# mysql 索引1

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概述

索引的出现是为了提升数据的查询效率，就像书的目录同样。一本500页的书，若是你想快速找到其中的某一个知识点，在不借助目录的状况下，那我估计你可得找一下子。一样，对于数据库的表而言，索引其实就是它的“目录”。

一样索引也会带来不少负面影响：建立索引和维护索引须要耗费时间，这个时间随着数据量的增长而增长；索引须要占用物理空间，不光是表须要占用数据空间，每一个索引也须要占用物理空间；当对表进行增、删、改、的时候索引也要动态维护，这样就下降了数据的维护速度。

创建索引的原则：

1. 在最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段上创建索引；
2. 在频繁使用的、须要排序的字段上创建索引。

不适合创建索引的状况：

1. 对于查询中不多涉及的列或者重复值比较多的列，不宜创建索引；
2. 对于一些特殊的数据类型，不宜创建索引，好比：文本字段（text）等。

索引底层的数据结构

索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关,，在MySQL中使用较多的索引有 Hash 索引、B+树索引等。而咱们常常使用的 InnoDB 存储引擎的默认索引实现为 B+ 树索引。

B+ 数

1. B+ 树是基于 B 树和叶子节点顺序访问指针进行实现，它具备 B 树的平衡性，而且经过顺序访问指针来提升区间查询的性能。
2. 在 B+ 树中，一个节点中的 key 从左到右非递减排列，若是某个指针的左右相邻 key 分别是 key i 和 key i+1，且不为 null，则该指针指向节点的全部 key 大于等于 key i 且小于等于 key i+1。
3. 进行查找操做时，首先在根节点进行二分查找，找到一个 key 所在的指针，而后递归地在指针所指向的节点进行查找。直到查找到叶子节点，而后在叶子节点上进行二分查找，找出 key 所对应的 data。
4. 插入、删除操做会破坏平衡树的平衡性，所以在插入删除操做以后，须要对树进行一个分裂、合并、旋转等操做来维护平衡性。

B+树与B树

用 B+ 树不用 B 树考虑的是 IO 对性能的影响，B 树的每一个节点都存储数据，而 B+ 树只有叶子节点才存储数据，因此查找相同数据量的状况下，B 树的高度更高，IO 更频繁。数据库索引是存储在磁盘上的，当数据量大时，就不能把整个索引所有加载到内存了，只能逐一加载每个磁盘页（对应索引树的节点）。