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

https://blog.csdn.net/weixin_43935927/article/details/109491334

建立索引，要使用离散度（选择度）更高的字段。

我们先来看一个重要的属性列的 离散度，

count(distinct(column_name)) : count(*) -- 列的全部不同值个数：所有数据行行数

数据行数相同的情况下，分子越大，列的离散度就越高。简单来说，如果列的重复值越多，离散度就越低，重复值越少，离散度就越高。

当字段值比较长的时候，建立索引会消耗很多的空间，搜索起来也会很慢。我们可以通过截取字段的前面一部分内容建立索引，这个就叫前缀索引。

创建一张商户表，因为地址字段比较长，在地址字段上建立前缀索引

create table shop(address varchar(120) not null)

alter table shop add key(address(12))  // 截取12个字符作为前缀索引是最优的吗？

问题是，截取多少呢？截取得多了，达不到节省索引存储空间的目的，截取得少了，重复内容太多，字段的散列度（选择性）会降低。怎么计算不同的长度的选择性呢？

先看一下字段在全部数据中的选择度计算公式：

select count(distinct address) / count(*) from shop

select count(distinct left(address, n)) / count(*) as subn from shop

count(distinct left(address,n)) / count(*) 的结果是会随着 n 的变大而变大。举个例子，现在有两个address（东大街长兴小区，东大街福乐小区），那么 distinct(address，2) <distinct(address，3）

==>所以，截取的长度越长就会越接近字段在全部数据中的选择度

==>所以，我们要权衡索引大小和查询速度。

举个例子，通过不同长度去计算，与全表的选择性对比：

    SELECT  COUNT(DISTINCT(address))/COUNT(*) sub,            -- 字段在全部数据中的选择度

    COUNT(DISTINCT(LEFT(address,5)))/COUNT(*) sub5,  -- 截取前5个字符的选择度

    COUNT(DISTINCT(LEFT(address,7)))/COUNT(*) sub7, 

    COUNT(DISTINCT(LEFT(address,9)))/COUNT(*) sub9,

    COUNT(DISTINCT(LEFT(address,10)))/COUNT(*) sub10,  -- 截取前10个字符的选择度

    COUNT(DISTINCT(LEFT(address,11)))/COUNT(*) sub11,

    COUNT(DISTINCT(LEFT(address,12)))/COUNT(*) sub12,

    COUNT(DISTINCT(LEFT(address,13)))/COUNT(*) sub13,

    COUNT(DISTINCT(LEFT(address,15)))/COUNT(*) sub15

FROM shop

+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+

| sub    | sub5  | sub7  | sub9  | sub10  | sub11  | sub12  | sub13  | sub15  |

+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+

| 0.9993 | 0.0225 | 0.4663 | 0.8618 | 0.9734 | 0.9914 | 0.9943 | 0.9943 | 0.9958 |

+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+

可以看到在截取 11 个字段时 sub11(0.9993) 就已经很接近字段在全部数据中的选择度 sub(0.9958)了，而且长度也相较后面更短一些， 综合考虑比较合适。

ALTER TABLE shop ADD KEY (address(11))

1.索引的个数不要过多（浪费空间，更新变慢）

2.在用于 where 判断 order 排序和 join 的（on）字段上创建索引

3.区分度低的字段，例如性别，不要建索引（离散度太低，导致扫描行数过多）

4.更新频繁的值，不要作为主键或者索引（页分裂）

5.不建议用无序的值作为索引，例如身份z、UUID（在索引比较时需要转为ASCII，并且插入时可能造成页分裂）

6.若在多个字段都要创建索引的情况下，联合索引优于单值索引

7.联合索引把散列性高（区分度高）的值放在前面

在mysql数据库中为字段添加索引，意思是对数据库某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页进行排序，它是逻辑指针清单。

索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针，然后根据指定的排序顺序对这些指针排序。数据库使用索引以找到特定值，然后顺指针找到包含该值的行。这样可以使对应于表的SQL语句执行得更快，可快速访问数据库表中的特定信息。

扩展资料：

当现有数据中存在重复的键值时，大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。例如，如果在employee表中职员的姓(lname)上创建了唯一索引，则任何两个员工都不能同姓。

对某个列建立UNIQUE索引后，插入新记录时，数据库管理系统会自动检查新纪录在该列上是否取了重复值，在CREATETABLE命令中的UNIQE约束将隐式创建UNIQUE索引。

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