Mysql索引总结（1）

先来说几个小点：

索引是数据的目录。

如何存储数据、如何为存储的数据建立索引和如何更新、查询数据等技术的实现方法就是存储引擎。MySQL 存储引擎有 MyISAM 、InnoDB（MySQL5.5后默认）、Memory。

索引的分类：

 按数据结构分类：
 B+tree索引：是最常用的索引结构，InnoDB 存储引擎默认使用 B+树索引。它的特点是能够保持数据稳定有序，并且叶子节点之间通过指针连接，便于范围查询。
Hash索引：基于哈希表实现，查找速度快，但不支持范围查询，因为哈希函数将键映射到哈希表中的位置，是随机的。
Full  text索引：主要用于全文搜索，能够对文本内容进行分词等操作，从而支持复杂的文本搜索查询。
 按物理存储分类：
 聚簇索引（主键索引）：索引和数据 "绑" 在一起，找起来快，但修改起来麻烦（改了索引可能要动整体顺序）
非聚簇索引（辅助索引）：索引和数据分开存，修改方便，但查询时可能要多一步（先查索引再找数据）
按字段特性分类：
主键索引：是一种特殊的唯一索引，不允许有空值，一个表只能有一个主键索引。
唯一索引：索引列的值必须唯一，但可以有空值（如果是单列唯一索引，多列的话组合值唯一）。
普通索引：最基本的索引类型，没有唯一性等特殊限制，用于提高查询效率。
前缀索引：对字符串类型的列，只取其前面部分字符建立索引，用于减少索引存储空间等情况。
按字段个数分类：
单列索引：基于单个字段建立的索引。
联合索引：基于多个字段组合建立的索引，遵循“最左前缀”原则等，在查询时能更高效地利用索引。（ps：最左匹配原则，也就是按照最左优先的方式进行索引的匹配。在使用联合索引进行查询的时候，如果不遵循「最左匹配原则」，联合索引会失效，这样就无法利用到索引快速查询的特性了。）

B+Tree 存储千万级的数据只需要 3-4 层高度就可以满足，这意味着从千万级的表查询目标数据最多需要 3-4 次磁盘 I/O，所以B+Tree 相比于 B 树和二叉树来说，最大的优势在于查询效率很高，因为即使在数据量很大的情况，查询一个数据的磁盘 I/O 依然维持在 3-4次。

主键索引的 B+Tree 的叶子节点存放的是实际数据，所有完整的用户记录都存放在主键索引的 B+Tree 的叶子节点里；
二级索引的 B+Tree 的叶子节点存放的是主键值，而不是实际数据。（所以非聚簇索引要回表查询）ps：回表：先检二级索引中的 B+Tree 的索引值（商品编码，product_no），找到对应的叶子节点，然后获取主键值，然后再通过主键索引中的 B+Tree 树查询到对应的叶子节点，然后获取整行数据。这个过程叫「回表」，也就是说要查两个 B+Tree 才能查到数据

ps2：当查询的数据是能在二级索引的 B+Tree 的叶子节点里查询到，这时就不用再查主键索引。这种在二级索引的 B+Tree 就能查询到结果的过程就叫作「覆盖索引」，也就是只需要查一个 B+Tree 就能找到数据。