什么是索引？
索引在mysql中也叫是一种“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引对于良好的性能
非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对于性能的影响愈发重要。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级。
索引相当于字典的音序表，如果要查某个字，如果不使用音序表，则需要从几百页中逐页去查。
索引的原理
索引原理
索引的目的在于提高查询效率，与我们查阅图书所用的目录是一个道理：先定位到章，然后定位到该章下的一个小节，然后找到页数。相似的例子还有：查字典，查火车车次，飞机航班等
本质都是：通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。
数据库也是一样，但显然要复杂的多，因为不仅面临着等值查询，还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等。数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢？我们回想字典的例子，能不能把数据分成段，然后分段查询呢？最简单的如果1000条数据，1到100分成第一段，101到200分成第二段，201到300分成第三段......这样查第250条数据，只要找第三段就可以了，一下子去除了90%的无效数据。但如果是1千万的记录呢，分成几段比较好？稍有算法基础的同学会想到搜索树，其平均复杂度是lgN，具有不错的查询性能。但这里我们忽略了一个关键的问题，复杂度模型是基于每次相同的操作成本来考虑的。而数据库实现比较复杂，一方面数据是保存在磁盘上的，另外一方面为了提高性能，每次又可以把部分数据读入内存来计算，因为我们知道访问磁盘的成本大概是访问内存的十万倍左右，所以简单的搜索树难以满足复杂的应用场景。
磁盘IO与预读
前面提到了访问磁盘，那么这里先简单介绍一下磁盘IO和预读，磁盘读取数据靠的是机械运动，每次读取数据花费的时间可以分为寻道时间、旋转延迟、传输时间三个部分，寻道时间指的是磁臂移动到指定磁道所需要的时间，主流磁盘一般在5ms以下；旋转延迟就是我们经常听说的磁盘转速，比如一个磁盘7200转，表示每分钟能转7200次，也就是说1秒钟能转120次，旋转延迟就是1/120/2 = 4.17ms；传输时间指的是从磁盘读出或将数据写入磁盘的时间，一般在零点几毫秒，相对于前两个时间可以忽略不计。那么访问一次磁盘的时间，即一次磁盘IO的时间约等于5+4.17 = 9ms左右，听起来还挺不错的，但要知道一台500 -MIPS（Million Instructions Per Second）的机器每秒可以执行5亿条指令，因为指令依靠的是电的性质，换句话说执行一次IO的时间可以执行约450万条指令，数据库动辄十万百万乃至千万级数据，每次9毫秒的时间，显然是个灾难。下图是计算机硬件延迟的对比图，供大家参考：
考虑到磁盘IO是非常高昂的操作，计算机操作系统做了一些优化，当一次IO时，不光把当前磁盘地址的数据，而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内，因为局部预读性原理告诉我们，当计算机访问一个地址的数据的时候，与其相邻的数据也会很快被访问到。每一次IO读取的数据我们称之为一页(page)。具体一页有多大数据跟操作系统有关，一般为4k或8k，也就是我们读取一页内的数据时候，实际上才发生了一次IO，这个理论对于索引的数据结构设计非常有帮助。
认识key
认识mysql中的key：
index key 普通索引,能够加速查询,辅助索引
unique key 唯一 + 索引,辅助索引
primary key 唯一 + 非空 + 聚集索引
主键作为条件的查询如果能够让索引生效那么效率总是更高
foreign key 本身没有索引的,但是它关联的外表中的字段是unique索引
primary key 和unique 标识的字段不需要再添加索引
直接就可以利用索引加速查询
能用unique的时候尽量不用index
unique除了是索引之外还能做唯一约束,如果做了唯一约束
b+树就更健康
索引 : 实际上就是一个搜索表时使用的目录
聚集索引 : 叶子节点内直接存储行内容
只有innodb存储引擎才有聚集索引
主键
辅助索引 : 叶子节点中的数字指向数据的具体地址
innodb中和myisam中都可以存在
innodb 对应2个文件 表结构 数据 + 索引
myisam 对应3个文件 表结构 纯数据 辅助索
聚集索引和辅助索引
id name gender age 1 alex male 18 primary key index 聚集索引 辅助索引 创建普通索引 create index 索引名 on 表名(字段名) desc 表名; +--------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +--------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+ | id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment | | name | varchar(20) | YES | | NULL | | | sex | enum(‘male‘,‘female‘) | NO | | male | | | age | int(11) | YES | MUL | NULL | | | dep_id | int(11) | YES | | NULL | | +--------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+ show create table 表名; | employee | CREATE TABLE `employee` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(20) DEFAULT NULL, `sex` enum(‘male‘,‘female‘) NOT NULL DEFAULT ‘male‘, `age` int(11) DEFAULT NULL, `dep_id` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `ind_age` (`age`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=7 DEFAULT CHARSET=utf8 |
结论：
聚集索引：叶子节点直接存储行内容,健康的树查询速度快仅需3次IO；(select * from 表名 where id = 20;),用聚集索引查找内容；
辅助索引：叶子节点中的数字指向数据的内存地址，我们通过用辅助索引查找到数据的内存地址后需要回表到聚集索引,拿着数据的内存地址找到真实的数据，需要6次IO；
注意：如果我们在创建表结构的时候没有创建主键(聚集索引),那么mysql会自动的帮我们创建一个主键,这个主键我们是看不到的,因为只有主键才是聚集索引，那么我们以后查询表中的数据都是通过辅助索引查询的,因为辅助索引比聚集索引遇到的IO多，查询速度更慢些，所以一般我们在创建表结构的时候都是自定义主键，这样能更好的利用聚集索引的优势；