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MySQL——關(guān)于索引的總結(jié)
首先說說索引的 優(yōu)點(diǎn) ：最大的好處無疑就是提高查詢效率。有的索引還能保證數(shù)據(jù)的唯一性，比如唯一索引。
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而它的 壞處 也很明顯：索引也是文件，我們?cè)趧?chuàng)建索引時(shí)，也會(huì)創(chuàng)建額外的文件，所以會(huì)占用一些硬盤空間。其次，索引也需要維護(hù)，我們?cè)谠黾觿h除數(shù)據(jù)的時(shí)候，索引也需要去變化維護(hù)。當(dāng)一個(gè)表的索引多了以后，資源消耗是很大的，所以必須結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)再去確定給哪些列加索引。
再說說索引的基本結(jié)構(gòu)。一說到這里肯定會(huì)脫口而出：B+樹！了解B+樹前先要了解二叉查找樹和二叉平衡樹。 二叉查找樹 ：左節(jié)點(diǎn)比父節(jié)點(diǎn)小，右節(jié)點(diǎn)比父節(jié)點(diǎn)大，所以二叉查找樹的中序遍歷就是樹的各個(gè)節(jié)點(diǎn)從小到大的排序。 二叉平衡樹 ：左右子樹高度差不能大于1。B+樹就是結(jié)合了它們的特點(diǎn)，當(dāng)然，不一定是二叉樹。
為什么要有二叉查找樹的特點(diǎn)？？ 因?yàn)椴檎倚士欤植檎以谶@種結(jié)構(gòu)下，查找效率是很快的。 那為什么要有平衡樹的特點(diǎn)呢？ 試想，如果不維護(hù)一顆樹的平衡性，當(dāng)插入一些數(shù)據(jù)后，樹的形態(tài)有可能變得很極端，比如左子樹一個(gè)數(shù)據(jù)沒有，而全在右子樹上，這種情況下，二分查找和遍歷有什么區(qū)別呢？而就是因?yàn)檫@些特點(diǎn)需要去維護(hù)，所以就有了上面提到的缺點(diǎn)，當(dāng)索引很多后，反而增加了系統(tǒng)的負(fù)擔(dān)。
接著說B+樹。 它的結(jié)構(gòu)如下 ：
可以發(fā)現(xiàn)，葉子節(jié)點(diǎn)其實(shí)是一個(gè) 雙向循環(huán)鏈表 ，這種結(jié)構(gòu)的好處就是，在范圍查詢的時(shí)候，我只用找到一個(gè)數(shù)據(jù)，就可以直接返回剩余的數(shù)據(jù)了。比如找小于30的，只用找到30，其余的直接通過葉子節(jié)點(diǎn)間的指針就可以找到。再說說其他特點(diǎn)： 數(shù)據(jù)只存在于葉子節(jié)點(diǎn) 。當(dāng)葉子節(jié)點(diǎn)滿了，如果再添加數(shù)據(jù)，就會(huì)拆分葉子節(jié)點(diǎn)，父節(jié)點(diǎn)就多了個(gè)子節(jié)點(diǎn)。如果父節(jié)點(diǎn)的位置也滿了，就會(huì)擴(kuò)充高度，就是拆分父節(jié)點(diǎn)，如25 50 75拆分成：25為左子樹，75為右子樹，50變成新的頭節(jié)點(diǎn)，此時(shí)B+樹的高度變成了3。它們的擴(kuò)充的規(guī)律如下表，Leaf Page是葉子節(jié)點(diǎn)，index Page是非葉子節(jié)點(diǎn)。
再說說B樹 ，B樹相比較B+樹，它所有節(jié)點(diǎn)都存放數(shù)據(jù)，所以在查找數(shù)據(jù)時(shí)，B樹有可能沒到達(dá)葉子節(jié)點(diǎn)就結(jié)束了。再者，B樹的葉子節(jié)點(diǎn)間不存在指針。
最后說說Hash索引 ，相較于B+樹，Hash索引最大的優(yōu)點(diǎn)就是查找數(shù)據(jù)快。但是Hash索引最大的問題就是不支持范圍查詢。試想，如果查詢小于30的數(shù)據(jù)，hash函數(shù)是根據(jù)數(shù)據(jù)的值找到其對(duì)應(yīng)的位置，誰又知道小于30的有哪幾個(gè)數(shù)據(jù)。而B+樹正好相反，范圍查詢是它的強(qiáng)項(xiàng)。
附錄： Hash到底是啥？？ 哈希中文名散列，哈希只是它的音譯。 為啥都說Hash快？？ 首先有一塊哈希表（散列表），它的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是個(gè)數(shù)組，一個(gè)任意長度的數(shù)據(jù)通過hash函數(shù)都可以變成一個(gè)固定長度的數(shù)據(jù)，叫hash值。然后通過hash值確定在數(shù)組中的位置，相同數(shù)據(jù)的hash值是相同的，所以我們存儲(chǔ)一個(gè)數(shù)據(jù)以后，只需O(1)的時(shí)間復(fù)雜度就可以找到數(shù)據(jù)。 那hash函數(shù)又是啥？？ 算術(shù)運(yùn)算或位運(yùn)算，很多應(yīng)用里都有hash函數(shù)，但實(shí)際運(yùn)算過程大不一樣。這是Java里String的hashCode方法：
publicint hashCode() {
}
還有一個(gè)問題，hash函數(shù)計(jì)算出來的hash值有可能存在碰撞，即兩個(gè)不同的數(shù)據(jù)可能存在相同的hash值，在MySQL或其他的應(yīng)用中，如Java的HashMap等，如果存在碰撞就會(huì)以當(dāng)前數(shù)組位置為頭節(jié)點(diǎn)，轉(zhuǎn)變成一個(gè)鏈表。
說到這里也清楚了為啥Java中引用類型要同時(shí)重寫hashCode和equals了。兩個(gè)對(duì)象，實(shí)例就算一模一樣，它們的hash值也不相等， 為啥不相等？？ 默認(rèn)的Object的hashCode方法會(huì)根據(jù)對(duì)象來計(jì)算hash值的，實(shí)例相同，但它們還是兩個(gè)不同的對(duì)象啊，所以我們重寫hashCode時(shí)，最簡單的方法就是調(diào)用Object的hashCode方法，然后傳入該引用類型的屬性，讓hashCode方法只根據(jù)這幾個(gè)屬性來計(jì)算，那么實(shí)例相同的話，它們的hash值也會(huì)相等。等hashCode比較完后，如果相等再比較實(shí)例內(nèi)容，也就是equals，確保不是hash碰撞。
索引的分類
如果我們指定了一個(gè)主鍵，那么這個(gè)主鍵就是主鍵索引。如果我們沒有指定，Mysql就會(huì)自動(dòng)找一個(gè)非空的唯一索引當(dāng)主鍵。如果沒有這種字段，Mysql就會(huì)創(chuàng)建一個(gè)大小為6字節(jié)的自增主鍵。如果有多個(gè)非空的唯一索引，那么就讓第一個(gè)定義為唯一索引的字段當(dāng)主鍵，注意，是第一個(gè)定義，而不是建表時(shí)出現(xiàn)在前面的。
對(duì)于輔助索引來說，它們的B+樹結(jié)構(gòu)稍微有點(diǎn)特殊，它們的葉子節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的是主鍵，而不是整個(gè)數(shù)據(jù)。所以在大部分情況下，使用輔助索引查找數(shù)據(jù)，需要二次查找。但并不是所有情況都需要二次查找。比如查找的數(shù)據(jù)正好就是當(dāng)前索引字段的值，那么直接返回就行。這里提一句，B+樹的key就是對(duì)應(yīng)索引字段的內(nèi)容。
而輔助索引又有一些分類：唯一索引：不能出現(xiàn)重復(fù)的值，也算一種約束。普通索引：可以重復(fù)、可以為空，一般就是查詢時(shí)用到。前綴索引：只適用于字符串類型數(shù)據(jù)，對(duì)字符串前幾個(gè)字符創(chuàng)建索引。全文索引：作用是檢測大文本數(shù)據(jù)中某個(gè)關(guān)鍵字，這也是搜索引擎的一種技術(shù)。
注意，聚集索引、非聚集索引和前面幾個(gè)索引的分類并不是一個(gè)層面上的。上面的幾個(gè)分類是從索引的作用來分析的。聚集、非聚集索引是從索引文件上區(qū)分的。主鍵索引就屬于聚集索引，即索引和數(shù)據(jù)存放在一起，葉子節(jié)點(diǎn)存放的就是數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)表的.idb文件就是存放該表的索引和數(shù)據(jù)。
輔助索引屬于非聚集索引，說到這也就明白了。索引和數(shù)據(jù)不存放在一起的就是非聚集索引。在MYISAM引擎中，數(shù)據(jù)表的.MYI文件包含了表的索引， 該表的 葉子節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)索引和索引對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)的指針，指向.MYD文件的數(shù)據(jù)。
索引的幾點(diǎn)使用經(jīng)驗(yàn)
經(jīng)常被查詢的字段；經(jīng)常作為條件查詢的字段；經(jīng)常用于外鍵連接或普通的連表查詢時(shí)進(jìn)行相等比較字段；不為null的字段；如果是多條件查詢，最好創(chuàng)建聯(lián)合索引，因?yàn)槁?lián)合索引只有一個(gè)索引文件。
經(jīng)常被更新的字段、不經(jīng)常被查詢的字段、存在相同功能的字段
用mysql查詢某字段是否有索引怎么做？
顯示一個(gè)表所有索引的SQL語句是：
show index from 數(shù)據(jù)庫名.表名
查看某表某一列上的索引使用下面的SQL語句：
show index from 數(shù)據(jù)庫名.表名 where column_name like '列名'
下面的SQL語句在我的數(shù)據(jù)庫上執(zhí)行成功：
show index from web.clubuser where column_name like 'user'。
MySql 索引（聚集索引，輔助索引，聯(lián)合索引，覆蓋索引..）
引入一個(gè)面試問題:
看完以下以后再回顧，會(huì)發(fā)現(xiàn)迎刃而解
Mysql 可以為每一張表設(shè)置 存儲(chǔ)引擎 這里我們只說 InnoDB 存儲(chǔ)引擎.
由于實(shí)際情況，數(shù)據(jù)頁只能按照一棵 B+樹 進(jìn)行排序， 因此每張表只能擁有一個(gè) 聚集索引（即 主鍵）。
栗子：
每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)的索引行中包含了一個(gè)書簽（bookmark）. 該書簽是用來告訴 InnoDB存儲(chǔ)引擎哪里可以找到該索引對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)行或者說 行數(shù)據(jù)！ 由于InnoDB存儲(chǔ)引擎表， 是按照主鍵來構(gòu)建的， 所以 ，該書簽內(nèi)其實(shí)包含或者說指向了 數(shù)據(jù)行所對(duì)應(yīng)的聚集索引鍵
也就是說 輔助索引的 葉結(jié)點(diǎn)保存了 指向?qū)?yīng)數(shù)據(jù)的 聚集索引， 可以通過該聚集索引 找到對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)行
輔助索引的存在并不影響數(shù)據(jù)在聚集索引中的組織，因?yàn)槊繌埍砩峡梢杂卸鄠€(gè)輔助索引。
當(dāng)通過輔助索引來尋找數(shù)據(jù)時(shí)，InnoDB 存儲(chǔ)引擎會(huì)遍歷輔助索引并通過葉級(jí)別的指針獲得指向主鍵索引(聚集索引)的主鍵，然后再通過聚集索引找到一個(gè)完整的數(shù)據(jù)行。
例如：
聚集索引輔助索引關(guān)系:
： 又叫做組合索引 ， 輔助索引的一種 ， 和普通創(chuàng)建索引的方式一樣，不同的是 可以同時(shí)添加多列來作為索引項(xiàng);
從本質(zhì)上來說，聯(lián)合索引也是一課B+樹
個(gè)人理解： 所謂最左原則， 是因?yàn)?存儲(chǔ)引擎構(gòu)建組合索引時(shí) 是根據(jù)最左邊的那一列索引項(xiàng)進(jìn)行排序的 ，所以使用組合索引，必須滿足 條件中必須存在 最左邊那一列的索引項(xiàng)，這樣 才可以找到對(duì)應(yīng)的索引，繼而 去尋找對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)
： 又叫做 索引覆蓋，InnoDB中支持覆蓋索引，即 從輔助索引中就可以得到查詢的記錄，而不需要查詢聚集索引中的記錄。
比如 這里沒有根據(jù)最左原則使用組合索引，但是 優(yōu)化器依然進(jìn)行選擇
共勉，歡迎指導(dǎo)謝謝~
如何查看MySQL索引
查看索引
mysql show index from tblname;
mysql show keys from tblname;
· Table
表的名稱。
· Non_unique
如果索引不能包括重復(fù)詞，則為0。如果可以，則為1。
· Key_name
索引的名稱。
· Seq_in_index
索引中的列序列號(hào)，從1開始。
· Column_name
列名稱。
· Collation
列以什么方式存儲(chǔ)在索引中。在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（無分類）。
· Cardinality
索引中唯一值的數(shù)目的估計(jì)值。通過運(yùn)行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新?；鶖?shù)根據(jù)被存儲(chǔ)為整數(shù)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來計(jì)數(shù)，所以即使對(duì)于小型表，該值也沒有必要是精確的?；鶖?shù)越大，當(dāng)進(jìn)行聯(lián)合時(shí)，MySQL使用該索引的機(jī) 會(huì)就越大。
· Sub_part
如果列只是被部分地編入索引，則為被編入索引的字符的數(shù)目。如果整列被編入索引，則為NULL。
· Packed
指示關(guān)鍵字如何被壓縮。如果沒有被壓縮，則為NULL。
· Null
如果列含有NULL，則含有YES。如果沒有，則該列含有NO。
· Index_type
用過的索引方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE）。
· Comment
mysql索引
在mysql中，索引是一種特殊的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，由數(shù)據(jù)表中的一列或多列組合而成，可以用來快速查詢數(shù)據(jù)表中有某一特定值的記錄。
通過索引，查詢數(shù)據(jù)時(shí)不用讀完記錄的所有信息，而只是查詢索引列即可。
通過索引，查詢數(shù)據(jù)時(shí)不用讀完記錄的所有信息，而只是查詢索引列。否則，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)將讀取每條記錄的所有信息進(jìn)行匹配。
可以把索引比作新華字典的音序表。例如，要查“庫”字，如果不使用音序，就需要從字典的 400 頁中逐頁來找。但是，如果提取拼音出來，構(gòu)成音序表，就只需要從 10 多頁的音序表中直接查找。這樣就可以大大節(jié)省時(shí)間。
因此，使用索引可以很大程度上提高數(shù)據(jù)庫的查詢速度，還有效的提高了數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的性能。
索引的優(yōu)缺點(diǎn)
索引有其明顯的優(yōu)勢，也有其不可避免的缺點(diǎn)。
優(yōu)點(diǎn)
索引的優(yōu)點(diǎn)如下：
1、通過創(chuàng)建唯一索引可以保證數(shù)據(jù)庫表中每一行數(shù)據(jù)的唯一性。
2、可以給所有的 MySQL 列類型設(shè)置索引。
3、可以大大加快數(shù)據(jù)的查詢速度，這是使用索引最主要的原因。
4、在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的參考完整性方面可以加速表與表之間的連接。
5、在使用分組和排序子句進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢時(shí)也可以顯著減少查詢中分組和排序的時(shí)間
缺點(diǎn)
增加索引也有許多不利的方面，主要如下：
1、創(chuàng)建和維護(hù)索引組要耗費(fèi)時(shí)間，并且隨著數(shù)據(jù)量的增加所耗費(fèi)的時(shí)間也會(huì)增加。
2、索引需要占磁盤空間，除了數(shù)據(jù)表占數(shù)據(jù)空間以外，每一個(gè)索引還要占一定的物理空間。如果有大量的索引，索引文件可能比數(shù)據(jù)文件更快達(dá)到最大文件尺寸。
3、當(dāng)對(duì)表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行增加、刪除和修改的時(shí)候，索引也要?jiǎng)討B(tài)維護(hù)，這樣就降低了數(shù)據(jù)的維護(hù)速度。
使用索引時(shí)，需要綜合考慮索引的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。
新聞標(biāo)題：mysql怎么找索引 mysql使用索引
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