目录
- 概述
- HashMap结构的索引
- 二叉树数据结构
- B Tree数据结构
- B+Tree数据结构
一：概述
1. 索引的定义
MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是一种数据结构。
数据库查询是数据库的主要功能之一，最基本的查询算法是顺序查找（linear search）时间复杂度为O(n)，显然在数据量很大时效率很低。优化的查找算法如二分查找（binary search）、二叉树查找（binary tree search）等，虽然查找效率提高了。但是各自对检索的数据都有要求：二分查找要求被检索数据有序，而二叉树查找只能应用于二叉查找树上，但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构（例如，理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织）。所以，在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构。这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构就是索引。
2. 使用索引的好处
合理地使用索引，能够极大地提高数据库的检索效率，当面对大数据表时，使用索引是提高查询效率的常用方式。（这里通常表行数大于3000行使用索引，当数据量过小时，建议使用全表检索。）
3. 使用索引规约
根据阿里JAVA规约中索引规约，总结以下索引使用注意事项。
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【强制】业务上具有唯一特性的字段，即使是多个字段的组合，也必须建成唯一索引。
说明：不要以为唯一索引影响了 insert 速度，这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明显的；另外，即使在应用层做了非常完善的校验控制，只要没有唯一索引，根据墨菲定律，必然有脏数据产生。 -
【强制】超过三个表禁止 join。需要 join 的字段，数据类型必须绝对一致；多表关联查询时，保证被关联的字段需要有索引。
说明：即使双表 join 也要注意表索引、SQL 性能。 -
【强制】在 varchar 字段上建立索引时，必须指定索引长度，没必要对全字段建立索引，根据实际文本区分度决定索引长度即可。
说明：索引的长度与区分度是一对矛盾体，一般对字符串类型数据，长度为 20 的索引，**区分度会高达 90%**以上，可以使用 **count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)**的区分度来确定。left体现了索引的最左前缀原理 -
【强制】页面搜索严禁左模糊或者全模糊，如果需要请走搜索引擎来解决。
说明：索引文件具有 B-Tree 的最左前缀匹配特性，如果左边的值未确定，那么无法使用此索引。 -
【推荐】如果有 order by 的场景，请注意利用索引的有序性。order by 最后的字段是组合索引的一部分，并且放在索引组合顺序的最后，避免出现 file_sort 的情况，影响查询性能。
正例：where a=? and b=? order by c; 索引：a_b_c
反例：索引中有范围查找，那么索引有序性无法利用，如：WHERE a>10 ORDER BY b; 索引a_b 无法排序。 -
【推荐】利用覆盖索引来进行查询操作，避免回表。
正例：能够建立索引的种类分为主键索引、唯一索引、普通索引三种，而覆盖索引只是一种查询的一种效果，用 explain 的结果，extra 列会出现：using index。 -
【推荐】利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。
说明：MySQL 并不是跳过 offset 行，而是取 offset+N 行，然后返回放弃前 offset 行，返回N 行，那当 offset 特别大的时候，效率就非常的低下，要么控制返回的总页数，要么对超过特定阈值的页数进行 SQL 改写。
正例：先快速定位需要获取的 id 段，然后再关联：SELECT a.* FROM 表 1 a, (select id from 表 1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) b where a.id=b.id -
【推荐】SQL 性能优化的目标：至少要达到 range 级别，要求是 ref 级别，如果可以是 consts最好。
说明：
1）consts 单表中最多只有一个匹配行（主键或者唯一索引），在优化阶段即可读取到数据。
2）ref 指的是使用普通的索引（normal index）。
3）range 对索引进行范围检索。 -
【推荐】建组合索引的时候，区分度最高的在最左边。
正例：如果 where a=? and b=? ，如果 a 列的几乎接近于唯一值，那么只需要单建 idx_a索引即可。
说明：存在非等号和等号混合时，在建索引时，请把等号条件的列前置。如：where c>? and d=? 那么即使 c 的区分度更高，也必须把 d 放在索引的最前列，即索引 idx_d_c。 -
【参考】创建索引时避免有如下极端误解：
1）宁滥勿缺。认为一个查询就需要建一个索引。
2）宁缺勿滥。认为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度。
3）抵制惟一索引。认为业务的惟一性一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决。
