MySQL之索引(入门级讲解）

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一.索引的概念

1.1索引的简介

1.2.索引的优缺点

二.MySQL索引语法

2.1查看索引

2.2创建索引

2.2.1 创建表时创建索引

2.2.2存在的表上创建索引

2.3删除索引

三.索引的数据结构

3.1B+tree索引

3.2Hash索引

3.4Hash索引和B+tree索引的对比

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一.索引的概念

1.1索引的简介

索引是什么？本质而言是一种数据结构，实现通常使用B树及其变种B+树。

抽象点：我们把索引比作一本书的目录，而目录的作用就是使我们迅速地找到我们需要的内容，而为什么需要索引？当数据表中含有上亿条数据时，我们进行查询是通过遍历表，一条一条筛选时，是不现实的，但是我们可以使用索引，就可知我们需要的数据大概的位置。

常见的索引方式：字典，可以有两种方式进行查询，第一种是拼音，第二种是部首，而这就是两种不同的索引方式。

1.2.索引的优缺点

优点：

可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。

缺点：

创建索引需要消耗额外的空间
有可能会拖慢增删改的速度，试想一下，当你修改了数据表的信息时，你的目录也就是索引也可能需要修改的。

结：个人而言，缺点相比较与优点，我们还是利大于弊的，在很多情况下，我们都是以查询操作为主，而增删改较少。

二.MySQL索引语法

索引分为：普通索引、唯一索引、全文索引、单列索引、多列索引、空间索引

2.1查看索引

查看索引，有人会问，我未创建索引，也会有索引嘛？在数据库中有三种约束类型存在时会自动生成索引，因此在查询时，即使未创建索引，若有这种条件存在，依然会生成索引。

三种约束类型：主键、unique、外键

也称：主键索引、唯一索引

语法：show index from 表名；

存在主键时

主键不允许重复，因此进行插入或者修改时，需要先查询，查看插入/修改后结果是否存在。

存在unique时

存在外键约束时

当然除了以上的三种，我们还可以查看到手动创建的索引。

2.2创建索引

索引创建分为2种，第一种是创建表时创建索引，第二种是给存在的表创建索引
索引的创建，前提是表中的数据较少或者无数据，若含有大量数据会引起非常大规模的硬盘IO操作，进一步导致数据库卡死。
2.2.1 创建表时创建索引

语法格式： CREATE TABLE 表名(

字段名称字段类型 [完整性约束条件],

...,

[UNIQUE / FULLTEXT / SPATIAL] INDEX / KEY [索引名称](字段名称[(长度)] [ASC|DESC])

);
- 创建普通索引
  创建了2个索引，分别为id和username
```
CREATE TABLE test1(
id int,
username varchar(20),
index in_id(id),
KEY in_username(username)
);
```
  - 创建唯一索引
```
CREATE TABLE test2(
id int,
username varchar(20) unique;    //自动生成
);
```
    - 创建全文索引
```
CREATE TABLE test3(
id int
username VARCHAR(20) ,
FULLTEXT INDEX full_userDese(username)
);
```
      - 创建单列索引
        CREATE TABLE test4( id int UNSIGNED AUTO_INCREMENT KEY, test1 VARCHAR(20) NOT NULL, test2 VARCHAR(20) NOT NULL, INDEX in_test1(test1)， UNIQUE in_test1(test1) );
        
        创建多列索引
        CREATE TABLE test4( id int UNSIGNED AUTO_INCREMENT KEY, test1 VARCHAR(20) NOT NULL, test2 VARCHAR(20) NOT NULL, test3 VARCHAR(20) NOT NULL, INDEX mul_t1_t2_t3(test1,test2,test3) UNIQUE KEY mul_t1_t2_t3(test1,test2,test3) //二者都可以 );
        
        创建空间索引
        CREATE TABLE test1( id TINYINT UNSIGNED AUTO_INCREMENT KEY, SPATIAL INDEX spa_test(test) )ENGINE=MyISAM;
        
        2.2.2存在的表上创建索引
        
        概念：在存在的表上创建索引，可以直接创建，也可以将某列修改为某种索引
        
        直接创建：CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX 索引名称 ON 表名 {字段名称[(长度)] [ASC|DESC]};
        
        简化：create index 索引名 on 表名(字段名) //其他条件不设置
        
        修改表方式创建：ALTER TABLE 表名 ADD [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX 索引名称](字段名称[(长度)] [ASC|DESC]); //将某个列修改为索引
        
        创建普通索引
        1、CREATE INDEX 索引名 ON 表名(列名);
        
        2、ALTER TABLE 表名 ADD INDEX 索引名(列名);
        
        创建唯一索引
        1、CREATE UNIQUE INDEX 索引名 ON 表名(列名);
        
        2、ALTER TABLE 表名 ADD UNIQUE INDEX 索引名(列名);
        
        创建全文索引
        1、CREATE FULLTEXT INDEX 索引名 ON 表名(列名);
        
        创建多列索引
        1、ALTER TABLE 表名 add INDEX 索引名(列名，列名.....);
        
        2.3删除索引
        
        索引的删除，只能删除手动创建的索引，而自动生成的索引无法删除哦
        语法：drop index 索引名 on 表名；
        
        三.索引的数据结构
        
        MySQL的索引的数据结构到底是什么样的呢？其实并不是定式的，取决于MySQL使用的存储引擎。
        
        存储引擎：在mysql程序中，拥有很多模块，有的负责解析sql语句、有的负责网络通信、有的负责存储数据等等。存储引擎就是负责存储数据的，本质而言就是代码中的一个模块（包含了若干个代码文件...以及一大堆具体的代码）
        具体如何存储数据，MySQL提供了多种存储方案。而目前最为流行的便是Innodb存储引擎。而Innodb引擎选择使用B+tree索引结构。而至于为什么不选别的索引结构呢？下解：
        
        适合索引的数据结构有 B+tree索引、Hash索引等。
        
        3.1B+tree索引
        
        B+tree数据结构的演变：二叉树-->红黑树-->B-tree树-->B+tree树，而之所以会逐渐演变，是因为有缺点存在，而为了提高效率，就不断演化。
        
        1.二叉树的缺点
        
        顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。
        大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。
        2.红黑树的缺点
        
        大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。
        3.B-tree树
        
        又名：B-树，是一种多叉路衡查找树，对比二叉树，B-树每个结点可以存放多个数值，也就是说一个结点有多个分支，即多叉。
        
          如图：B-树更趋向于区间查找，根结点是30、40、50、60，所以对应的孩子结点范围为[最小值,30)、[30,40)、[40,50)、[50,60)、[60，最大值].
        
        查询方法：例如查询23，在根结点中找到区间小于30，往下个结,[15,25]区间，找然后又落在了[20,25]区间，再往下找，最终找到叶子结点[21,23]，存在。
        
        优点：高度低于红黑树，查询效率更高
        
        缺点：无法进行范围查询
        
        4.B+tree树
        
                B+Tree是B-Tree的变种，所有的数据都会出现在叶子节点。叶子节点形成一个单向链表。所有的数据都会出现在叶子节点。叶子节点形成一个单向链表。
        
        叶子结点，会按照链表的方式，首尾相连，注链表是双向链表，画是单向的，因此只要得到开头和结尾，然后将这段链表单独拉出来便是查询的结果
        
        优点：擅长范围查询，查询速度不快不慢，但是很稳定。
        
        3.2Hash索引
        
                 哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在 hash表中。如果两个(或多个)键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了hash冲突（也称为hash碰撞），可以通过链表来解决。
        
        缺点：
        
        Hash索引只能用于对等比较(=，in)，不支持范围查询（between，>，
        无法利用索引完成排序操作
        优点：查询效率高，通常(不存在hash冲突的情况)只需要一次检索就可以了，效率通常要高于B+tree索引
        
        3.4Hash索引和B+tree索引的对比
        
        因此InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构的原因：
        
        层级更少，搜索效率高
        相对Hash索引，B+tree支持范围匹配及排序操作；
        对于B-tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，但是存储索引结构的一个页的大小有限，这样导致一页中存储的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低；
                        当你看到这里时，MySQL的索引知识就已经完成了，本文需要细心理解。
        
        ---------------懒惰的tq02