1 概念索引在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。 2 原理及分类 索引的目的在于提高查询效率与我们查阅图书所用的目录是一个道理 先定位到章然后定位到该章下的一个小节然后找到页数。 索引是一个排序的列表在这个列表中存储着索引的值和包含这个值的数据所在行的物理地址 使用索引后可以不用扫描全表来定位某行的数据而是先通过索引表找到该行数据对应的物理地址然后访问相应的数据。优势可以快速检索减少I/O次数加快检索速度根据索引分组和排序可以加快分组和排序劣势1 索引本身也是表因此会占用存储空间一般来说索引表占用的空间的数据表的1.5倍2 索引表的维护和创建需要时间成本这个成本随着数据量增大而增大3 构建索引会降低数据表的修改操作删除添加修改的效率因为在修改数据表的同时还需要修改索引表InnoDB索引实现表数据本身就是按BTree组织的一个索引结构文件而聚集索引idb主键索引叶子节点包含完整的数据记录节点数据限制保护内存消耗即所有字段值idb文件包含表的数据和索引 frm文件存储 表结构的信息数据 1170个key每页1000个数据为什么必须有主键为何整型递增隐藏的主键是一个6个字节的列该列的值会随着数据的插入自增mysql的底层是以btree实现的数据记录本身被存于主索引一颗BTree的叶子节点上。同一个叶子节点内大小为一个内存页或磁盘页的各条数据记录按主键顺序存放MySQL会根据其主键将其插入适当的节点和位置如果页面达到装载因子InnoDB默认为15/16则开辟一个新的页节点整型是为了便于顺序查询以及范围查询。如果使用uuid字符串范围比较查询消耗大存储空间也大比较又需要asii转化对于自身便于做分页以及顺序存放顺序访问指针提高区间的访问性能叶子节点存所有字段自增ID可以用来做分页优化。如下语句性能相差1000倍1. Select * from tbl limit 10000000,30;2. Select * from tbl where id10000000 limit 30;Myslam索引 数据文件和索引文件分离 非聚集索引myiindex文件 索引字段存储数据 myd文件表数据 frm表结构定义数据叶子节点 主键索引存储磁盘文件指针data磁盘存储原理寻道时间长旋转时间短MySQL支持诸多存储引擎而存储引擎对索引的支持也各不相同因此MySQL数据库支持多种索引类型如BTree索引BTree索引哈希索引全文索引等等1、哈希索引只有memory内存存储引擎支持哈希索引哈希索引用索引列的值计算该值的hashCode然后在hashCode相应的位置存执该值所在行数据的物理位置因为使用散列算法因此访问速度非常快但是一个值只能对应一个hashCode而且是散列的分布方式因此哈希索引不支持范围查找和排序的功能。2、全文索引FULLTEXT全文索引仅可用于MyISAM和InnoDB针对较大的数据生成全文索引非常的消耗时间和空间。对于文本的大对象或者较大的CHAR类型的数据如果使用普通索引那么匹配文本前几个字符还是可行的但是想要匹配文本中间的几个单词那么就要使用LIKE %word%来匹配这样需要很长的时间来处理响应时间会大大增加这种情况就可使用时FULLTEXT索引了在生成FULLTEXT索引时会为文本生成一份单词的清单在索引时及根据这个单词的清单来索引。FULLTEXT可以在创建表的时候创建也可以在需要的时候用ALTER或者CREATE INDEX来添加3、BTree索引BTree是平衡搜索多叉树设树的度为2dd1高度为h那么BTree要满足以一下条件每个叶子结点的高度一样等于h每个非叶子结点由n-1个key和n个指针point组成其中dn2d,key和point相互间隔结点两端一定是key叶子结点指针都为null从左向右递增非叶子结点的key都是[key,data]二元组其中key表示作为索引的键data为键值所在行的磁盘文件指针4、BTree索引BTree是BTree的一个变种BTree中的非叶子结点不存data只存储键值key可以增大度节点数据存储个数BTree所有键值都会出现在叶子结点上且key存储的键值对应data数据的物理地址BTree的叶节点具有相同高度顺序访问指针提高区间访问的性能提升查找速度的关键就在于尽可能少的磁盘I/O那么可以知道每个节点中的key个数越多那么树的高度越小需要I/O的次数越少因此一般来说BTree比BTree更快因为BTree的非叶节点中不存储data就可以存储更多的key。储引擎在BTree的基础上进行了优化添加了指向相邻叶节点的指针形成了带有顺序访问指针的BTree这样做是为了提高区间查找的效率只要找到第一个值那么就可以顺序的查找后面的值https://blog.csdn.net/tongdanping/article/details/
：基本介绍)
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