sql索引浅析
什么是索引
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。类似字典上面的目录，用物理空间换区搜索速度。
索引的使用
//创建
Alter table t2wkk add index `name`(`name`);
create index `name` on t2wkk(`name`);
alter table t2wkk add INDEX `age`(`age`);
//删除
Drop index `name` on t2wkk;
索引的优点。
1.可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
2.通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。
如果说没用索引的查询是自行车，加上合适的索引就会是飞机。
索引什么时候用
1，主键自动建立唯一索引
2，频繁作为查询条件的字段应该创建索引
3，查询中排序的字段创建索引将大大提高排序的速度（索引就是排序加快速查找
4，查询中统计或者分组的字段；
5，在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；
什么时候不需要创建索引
1，频繁更新的字段不适合创建索引，因为每次更新不单单是更新记录，还会更新索引，保存索引文件
2，where条件里用不到的字段，不创建索引；
3，表记录太少，不需要创建索引；
4，经常增删改的表；
5，数据重复且分布平均的字段，因此为经常查询的和经常排序的字段建立索引。注意某些数据包含大量重复数据，因此他建立索引就没有太大的效果，例如性别字段，只有男女，不适合建立索引。
索引会失效吗？为什么？
会
索引失效的原因
1，表里面列少的情况，譬如只有两列，因为这个时候mysql认为全表扫面要比使用索引快，则不使用索引。
2，对于使用 like 查询， 查询如果是 ‘%aaa’ 不会使用索引，而 ‘aaa%’ 会使用到索引。
3，索引上面进行运算，或者使用函数。
4，如果列类型是字符串，那么一定要在条件中使用引号引用起来，否则不使用索引。
5，建立索引时，给每一个索引列建立一个条目，如果查询条件为等值或范围查询时，索引可以根据查询条件去找对应的条目。反过来当查询条件为非时，索引定位就困难了，执行计划此时可能更倾向于全表扫描，这类的查询条件有：<>、NOT、in；
6，当查询条件存在隐式转换时，索引会失效。比如在数据库里id存的number类型，但是在查询时，却用了下面的形式：
select * from sunyang where id=‘123’;
7，还有就是我们去查数据库里面没有的数据
譬如，数据库里面有1000条数据，我们查第1500条，这个时候也会失效。
8，避免在where子句中使用or来连接条件,因为如果俩个字段中有一个没有索引的话,引擎会放弃索引而产生全表扫描
9，where 里面有 in 也不会走索引，key 是 primary 不是自己定义的id。
10，多列索引设置时请考虑好使用场景，如果有只查其中部分字段的情况，该索引可能不会生效；
譬如建立联合索引，a，b，c，如果只用a ，可以走索引，如果用a ，b 也可以，用 a，b， c也可以，但是用 b，c，就不可以，要遵循最左原则；
索引底层是什么？
MySQL索引使用的数据结构主要有BTree索引 和 哈希索引 。
对于哈希索引来说，底层的数据结构就是哈希表，因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候，可以选择哈希索引，查询性能最快；
其余大部分场景，建议选择BTree索引。
MySQL的BTree索引使用的是B树中的B+Tree，但对于主要的两种存储引擎的实现方式是不同的。
MyISAM 和 innoDB索引的不同
MyISAM: B+Tree叶节点的data域存放的是数据记录的地址。在索引检索的时候，首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其 data 域的值，然后以 data 域的值为地址读取相应的数据记录。这被称为“非聚簇索引”。
InnoDB: 其数据文件本身就是索引文件。相比MyISAM，索引文件和数据文件是分离的，其表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。这被称为“聚簇索引（或聚集索引）”。而其余的索引都作为辅助索引，辅助索引的data域存储相应记录主键的值而不是地址，这也是和MyISAM不同的地方。在根据主索引搜索时，直接找到key所在的节点即可取出数据；在根据辅助索引查找时，则需要先取出主键的值，再走一遍主索引。 因此，在设计表的时候，不建议使用过长的字段作为主键，也不建议使用非单调的字段作为主键，这样会造成主索引频繁分裂。
什么是b+树
B+树
只有叶子节点存储data，叶子节点包含了这棵树的所有键值，叶子节点不存储指针,后来在B+树上增加了顺序访问指针，也就是每个叶子节点增加一个指向相邻叶子节点的指针
B+树的特征：（常见于关系型数据库，Mysql。)
有k个子树的中间节点包含有k个元素（B树中是k-1个元素），每个元素不保存数据，只用来索引，所有数据都保存在叶子节点。
所有的叶子结点中包含了全部元素的信息，及指向含这些元素记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。
所有的中间节点元素都同时存在于子节点，在子节点元素中是最大（或最小）元素。
B+树的优势：
单一节点存储更多的元素，使得查询的IO次数更少。
所有查询都要查找到叶子节点，查询性能稳定。
所有叶子节点形成有序链表，便于范围查询。
看到这个文章不错，一看就懂。b+树图文详解.
总结一下
其实这个文章就是把索引的大概给介绍了一下，近期一直在搞sql优化，搞的差不多了，所以这几天会慢慢的总结一下收获。这个早就总结在笔记上了，忘了上传博客了，突然看到就上传一下。