每日一博 | 那些年被面试官怼的 MySQL 索引
之前有过一次面试，关于MySQL索引的原理及使用被面试官怼的体无完肤，立志要总结一番，然后一直没有时间（其实是懒……），准备好了吗？
索引是什么？
数据库索引，是数据库管理系统(DBMS)中一个排序的数据结构，它可以对数据库表中一列或多列的值进行排序，以协助更加快速的访问数据库表中特定的数据。通俗的说，我们可以把数据库索引比做是一本书前面的目录，它能加快数据库的查询速度。
为什么需要索引？
思考：如何在一个图书馆中找到一本书？ 设想一下，假如在图书馆中没有其他辅助手段，只能一条道走到黑，一本书一本书的找，经过3个小时的连续查找，终于找到了你需要看的那本书，但此时天都黑了。为了避免这样的事情，每个图书馆才都配备了一套图书馆管理系统，大家要找书籍的话，先在系统上查找到书籍所在的房屋编号、图书架编号还有书在图书架几层的那个方位，然后就可以直接大摇大摆的去取书了，就可以很快速的找到我们所需要的书籍。索引就是这个原理，它可以帮助我们快速的检索数据。
一般的应用系统对数据库的操作，遇到最多、最容易出问题是一些复杂的查询操作，当数据库中数据量很大时，查找数据就会变得很慢，这样就很影响整个应用系统的效率，我们就可以使用索引来提高数据库的查询效率。
B-Tree和B+Tree
目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree或其变种B+Tree作为索引结构， 我在这里分别讲一下：
B-Tree
即B树，注意（不是B减树），B树是一种多路搜索树。使用B-Tree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快存取速度。
B-Tree有如下一些特征：
- 定义任意非叶子结点最多只有M个子节点，且M>2。
- 根结点的儿子数为[2, M]。
- 除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M]， 向上取整 。
- 每个结点存放至少M/2-1（取上整）和至多M-1个关键字；（至少2个关键字）。
- 非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1。
- 非叶子结点的关键字：K[1], K[2], …, K[M-1]，且K[i] <= K[i+1]。
- 非叶子结点的指针：P[1], P[2], …,P[M]（其中P[1]指向关键字小于K[1]的子树，P[M]指向关键字大于K[M-1]的子树，其它P[i]指向关键字属于(K[i-1], K[i])的子树）。
- 所有叶子结点位于同一层。
有关b树的一些特性：
- 关键字集合分布在整颗树的所有结点之中；
- 任何一个关键字出现且只出现在一个结点中；
- 搜索有可能在非叶子结点结束；
- 其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找。
B树的搜索：从根结点开始，对结点内的关键字（有序）序列进行二分查找，如果命中则结束，否则进入查询关键字所属范围的儿子结点；重复执行这个操作，直到所对应的节点指针为空，或者已经是是叶子结点。
例如下面一个B树，那么查找元素43的过程如下：
根据根节点指针找到18、37所在节点，把此节点读入内存，进行第一次磁盘IO，此时发现43>37，找到指针p3。
根据指针p3，找到42、51所在节点，把此节点读入内存，进行第二次磁盘IO，此时发现42<43<51，找到指针p2。
根据指针p2，找到43、46所在节点，把此节点读入内存，进行第三次磁盘IO，此时我们就已经查到了元素43。
在此过程总共进行了三次磁盘IO。
B+Tree
B+Tree属于B-Tree的变种。与B-Tree相比，B+Tree有以下不同点：
- 有n棵子树的非叶子结点中含有n个关键字（B树是n-1个），即非叶子结点的子树指针与关键字个数相同。这些关键字不保存数据，只用来索引，所有数据都保存在叶子节点（B树是每个关键字都保存数据）。
- 所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息，及指向含这些关键字记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。
- 所有的非叶子结点可以看成是叶子节点的索引部分。
- 同一个数字会在不同节点中重复出现，根节点的最大元素就是b+树的最大元素。
相对B树，B+树做索引的优势
- B+树的磁盘IO代价更低： B+树非叶子节点没有指向数据行的指针，所以相同的磁盘容量存储的节点数更多，相应的IO读写次数肯定减少了。
- B+树的查询效率更加稳定：由于所有数据都存于叶子节点。所有关键字查询的路径长度相同，每一个数据的查询效率相当。
- 所有的叶子节点形成了一个有序链表，更加便于查找。
关于MySQL的两种常用存储引擎MyISAM和InnoDB的索引均以B+树作为数据结构，二者却有不同（这里只说二者索引的区别）。
MyISAM索引和Innodb索引的区别
MyISAM使用B+树作为索引结构，叶节点叶节点的data域保存的是存储数据的地址，主键索引key值唯一，辅助索引key可以重复，二者在结构上相同。 因此，MyISAM中索引检索的算法为首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果要找的Key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址，去读取相应数据记录 。因此，索引文件和数据文件是分开的，从索引中检索到的是数据的地址，而不是数据。
Innodb也是用B+树作为索引结构，但具体实现方式却与MyISAM截然不同，首先，数据表本身就是按照b+树组织，所以数据文件本身就是主键索引文件。叶节点key值为数据表的主键，data域为完整的数据记录，因此InnoDB表数据文件本身就是主键索引(这也就是MyISAM可以允许没有主键，但是Innodb必须有主键的原因）。第二个与MyISAM索引的不同是InnoDB的辅助索引的data域存储相应数据记录的主键值而不是地址。换句话说，InnoDB的所有辅助索引都引用主键作为data域。
索引类型
普通索引：（由关键字KEY或INDEX定义的索引）的唯一任务是加快对数据的访问速度。
唯一索引： 普通索引允许被索引的数据列包含重复的值，而唯一索引不允许，但是可以为null。所以任务是保证访问速度和避免数据出现重复。
主键索引：在主键字段创建的索引，一张表只有一个主键索引。
组合索引：多列值组成一个索引，专门用于组合搜索。
全文索引：对文本的内容进行分词，进行搜索。（MySQL5.6及以后的版本，MyISAM和InnoDB存储引擎均支持全文索引。）
索引的使用策略及优缺点
使用索引
主键自动建立唯一索引。
经常作为查询条件在WHERE或者ORDER BY 语句中出现的列要建立索引。
查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引。
经常用于聚合函数的列要建立索引，如min()，max()等的聚合函数。
不使用索引
经常增删改的列不要建立索引。
有大量重复的列不建立索引。
表记录太少不要建立索引，因为数据较少，可能查询全部数据花费的时间比遍历索引的时间还要短，索引就可能不会产生优化效果 。
最左匹配原则
建立联合索引的时候都会默认从最左边开始，所以索引列的顺序很重要，建立索引的时候就应该把最常用的放在左边，使用select的时候也是这样，从最左边的开始，依次匹配右边的。
优点
可以保证数据库表中每一行的数据的唯一性。
可以大大加快数据的索引速度。
加速表与表之间的连接。
可以显著的减少查询中分组和排序的时间。
缺点
创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
索引需要占物理空间，除了数据表占用数据空间之外，每一个索引还要占用一定的物理空间，如果需要建立聚簇索引，那么需要占用的空间会更大，其实建立索引就是以空间换时间。
表中的数据进行增、删、改的时候，索引也要动态的维护，这就降低了维护效率。
验证索引是否能够提升查询性能
创建测试表index_test
使用python脚本程序通过pymsql模块，向表中添加十万条数据
import pymysql
def main():
# 创建Connection连接
conn = pymysql.connect(host='localhost',
port=3306,
database='db_test',
user='root',
password='deepin',
charset='utf8')
# 获得Cursor对象
cursor = conn.cursor()
# 插入10万次数据
for i in range(100000):
cursor.execute("insert into index_test values('haha-%d')" % i)
# 提交数据
conn.commit()
if __name__ == "__main__":
main()
在mysql终端开启运行时间监测：set profiling=1;
查找第1万条数据ha-99999
select * from index_test where name='haha-99999';查看执行的时间：
show profiles;
- 为表index_test的name列创建索引：
create index name_index on index_test(name(10));再次执行查询语句、查看执行的时间：
可以看出合适的索引确实可以明显提高某些字段的查询效率。
最后，感谢女朋友在生活中，工作上的包容、理解与支持 ！
