什么是索引？
索引在MySQL中也叫是一种“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引对于良好的性能
很是关键，尤为是当表中的数据量愈来愈大时，索引对于性能的影响愈发重要。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引可以轻易将查询性能提升好几个数量级。
索引至关于字典的音序表，若是要查某个字，若是不使用音序表，则须要从几百页中逐页去查。html
索引的原理
索引原理
索引的目的在于提升查询效率，与咱们查阅图书所用的目录是一个道理：先定位到章，而后定位到该章下的一个小节，而后找到页数。类似的例子还有：查字典，查火车车次，飞机航班等mysql
本质都是：经过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，咱们能够老是用同一种查找方式来锁定数据。算法
数据库也是同样，但显然要复杂的多，由于不只面临着等值查询，还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等。数据库应该选择怎么样的方式来应对全部的问题呢？咱们回想字典的例子，能不能把数据分红段，而后分段查询呢？最简单的若是1000条数据，1到100分红第一段，101到200分红第二段，201到300分红第三段......这样查第250条数据，只要找第三段就能够了，一会儿去除了90%的无效数据。但若是是1千万的记录呢，分红几段比较好？稍有算法基础的同窗会想到搜索树，其平均复杂度是lgN，具备不错的查询性能。但这里咱们忽略了一个关键的问题，复杂度模型是基于每次相同的操做成原本考虑的。而数据库实现比较复杂，一方面数据是保存在磁盘上的，另一方面为了提升性能，每次又能够把部分数据读入内存来计算，由于咱们知道访问磁盘的成本大概是访问内存的十万倍左右，因此简单的搜索树难以知足复杂的应用场景。sql
磁盘IO与预读
前面提到了访问磁盘，那么这里先简单介绍一下磁盘IO和预读，磁盘读取数据靠的是机械运动，每次读取数据花费的时间能够分为寻道时间、旋转延迟、传输时间三个部分，寻道时间指的是磁臂移动到指定磁道所须要的时间，主流磁盘通常在5ms如下；旋转延迟就是咱们常常据说的磁盘转速，好比一个磁盘7200转，表示每分钟能转7200次，也就是说1秒钟能转120次，旋转延迟就是1/120/2 = 4.17ms；传输时间指的是从磁盘读出或将数据写入磁盘的时间，通常在零点几毫秒，相对于前两个时间能够忽略不计。那么访问一次磁盘的时间，即一次磁盘IO的时间约等于5+4.17 = 9ms左右，听起来还挺不错的，但要知道一台500 -MIPS（Million Instructions Per Second）的机器每秒能够执行5亿条指令，由于指令依靠的是电的性质，换句话说执行一次IO的时间能够执行约450万条指令，数据库动辄十万百万乃至千万级数据，每次9毫秒的时间，显然是个灾难。下图是计算机硬件延迟的对比图，供你们参考：数据库
考虑到磁盘IO是很是高昂的操做，计算机操做系统作了一些优化，当一次IO时，不光把当前磁盘地址的数据，而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内，由于局部预读性原理告诉咱们，当计算机访问一个地址的数据的时候，与其相邻的数据也会很快被访问到。每一次IO读取的数据咱们称之为一页(page)。具体一页有多大数据跟操做系统有关，通常为4k或8k，也就是咱们读取一页内的数据时候，实际上才发生了一次IO，这个理论对于索引的数据结构设计很是有帮助。性能优化
认识key
认识mysql中的key：
index key 普通索引,可以加速查询,辅助索引
unique key 惟一 + 索引,辅助索引
primary key 惟一 + 非空 + 汇集索引
主键做为条件的查询若是可以让索引生效那么效率老是更高
foreign key 自己没有索引的,可是它关联的外表中的字段是unique索引
primary key 和unique 标识的字段不须要再添加索引
直接就能够利用索引加速查询
能用unique的时候尽可能不用index
unique除了是索引以外还能作惟一约束,若是作了惟一约束
b+树就更健康
索引 : 实际上就是一个搜索表时使用的目录
汇集索引 : 叶子节点内直接存储行内容
只有innodb存储引擎才有汇集索引
主键
辅助索引 : 叶子节点中的数字指向数据的具体地址
innodb中和myisam中均可以存在
innodb 对应2个文件 表结构 数据 + 索引
myisam 对应3个文件 表结构 纯数据 辅助索
汇集索引和辅助索引
id name gender age
1 alex male 18
primary key index
汇集索引 辅助索引
建立普通索引
create index 索引名 on 表名(字段名)
desc 表名;
+--------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+
| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| name | varchar(20) | YES | | NULL | |
| sex | enum('male','female') | NO | | male | |
| age | int(11) | YES | MUL | NULL | |
| dep_id | int(11) | YES | | NULL | |
+--------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+
show create table 表名;
| employee | CREATE TABLE `employee` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(20) DEFAULT NULL,
`sex` enum('male','female') NOT NULL DEFAULT 'male',
`age` int(11) DEFAULT NULL,
`dep_id` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `ind_age` (`age`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=7 DEFAULT CHARSET=utf8 |
结论：数据结构
汇集索引：叶子节点直接存储行内容,健康的树查询速度快仅需3次IO；(select * from 表名 where id = 20;),用汇集索引查找内容；post
辅助索引：叶子节点中的数字指向数据的内存地址，咱们经过用辅助索引查找到数据的内存地址后须要回表到汇集索引,拿着数据的内存地址找到真实的数据，须要6次IO；性能
注意：若是咱们在建立表结构的时候没有建立主键(汇集索引),那么mysql会自动的帮咱们建立一个主键,这个主键咱们是看不到的,由于只有主键才是汇集索引，那么咱们之后查询表中的数据都是经过辅助索引查询的,由于辅助索引比汇集索引遇到的IO多，查询速度更慢些，因此通常咱们在建立表结构的时候都是自定义主键，这样能更好的利用汇集索引的优点；大数据