MySQL索引

索引是指向表中数据的指针。数据库的索引和书籍后面的索引很相似。

作用：提高select和where的速度，却降低了包含 UPDATE 语句或 INSERT 语句的数据输入过程的速度

索引类似于书的目录，子表除了包含指定字段中的数据，还包含一个 rowid 列，用于存储当前记录在原始表中的位置，加快了查询到速度。

创建：CREATE INDEX index_name ON table_name;

单列索引：CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name);
唯一索引：CREATE UNIQUE INDEX index_name
on table_name (column_name);
聚簇索引：　聚簇索引在表中两个或更多的列的基础上建立。
CREATE INDEX index_name
on table_name (column1, column2);

创建单列索引还是聚簇索引，要看每次查询中，哪些列在作为过滤条件的 WHERE 子句中最常出现。

如果只需要一列，那么就应当创建单列索引。如果作为过滤条件的 WHERE 子句用到了两个或者更多的列，那么聚簇索引就是最好的选择。

删除索引：DROP INDEX table_name.index_name;

什么时候应当避免使用索引？
小的数据表不应当使用索引；
需要频繁进行大批量的更新或者插入操作的表；
如果列中包含大数或者 NULL 值，不宜创建索引；
频繁操作的列不宜创建索引。

索引使用成本：
表中插入、修改或者删除数据时，数据库引擎也必须维护索引，以保持索引和原始表的同步；

索引的数据结构：
B+ 树、B- 树、位图

为什么MySQL不采用哈希索引？
哈希值是无序的，如果采用哈希索引就不能实现数据库中范围的查找，大于小于的操作无法实现，如果要排序的话也不能用哈希值实现。还存在值不同但是哈希值相同的情况。

平衡二叉树：
左子树和右子树高度差不大于1
树越高，查找速度越慢，且需要回旋查找

B 树：一个节点存两个值（与平衡二叉树相比树的高度变矮了），查找速度变快

B＋树（解决了回旋查找问题）
叶子节点组成链表，范围查找速度非常高
叶子结点存储了key和value:key为数字值，value为叶子结点地址

为什么索引会失效？
一般存在与联合索引中（a,b）
先按照a排序，a相等的情况下再排b
如果不遵循最佳左前缀法则的话（要从最左边开始查询 因此like中%在最左边的条件是无效的），b是无序的