MySQL索引小结
索引的作用
索引的出现其实就是为了提高数据查询的效率，用于快速找出在某个列中有一特定值的行。
索引的常见模型
实现索引的方式却有很多种,常见的索引模型有哈希表、有序数组、搜索树
- 哈希表：键 - 值(key - value)
- 哈希的思路：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
- 哈希冲突的处理办法：链表
- 适用场景：只有等值查询的场景
- 有序数组：按顺序存储。
- 查询用二分法就可以快速查询，时间复杂度是：O(log(N))
- 优点：在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀
- 缺点：往中间插入一个记录就必须得挪动后面所有的记录，更新效率低
- 适用场景：静态存储引擎。
- 二叉搜索树
- 特点：每个节点的左儿子小于父节点，父节点又小于右儿子
- 查询时间复杂度： O(log(N))
- 更新时间复杂度： O(log(N))
- 适用场景：数据库存储大多不适用二叉树，因为树高过高，会适用 N 叉树
InnoDB 中的索引模型
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。InnoDB 使用了 B+ 树索引模型，所以数据都是存储在 B+ 树中的。
索引类型：主键索引、非主键索引
- 主键索引的叶子节点存的是整行的数据(聚簇索引)
- 非主键索引的叶子节点内容是主键的值(二级索引)
- 区别：主键索引只要搜索 ID 这个 B+Tree 即可拿到数据。普通索引先搜索索引拿到主键值，再到主键索引树搜索一次(回表)
索引维护
- 一个数据页满了，按照 B+Tree 算法，新增加一个数据页，叫做页分裂，会导致性能下降。空间利用率降低大概 50%。
- 当相邻的两个数据页利用率很低的时候会做数据页合并，合并的过程是分裂过程的逆过程。
- 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。
覆盖索引
回到主键索引树搜索的过程，我们称为回表
如果查询条件使用的是普通索引（或是联合索引的最左原则字段），查询结果是联合索引的字段或是主键，不用回表操作，直接返回结果，减少 IO 磁盘读写读取正行数据
最左前缀
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
联合索引
根据创建联合索引的顺序，以最左原则进行 where 检索，比如（age，name）以 age=1 或 age= 1 and name=‘张三’可以使用索引，单以 name=‘张三’ 不会使用索引，考虑到存储空间的问题，还请根据业务需求，将查找频繁的数据进行靠左创建索引。
索引下推
like 'hello%’and age >10 检索，MySQL5.6 版本之前，会对匹配的数据进行回表查询。5.6 版本后，会先过滤掉 age<10 的数据，再进行回表查询，减少回表率，提升检索速度