整理自极客时间mysql45讲
索引常见的模型
哈希表
是一种以键-值（key-value）存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，就可以找到其对应的值即Value。哈希的思路很简单，把值放在数组里，用一个哈希函数把key换算成一个确定的位置，然后把value放在数组的这个位置。
不可避免地，多个key值经过哈希函数的换算，会出现同一个值的情况。处理这种情况的一种方法是，拉出一个链表。
哈希索引做区间查询的速度是很慢的。哈希表这种结构适用于只有等值查询的场景，比如Memcached及其他一些NoSQL引擎。
有序数组
有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀。但是，在需要更新数据的时候就麻烦了，往中间插入一个记录就必须得挪动后面所有的记录，成本太高。所以，有序数组索引只适用于静态存储引擎，比如要保存的是2017年某个城市的所有人口信息，这类不会再修改的数据。
二叉搜索树
二叉搜索树的特点是：每个节点的左儿子小于父节点，父节点又小于右儿子。
当然为了维持O(log(N))的查询复杂度，需要保持这棵树是平衡二叉树。为了做这个保证，更新的时间复杂度也是O(log(N))。
树可以有二叉，也可以有多叉。多叉树就是每个节点有多个儿子，儿子之间的大小保证从左到右递增。二叉树是搜索效率最高的，但是实际上大多数的数据库存储却并不使用二叉树。其原因是，索引不止存在内存中，还要写到磁盘上。
为了让一个查询尽量少地读磁盘，就必须让查询过程访问尽量少的数据块。那么，我们就不应该使用二叉树，而是要使用“N叉”树。这里，“N叉”树中的“N”取决于数据块的大小。
以InnoDB的一个整数字段索引为例，这个N差不多是1200。这棵树高是4的时候，就可以存1200的3次方个值，这已经17亿了。考虑到树根的数据块总是在内存中的，一个10亿行的表上一个整数字段的索引，查找一个值最多只需要访问3次磁盘。其实，树的第二层也有很大概率在内存中，那么访问磁盘的平均次数就更少了。
InnoDB的索引模型
在InnoDB中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表。又因为前面我们提到的，InnoDB使用了B+树索引模型，所以数据都是存储在B+树中的。
每一个索引在InnoDB里面对应一棵B+树。
主键索引与非主键索引
假设，我们有一个主键列为ID的表，表中有字段k，并且在k上有索引。
create table T(
id int primary key,
k int not null,
name varchar(16),
index (k))engine=InnoDB;
表中R1~R5的(ID,k)值分别为(100,1)、(200,2)、(300,3)、(500,5)和(600,6)，两棵树的示例示意图如下。
根据叶子节点的内容，索引类型分为主键索引和非主键索引。
- 主键索引的叶子节点存的是整行数据。在InnoDB里，主键索引也被称为聚簇索引（clustered index）。
- 非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在InnoDB里，非主键索引也被称为二级索引（secondary index）。
两种索引有什么区别
- 如果语句是select * from T where ID=500，即主键查询方式，则只需要搜索ID这棵B+树；
- 如果语句是select * from T where k=5，即普通索引查询方式，则需要先搜索k索引树，得到ID的值为500，再到ID索引树搜索一次。这个过程称为回表。
也就是说，基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。因此，我们在应用中应该尽量使用主键查询。
索引维护
B+树为了维护索引有序性，在插入新值的时候需要做必要的维护。以上面这个图为例，如果插入新的行ID值为700，则只需要在R5的记录后面插入一个新记录。如果新插入的ID值为400，需要逻辑上挪动后面的数据，空出位置。如果R5所在的数据页已经满了，根据B+树的算法，这时候需要申请一个新的数据页，然后挪动部分数据过去。这个过程称为页分裂。当相邻两个页由于删除了数据，利用率很低之后，会将数据页做合并。
自增主键的插入数据模式，正符合了我们前面提到的递增插入的场景。每次插入一条新记录，都是追加操作，都不涉及到挪动其他记录，也不会触发叶子节点的分裂。而有业务逻辑的字段做主键，则往往不容易保证有序插入，这样写数据成本相对较高。
主键长度越小，普通索引的叶子节点就越小，普通索引占用的空间也就越小。
从性能和存储空间方面考量，自增主键往往是更合理的选择。
回表与覆盖索引
回到主键索引树搜索的过程，我们称为回表。由于查询结果所需要的数据只在主键索引上有，所以不得不回表。可以经过索引优化，避免回表过程。
如果执行的语句是select ID from T where k between 3 and 5，这时只需要查ID的值，而ID的值已经在k索引树上了，因此可以直接提供查询结果，不需要回表。也就是说，在这个查询里面，索引k已经“覆盖了”我们的查询需求，我们称为覆盖索引。
由于覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段。
索引字段的维护总是有代价的。因此，在建立冗余索引来支持覆盖索引时就需要权衡考虑了。这正是业务DBA，或者称为业务数据架构师的工作。
最左前缀原则
B+树这种索引结构，可以利用索引的“最左前缀”，来定位记录。
为了直观地说明这个概念，我们用（name，age）这个联合索引来分析。
索引项是按照索引定义里面出现的字段顺序排序的。
当逻辑需求是查到所有名字是“张三”的人时，可以快速定位到ID4，然后向后遍历得到所有需要的结果。
如果要查的是所有名字第一个字是“张”的人，SQL语句的条件是"where name like ‘张%’"。这时，也能够用上这个索引，查找到第一个符合条件的记录是ID3，然后向后遍历，直到不满足条件为止。
可以看到，不只是索引的全部定义，只要满足最左前缀，就可以利用索引来加速检索。这个最左前缀可以是联合索引的最左N个字段，也可以是字符串索引的最左M个字符。
基于上面对最左前缀索引的说明，我们来讨论一个问题：在建立联合索引的时候，如何安排索引内的字段顺序。
这里我们的评估标准是，索引的复用能力。因为可以支持最左前缀，所以当已经有了(a,b)这个联合索引后，一般就不需要单独在a上建立索引了。因此，第一原则是，如果通过调整顺序，可以少维护一个索引，那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。
那么，如果既有联合查询，又有基于a、b各自的查询呢？查询条件里面只有b的语句，是无法使用(a,b)这个联合索引的，这时候不得不维护另外一个索引，也就是说需要同时维护(a,b)、(b) 这两个索引。
这时候，我们要考虑的原则就是空间了。比如上面这个市民表的情况，name字段是比age字段大的 ，那就建议创建一个（name,age)的联合索引和一个(age)的单字段索引。
普通索引与唯一索引
读取过程
- 对于普通索引来说，查找到满足条件的第一个记录后，需要查找下一个记录，直到碰到第一个不满足k=5条件的记录。
- 对于唯一索引来说，由于索引定义了唯一性，查找到第一个满足条件的记录后，就会停止继续检索。
当需要读一条记录的时候，并不是将这个记录本身从磁盘读出来，而是以页为单位，将其整体读入内存。在InnoDB中，每个数据页的大小默认是16KB。性能差距微乎其微。
更新过程
唯一索引的更新就不能使用change buffer。对于唯一索引来说，所有的更新操作都要先判断这个操作是否违反唯一性约束。比如，要插入(4,400)这个记录，就要先判断现在表中是否已经存在k=4的记录，而这必须要将数据页读入内存才能判断。如果都已经读入到内存了，那直接更新内存会更快，就没必要使用change buffer了。
字符串的索引
假设，现在维护一个支持邮箱登录的系统，用户表是这么定义的：
create table SUser(
ID bigint unsigned primary key,
email varchar(64),
...
)engine=innodb;
由于要使用邮箱登录，所以业务代码中一定会出现类似于这样的语句：
select f1, f2 from SUser where email=\'xxx\';
可以知道，如果email这个字段上没有索引，那么这个语句就只能做全表扫描。
前缀索引
MySQL是支持前缀索引的，也就是说，你可以定义字符串的一部分作为索引。默认地，如果你创建索引的语句不指定前缀长度，那么索引就会包含整个字符串。
alter table SUser add index index1(email);
alter table SUser add index index2(email(6));
第一个语句创建的index1索引里面，包含了每个记录的整个字符串；而第二个语句创建的index2索引里面，对于每个记录都是只取前6个字节。由于email(6)这个索引结构中每个邮箱字段都只取前6个字节（即：zhangs），所以占用的空间会更小，这就是使用前缀索引的优势。但，这同时带来的损失是，可能会增加额外的记录扫描次数。
也就是说使用前缀索引，定义好长度，就可以做到既节省空间，又不用额外增加太多的查询成本。当要给字符串创建前缀索引时，有什么方法能够确定我应该使用多长的前缀呢？
实际上，我们在建立索引时关注的是区分度，区分度越高越好。因为区分度越高，意味着重复的键值越少。因此，我们可以通过统计索引上有多少个不同的值来判断要使用多长的前缀。
前缀索引对覆盖索引的影响
使用前缀索引就用不上覆盖索引对查询性能的优化了，这也是在选择是否使用前缀索引时需要考虑的一个因素。
例如：
select id,email from SUser where email=\'zhangssxyz@xxx.com\';
使用前缀索引时，即使建立了id-email的覆盖索引，也需要回表去查询email是否完整。
其他方式
- 倒序存储
- 使用hash字段