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前言
以面试题驱动索引的学习：
1.索引底层使用了什么数据结构和算法？
2.为什么 MySQL InnoDB 选择 B+tree 作为索引的数据结构？
3.什么时候适用索引？
4.什么时候不需要创建索引？
5.什么情况下索引会失效？
6.有什么优化索引的方法？
索引介绍
1.什么是索引？
索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构， 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.优缺点
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优点：使用索引可以大大加快 数据的检索速度（大大减少检索的数据量）。通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
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缺点：创建索引和维护索引需要耗费许多时间。当对表中的数据进行增删改的时候，如果数据有索引，那么索引也需要动态的修改，会降低 SQL 执行效率。索引需要使用物理文件存储，也会耗费一定空间。
3.什么时候需要 / 不需要索引？
正如上面讲的索引的优缺点，可以看出，索引并不是万能的，也有自己的适用范围。所以再详细说一下索引的使用场景。
什么时候适用索引？
（1）一般来说，如果一个字段具有唯一性约束（主键），那么索引会有很大好处。
（2）如果要用where对某些字段进行条件查询，那么为这个字段创建索引后会增加查询效率
（3）经常用于 GROUP BY 和 ORDER BY 的字段（B+Tree是排好序的）
什么时候不需要创建索引？
（1）数据量比较少，可以不创建索引
（2）where，group by 等查询条件用不到的字段
（3）字段中存在大量重复数据，不需要创建索引，比如性别字段，只有男女
（4）经常更新的字段不用创建索引,因为索引字段频繁修改,就需要频繁的重建索引
4.语法
（1）创建索引：
CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name ( index_col_name,... ) ;
（2）查看索引
SHOW INDEX FROM table_name ;
（3）删除索引
DROP INDEX index_name ON table_name ;
索引底层结构
MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的索引结构，常用的有以下几种：
B+Tree 索引、HASH 索引、Full-Text 索引。
InnoDB 是在 MySQL 5.5 之后成为默认的 MySQL 存储引擎，B+Tree 索引类型也是 MySQL 存储引擎采用最多的索引类型。
1.Hash表
哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中
缺点：只能等值查询（很快），不能范围查询
2.B+Tree
说到为什么要用B+Tree作为索引结构，那演变顺序（选择顺序）应该是：二叉树——二叉搜索树——平衡二叉树——红黑树——B-Tree——B+Tree，详见这篇文章
简单说一下前面几个的缺点：
二叉树：插入没有顺序，查找起来性能肯定很差
二叉搜索树：虽然插入有顺序了，但如果是顺序插入，会形成一个链表，查询性能降低
平衡二叉树&红黑树：都可以自平衡，但是当节点增多时，树的深度会变大
总结一下：其实上面几种都没能解决随着节点增多树的高度变高（导致IO查询次数增多），所以直接想到多叉树——B-Tree & B+Tree，即多路平衡二叉树
B-Tree
B+Tree
可以看出B-Tree和B+Tree的区别：
- B 树的所有节点既存放键(key) 也存放 数据(data)，而 B+树只有叶子节点存放 key 和 data，其他内节点只存放 key。
- B 树的叶子节点都是独立的；B+树的叶子节点有一条引用链指向与它相邻的叶子节点。
Mysql对B+Tree做了一点改进，，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能，利于排序。
索引分类
在创建表时，InnoDB 存储引擎会根据不同的场景选择不同的列作为索引：
1.按字段特性
主要分为：主键索引、唯一索引、常规索引、全文索引
2.按物理存储
分为聚簇索引（主键索引）、二级索引（辅助索引）
聚集索引选取规则：
- 如果存在主键，主键索引就是聚集索引。
- 如果不存在主键，将使用第一个唯一（UNIQUE）索引作为聚集索引。
- 如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。
聚集索引和二级索引如下图所示：
两者的区别是：
- 聚集索引的叶子节点下挂的是这一行的数据 。
- 二级索引的叶子节点下挂的是该字段值对应的主键值
所以引入下面的回表查询
select * from user where name = 'Arm'
主要看这个语句，它的查询条件不是聚集索引，但是又要查询全部字段。所以此时他需要先通过二级索引查询到主键，再通过主键回表查询。
（其实这里也引出了后面的索引优化，怎么查询性能才比较高）
3.按字段个数
单列索引 & 联合索引
索引优化
1.SQL性能分析
一般来说，对于一个数据库表，查询是远高于增删改的，所以我们在说Mysql的性能分析（优化）时，关注的都是对查询的优化。
（1）profile命令
show profiles 能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了
首先查看mysql是否支持profile（输出yes即支持）
SELECT @@have_profiling ;
默认情况是关闭的，通过以下命令开启
SET profiling = 1;
然后就可以执行一系列的sql语句了，例如：
select * from tb_user;
select * from tb_user where id = 1;
select * from tb_user where name = 'Arm';
select count(*) from tb_sku;
接下来就可以通过命令查看了
-- 查看每一条SQL的耗时基本情况
show profiles;
-- 查看指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时情况
show profile for query query_id;
（2）explain 命令（很重要！）
获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息，包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序
命令如下（直接在查询语句前面加explain）
EXPLAIN SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 条件 ;
常见字段含义：
| 字段 | 含义 |
|---|---|
| id | select查询的序列号，表示查询中执行select子句或者是操作表的顺序 |
| type | 表示连接类型，性能由好到差的连接类型为NULL、system、const、eq_ref、ref、range、 index、all |
| key | 实际使用的索引 |
| select_type | 表示 SELECT 的类型，常见的取值有 SIMPLE（简单表，即不使用表连接或者子查询）、PRIMARY（主查询，即外层的查询）等 |
| key_len | 表示索引中使用的字节数， 该值为索引字段最大可能长度，并非实际使用长度，在不损失精确性的前提下， 长度越短越好 。 |
type字段很重要，再说一下它的类型：
type 字段就是描述了找到所需数据时使用的扫描方式是什么，常见扫描效率从高到低为（记住全表扫描性能肯定最差）：
- const（结果只有一条的主键或唯一索引扫描）。
- eq_ref（唯一索引扫描）；
- ref（非唯一索引扫描）；
- range（索引范围扫描）；
- index（全索引扫描）；
- All（全表扫描）；
2.索引失效
有多种情况索引会失效（注意这节判断sql语句是否索引失效的方法就是通过上面的explain语句）
（1）索引列进行运算
常见的函数运算如count等会导致索引失效
解释：因为索引保存的是索引字段的原始值，而不是经过函数计算后的值
（2）对索引隐式类型转换
比如字符串类型字段使用时，不加引号（识别成整型），索引将失效（反过来不会失效）
解释：指路MySQL 的数据类型转换规则
（3）模糊查询
如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引失效。
例如：
// 走索引
select * from t_user where name like '张%';
// 不走索引
select * from t_user where name like '%张';
解释：其实很好理解，因为索引 B+ 树是按照「索引值」有序排列存储的，只能根据前缀进行比较。如果是后缀的话只能走全表扫描了
（4）or连接
用or分割开的条件， 如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。
（5）联合索引 非最左匹配
如果索引是 联合索引，要遵守最左前缀法则。最左前缀法则 指的是查询从索引的最左列开始，
并且不跳过索引中的列。如果跳跃某一列，索引将会部分失效(后面的字段索引失效)。
注意：最左前缀法则中指的最左边的列，是指在查询时，联合索引的最左边的字段(即是第一个字段)必须存在。但与我们编写SQL时，条件编写的先后顺序无关
解释：在联合索引的情况下，数据是按照索引第一列排序，第一列数据相同时才会按照第二列排序
3.常见索引优化方法
（1）覆盖索引优化
覆盖索引是指 查询使用了索引，并且需要返回的列，在该索引中已经全部能够找到 ——避免了回表查询
举个例子：
比如对一个tb_user表中pro，age，sta字段进行联合索引
当执行
select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0'
此时会导致回表查询
但是如果执行
select age，status from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0'
则直接走二级索引，直接返回数据了
（2）前缀索引优化
当字段类型为字符串（varchar，text，longtext等）时，有时候需要索引很长的字符串，这会让索引变得很大，查询时， 影响查询效率。此时可以只将字符串的一部分前缀，建立索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率
语法：
create index idx_xxxx on table_name(column(n)) ;
（3） 索引最好为Not Null