索引
什么是索引
索引是一种特殊的数据库结构，由数据表中的一列或多列组合而成，通俗地讲，索引就像是目录，可以用来快速查询数据表中有某一特定值的记录
索引的优缺点
优点
索引可以大大提升查询的速度
缺点
时间方面
牺牲了增删改的速度，在增删改的时候需要为了保证索引的有序性，需要动态维护索引
空间上
创建索引回占用更多的物理磁盘空间
举例
我们搜索500万条数据用时2.8秒
不使用索引搜索符合条件的数据用时3.7秒
给id_code字段添加索引后的查询速度，可以看到是大大提高了
索引的类型
添加主键约束就是添加主键索引，唯一索引也是如此
主键索引 primary key，一个表只能有一个主键索引
唯一索引 unique，一个表允许多个唯一索引
普通索引(非唯一) index
全文索引 fulltext innoDB不支持
单列索引就是一个列创建的索引，组合索引的意思是多个列联合创建索引
索引的创建和删除
(聚簇索引是表自带的不允许创建)
如果没有主键，那么会选择隐藏列rowid创建聚簇索引
索引创建语法：1.create table建表的时候创建索引
2.建表成功后用alter语句添加索引
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list);
3.建表成功后用create index添加索引
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_list);
索引删除语法
1.使用alter语句删除索引
alter table 表名 drop index 索引名`
2.使用drop语句删除索引
drop index 索引名 on 表名
索引的数据结构
数据结构演进
https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html
数据结构演示图
二叉树
问题：无法自平衡
平衡二叉树(AVL树)
左旋算法：右边的叶子结点深度减去左边叶子结点的深度大于1的时候，触发左旋
右旋算法：左边的叶子结点深度减去右边叶子结点的深度大于1的时候，触发右旋
目的就是维持树的平衡
多路平衡二叉树 --B树
树的度数：每个节点中可以存储的元素的个数
单路数：度数=1
多路数：度数=n，n>1
同等规模的数据，单路树是高瘦的，多路树是矮胖的
多路树的优势是更少次数的磁盘IO就能找到数据
MySQL的数据结构
B+树结构索引(默认)
Hash结构索引
树的每一个节点是一个磁盘块，MySQL将表的ibd文件拆分成很多个磁盘块
磁盘块大小统一是16kb，每次磁盘IO都是读取一个磁盘块的数据
一个磁盘块的数据也称为一页数据
从B树升级为B+树
那么B树和B+树又有什么区别
1.B+树的最底层的叶子结点组成了一个单向链表
2.B+树的部分元素有冗余
3.B+树只有最底层的叶子结点才存储数据，上层所有节点只存储主键ID
4.B树行数据与主键存储在一起
走索引就是二分查找，不走索引就是全表扫描
聚簇索引和非聚簇索引
聚簇索引=主键索引=一级索引
非聚簇索引=(唯一索引、普通索引)=二级索引
除了主键索引是聚簇索引，其他所有使用非主键字段创建的索引都是非聚簇索引
索引覆盖，索引下推
索引覆盖在上面我们已经介绍了。由上面的介绍我们知道，建立了联合索引后，直接在索引中就可以得到查询结果，从而不需要回表查询聚簇索引中的行数据信息。
索引覆盖可以带来很多的好处：
辅助索引不包含行数据的所有信息，故其大小远小于聚簇索引，因此可以减少大量的IO操作。
索引覆盖只需要扫描一次索引树，不需要回表扫描聚簇索引树，所以性能比回表查询要高。
索引中列值是按顺序存储的，索引覆盖能避免范围查询回表带来的大量随机IO操作。 判断一条语句是否用到索引覆盖：
索引下推是索引下推是 MySQL 5.6 及以上版本上推出的，用于对查询进行优化。
索引下推是把本应该在 server 层进行筛选的条件，下推到存储引擎层来进行筛选判断，这样能有效减少回表
回表查询，最左前缀原则
回表查询，实际查询两次，通过辅助索引（普通索引）实现的。因为辅助索引叶子节点不存放记录数据，只存放普通值和对应记录主键值。
这就是回表查询，先定位主键值，再定位行记录，它的性能较扫一遍索引树更低，应为两次查找Tree，磁盘IO较多。
最左匹配原则：在通过联合索引检索数据时，从索引中最左边的列开始，一直向右匹配，如果遇到范围查询(>、<、between、like等)，就停止后边的匹配。
无索引反而更快，这是因为有索引的情况下需要进行回表查询
因此索引并不是越多越好
数据离散度越低，越适合用索引(10%~15%，最好就是对唯一属性添加索引)
索引失效
1.不满足最左前缀原则
2.使用了函数
3.条件中使用了！=或者is not null
4.用了左模糊和全模糊 %aaaa和%aaaa%
