mysql索引

了解索引之前，首先想一下，为什么有索引？索引作用不是为了查询数据，而是为了快速的查询数据。那么索引是怎么实现快速的查询呢？这就必须要了解一些数据结构的问题。
索引从概念上讲类似字典
索引的数据结构：哈希表、有序数组、搜索树
hash表=数组+链表 通过hash函数计算得出数组中的位置，如果hash出的值冲突，则在数组位置加挂链表
二叉树：索引不止存在内存中，还要写入磁盘中。数据库在设计之初就将每个节点存储在一个的数据页中。因此当数据两超过百万时，2的10次方1024,2的20次方100多万。一次查询的数据可能存储在第20个数据页中。此处可以参考：MySQL索引背后的数据结构及算法原理
因此为了减少数据查询的io次数，需要二叉树分出更多的枝杈以降低树的高度。这里就不得不了解B树与B+树的一些基本概念。B树与B+树
mysql的底层数据结构是在存储引擎中实现的，本文以Inodb为例分析索引的原理和索引优化。
这里假设我已经明白B+树的原理，那么索引如何优化呢？我们最开始想要的是提升查询的效率。B+树因为减少磁盘IO和避免多次递归，而提升了查询效率。
既然通过数据结构已经提升了数据查询的效率了，那索引在其中有什么作用？
回顾数据结构我发现，数据结构解决的是单个数据的快速查询。但我们查询数据是查的一堆数据。好的，现在答案就清晰了，索引就是数据结构里的那个数据。
那么现在我们分析怎么才能让索引更好的服务数据结构，索引的设计与数据结构越匹配，查询越高效。
首先说明一下索引的分类，在INoDB中索引按在数据结构中作用分为主键索引也称聚簇索引（主键索引的叶子节点连接的行数据）和其他索引（叶子节点连接的是主键值）。
首先索引值如果可以排序那是最好不过了，这也是官方建议表使用自增主键的原因。
索引设置的标准：
索引覆盖：可以防止回表
最左匹配：可以防止索引过多
索引失效场景：索引字段上使用函数
索引按照使用不同的可分为：联合索引，唯一索引，普通索引。
唯一索引与普通索引的区别？
结论：

1. 在使用中，唯一索引不能有重复。主键索引可以重复。
2. 查询效率，唯一索引与普通索引差别较小。
3. 更新效率，普通索引避唯一索引效率要高。
   分析：数据的查询过程：①如果内存中存在，直接从内存中获取。②如果内存中没有，先从磁盘中读取到内存。
   数据更新过程：这里涉及到唯一索引和普通索引更新的不同。唯一索引需要保障数据的唯一性，因此在插入数据前需要读取数据。如果是普通索引，可以直接在change buffer中记录更新。这里唯一索引因为要进行读磁盘的io，所以效率降低。但如果恰好磁盘中有该数据的数据页，则仅仅多一次判断。
   ①如果内存中存在数据页，直接更新。
   ②如果内存中没有该数据的数据页，普通索引直接在change buffer中更新；唯一索引需要先将数据从磁盘中读取到内存中，再更新。