可以存储1024个索引，即N大小

覆盖索引: 二级索引的信息已经存在想要的列，例如主键

如果现在有一个高频请求，要根据市民的身份z号查询他的姓名，这个联合索引就有意义了。它可以在这个高频请求上用到覆盖索引，不再需要回表查整行记录，减少语句的执行时间。

索引下推优化：可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。

整理索引碎片，重建表：alter table T engine=InnoDB

  首先是看key的大小，另外是数据页的大小，如果需要改变N，则需要从这两个方面做改动；

一个innoDB引擎的表，数据量非常大，根据二级索引搜索会比主键搜索快，文章阐述的原因是主键索引和数据行在一起，非常大搜索慢，我的疑惑是：通过普通索引找到主键ID后，同样要跑一边主键索引，对于使用覆盖索引的情况下，使用覆盖索引可以直接解决问题

https://blog.csdn.net/itworld123/article/details/115144202

https://time.geekbang.org/column/article/69236

https://zhuanlan.zhihu.com/p/334684710

https://www.cxyzjd.com/article/pyzhizhuren/88431380

https://www.jianshu.com/p/4277d9dd0a9f

https://www.cnblogs.com/rjzheng/p/12557314.html

https://mengkang.net/1302.html

https://note.cser.club/database/bi-xu-le-jie-de-mysql-san-da-ri-zhi-binlogredo-log-he-undo-log

https://cloud.tencent.com/developer/news/44861

如大家所知道的，Mysql目前主要有以下几种索引类型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。

那么，这几种索引有什么功能和性能上的不同呢？

FULLTEXT

即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不过目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是，在数据量较大时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引，要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。

全文索引并不是和MyISAM一起诞生的，它的出现是为了解决WHERE name LIKE “%word%"这类针对文本的模糊查询效率较低的问题。在没有全文索引之前，这样一个查询语句是要进行遍历数据表 *** 作的，可见，在数据量较大时是极其的耗时的，如果没有异步IO处理，进程将被挟持，很浪费时间，当然这里不对异步IO作进一步讲解，想了解的童鞋，自行谷哥。

从数据结构角度

1、B+树索引(O(log(n)))：关于B+树索引，可以参考 MySQL索引背后的数据结构及算法原理

2、hash索引：

a 仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询

b 其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引

c 只有Memory存储引擎显示支持hash索引

3、FULLTEXT索引（现在MyISAM和InnoDB引擎都支持了）

4、R-Tree索引（用于对GIS数据类型创建SPATIAL索引）

从物理存储角度

1、聚集索引（clustered index）

2、非聚集索引（non-clustered index）

从逻辑角度

1、主键索引：主键索引是一种特殊的唯一索引，不允许有空值

2、普通索引或者单列索引

3、多列索引（复合索引）：复合索引指多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。使用复合索引时遵循最左前缀集合

4、唯一索引或者非唯一索引

5、空间索引：空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引，MYSQL中的空间数据类型有4种，分别是GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON。MYSQL使用SPATIAL关键字进行扩展，使得能够用于创建正规索引类型的语法创建空间索引。创建空间索引的列，必须将其声明为NOT NULL，空间索引只能在存储引擎为MYISAM的表中创建

CREATE TABLE table_name[col_name data type]

[unique|fulltext|spatial][index|key][index_name](col_name[length])[asc|desc]

1、unique|fulltext|spatial为可选参数，分别表示唯一索引、全文索引和空间索引；

2、index和key为同义词，两者作用相同，用来指定创建索引

3、col_name为需要创建索引的字段列，该列必须从数据表中该定义的多个列中选择；

4、index_name指定索引的名称，为可选参数，如果不指定，MYSQL默认col_name为索引值；

5、length为可选参数，表示索引的长度，只有字符串类型的字段才能指定索引长度；

6、asc或desc指定升序或降序的索引值存储

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