【转】数据库索引详细介绍

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索引的定义

索引相当于一本书的目录，通过目录我们可以迅速定位书中要找的内容。MySQL中的索引也是一样，它是一种帮助MySQL高效获取数据的数据结构（树）
索引怎么实现的？为什么用B+树？

索引是数据库中一个用于排序的数据结构，用来快速查询数据库中的数据。Mysql数据库使用B+树来实现索引的。B+树的特点就是叶子节点包含了所有的关键字信息和data数据，非叶子节点只包含子节点的最大或者最小关键字，用来实现索引。

好处：既能实现快速查找，相比于B树又节约了内存空间。

Mysql数据库中的索引实现主要依赖于两个存储引擎，MyISAM和InnoDB，都是使用B+树作为索引结构。区别就是MyISAM中使用B+树的叶子节点的data域存放数据的内存地址，而InnoDB中树的叶节点data域保存了完整的数据。

建索引的优缺点

优点：大大加快对数据的查询速度
缺点：占物理空间，对数据库进行增删改的时候也要动态的维护索引。

索引的作用

♢ \color{green}{\diamondsuit}♢提高查询速度
♢ \color{blue}{\diamondsuit}♢确保数据的唯一性
♢ \color{pink}{\diamondsuit}♢可以加速表和表之间的连接，实现表和表之间的参照完整性
♢ \color{red}{\diamondsuit}♢使用分组和排序子句进行数据检索时，可以减少分组和排序的时间
♢ \color{grey}{\diamondsuit}♢全文检索字段进行搜索优化

索引如何提高查询速度呢

假如我们有如下的一张表，在没有引入索引之前，假如我们想查询表中的一条年龄为20的数据，那么几乎要遍历完整个表才能查询到这条数据；现在我们引入索引，并且以age列作为索引列来构建出一个二叉树的索引结构来，具体的构造过程是先把表中第一行的age（49）作为二叉树的头结点，然后顺序往下遍历，把小于头节点的age放到左边，大于头结点的age放到右边，表中数据遍历完以后就构造出了右图所示的二叉树索引结构。现在我们再来试着查找年龄为20的数据所需要的过程：

1.将age为20的数据先和头结点的49比较（20<49）,所以往左边走
2.来到树形结构的第二层，继续和21比较（20<21），继续往左边走
3.来到树形结构的第三层，和20比较（20=20）查，找成功

 

加上索引以后只需三次就查找成功了，可见索引确实可以提高我们SQL的查询效率。
 

什么场景不适合创建索引

 在查询中很少使用或者是参考的列不适合创建索引。因为既然这些列很少使用到，因此有无索引，并不能提高查询速度。相反，增加了索引反而降低了系统的维护速度且增大了空间需求。
 只有很少数据值的列不适合创建索引。因为本来结果集合就相当于全表查询，因为由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索的速度。
 被定义为text, image和bit数据类型的列不适合创建索引。因为这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。
 当修改性能远远大于检索性能时不应该创建索引。修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。
 经常插入、删除、修改的表
 不会出现在where条件中的字段不适合建立索引。

什么样的字段适合创建索引

1、表的主键、外键必须有索引；外键是唯一的，而且经常会用来查询
2、数据量超过300的表应该有索引；
3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；经常连接查询，需要有索引
4、经常出现在Where子句中的字段，加快判断速度，特别是大表的字段，应该建立索引，建立索引，一般用在select ……where f1 and f2 ，我们在f1或者f2上建立索引是没用的。只有两个使用联合索引才能有用
5、经常用到排序的列上，因为索引已经排序。
6、经常用在范围内搜索的列上创建索引，因为索引已经排序了，其指定的范围是连续的

简单记就是唯一、不为空、经常被查询的字段

索引的分类（数据库索引详细介绍_lucky多多的博客-CSDN博客_数据库索引）

• 主键索引（PRIMAY KEY）
• 唯一索引（UNIQUE）
• 常规索引（INDEX）
• 全文索引（FULLTEXT）