索引以及查询结构

索引

什么是索引

搜索引擎 索引是一个特殊的数据结构 其存储的是数据的关键信息和详细信息的位置对应关系

例如 书的目录

为什么需要索引

加速查询，当数据量非常大的时候，查询某一个数据是非常慢的

索引的影响

1. 不是说有了索引就能加速，得看你的查询语句有没有正确使用索引

2. 索引也需要占用额外的数据空间

3. 添加索引后将导致，增删改变慢--写入

   什么样的数据应该添加索引：

   查询操作较多写入较少并且数据链很大时

   查询和写入操作的占比，10:1或者查询更多

   本质上索引原理是尽可能的减小索引范围，降低IO操作

磁盘IO

平均查找一个数据需要花费至少9ms 这段是CPU 就会切换到其他的程序

我们要加速查询 必须至少IO操作的次数

索引数据结构

b+树

在b+树种，叶子结点才是存储真实数据的，叶子数量越多，树的层级越高，导致IO次数增加

要避免这个问题，在叶子节点尽可能的存储更多的数据，应该将数据量小的字段作为索引

最左匹配原则

当b+树的数据项目是复合的数据结构，比如(name，age，sex)的时候（多字段联合索引），b+树会按照从左到右的顺序来建立搜索树，比如当（张三，20，F）这样的数据来检索的时候 ，b+树会优先比较name来确定下一步的所搜方向，如果name相同再依次比较age和sex，最后得到索引的数据；但当（20，F）这样的没有name的数据来的时候，b+树就不知道下一步该查那个节点，因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子，必须要先根据name来搜索才能知道下一布去哪里查询，比如当（张三，F）这样的数据来检索的时候，b+树可以用name来制定搜索方向，单下一个字段age的缺失，所有只能吧名字等于张三的数据都找到，然后匹配性别是F的互数据，这个是非常重要的性质，即索引的最走匹配特性

聚集索引

聚集索引中包含了所有字段的值，如果制定了主键，主键就是聚集索引，如果没有则找一个非空且唯一的字段作为聚集索引，若果也找不着，自动生成一个字段作为聚集索引

辅助索引

除了聚集索引以外的都叫辅助索引

辅助索引中包含了当前的索引字段和主键的值

覆盖查询

指的是在当前索引结构中就能找到所有需要的数据，如果使用的聚集索引迎来查询那么一定是覆盖查询，速度是最快的

回表查询

指的是在当前索引结构中找不到所需的数据，需要听过id去聚集索引中查询，速度慢与聚集索引

 

结论

1. 使用占用空间最小的字段来作为索引

2. 不要在一行中存储太多的数据，比如视频，字段太多可以分表

3. 尽量使用覆盖查询

4. 如果字段区分度低（重复度高），建立索引是没有意义的，反过来说应该将区分度高的字段作为索引

5. 模糊匹配中，百分号尽量不要写在前面

6. 不要在等号的左边做运算

   例如 ： select count(*) from user where id * 3 = 6;也会遍历所有记录

7. and语句中会自动找一个具备缩印的字段优先执行，所以我们应该在and语句中至少包含一个具备索引的字段

8. or语句要避免使用，如果要用则保证所有的字段都有索引才能急速

9. 联合索引中，顺序应该将区分度最高的放到左边，最低的放右边

   查询语句中必须保证最左边的索引出现在语句中

   另外需要注意的如果要查询的数据量非常大，索引无法加速

   总结：不是添加了索引就能提速，需要考虑索引添加的是否合理，sql语句是否用到了索引

语法

创建索引的语法：

create index 索引的名字 on 表名（字段名）

联合索引

create index 索引的名字 on 表的名字（字段名，字段名）

create index union_index on usr（id，email，name，gender）

删除索引

drop index 索引名称 on 表名称