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做积极的人，而不是积极废人
来源：http://t.cn/AiKmcEef
MySQL索引？这玩意儿还能简单聊？明显是在挖坑，幸好老夫早有准备，切听我一一道来。
一、索引是什么?
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
二、索引能干什么?
索引非常关键，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。 索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级，总的来说就是可以明显的提高查询效率。
三、索引的分类?
1、从存储结构上来划分：BTree索引（B-Tree或B+Tree索引），Hash索引，full-index全文索引，R-Tree索引。这里所描述的是索引存储时保存的形式，
2、从应用层次来分：普通索引，唯一索引，复合索引
3、根据中数据的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序关系：聚集索引，非聚集索引。
平时讲的索引类型一般是指在应用层次的划分。
就像手机分类：安卓手机，IOS手机 与 华为手机，苹果手机，OPPO手机一样。
普通索引
：
即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引
唯一索引
：
索引列的值必须唯一，但允许有空值
复合索引
：
多列值组成一个索引，专门用于组合搜索，其效率大于索引合并
聚簇索引(聚集索引)
：
并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。具体细节取决于不同的实现，InnoDB的聚簇索引其实就是在同一个结构中保存了B-Tree索引(技术上来说是B+Tree)和数据行。
非聚簇索引
：
不是聚簇索引，就是非聚簇索引
四、索引的底层实现
mysql默认存储引擎innodb只显式支持B-Tree( 从技术上来说是B+Tree)索引，对于频繁访问的表，innodb会透明建立自适应hash索引，即在B树索引基础上建立hash索引，可以显著提高查找效率，对于客户端是透明的，不可控制的，隐式的。
不谈存储引擎，只讨论实现(抽象)
Hash索引
基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效，对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码（hash code），并且Hash索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在索引表中保存指向每个数据行的指针。
B-Tree索引（MySQL使用B+Tree）
B-Tree能加快数据的访问速度，因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取数据，数据分布在各个节点之中。
B+Tree索引
是B-Tree的改进版本，同时也是数据库索引索引所采用的存储结构。数据都在叶子节点上，并且增加了顺序访问指针，每个叶子节点都指向相邻的叶子节点的地址。相比B-Tree来说，进行范围查找时只需要查找两个节点，进行遍历即可。而B-Tree需要获取所有节点，相比之下B+Tree效率更高。
结合存储引擎来讨论（一般默认使用B+Tree）
案例：假设有一张学生表，id为主键
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id
|
name
|
birthday
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|
1
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Tom
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1996-01-01
|
|
2
|
Jann
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1996-01-04
|
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3
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Ray
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1996-01-08
|
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4
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Michael
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1996-01-10
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5
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Jack
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1996-01-13
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6
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Steven
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1996-01-23
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7
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Lily
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1996-01-25
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在MyISAM引擎中的实现
（二级索引也是这样实现的）
在InnoDB中的实现
五、为什么索引结构默认使用B+Tree，而不是Hash，二叉树，红黑树？
B+tree：因为B树不管叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致在非叶子节点中能保存的指针数量变少（有些资料也称为扇出），指针少的情况下要保存大量数据，只能增加树的高度，导致IO操作变多，查询性能变低；
Hash：虽然可以快速定位，但是没有顺序，IO复杂度高。
二叉树：树的高度不均匀，不能自平衡，查找效率跟数据有关（树的高度），并且IO代价高。
红黑树：树的高度随着数据量增加而增加，IO代价高。
六、为什么官方建议使用自增长主键作为索引？
结合B+Tree的特点，自增主键是连续的，在插入过程中尽量减少页分裂，即使要进行页分裂，也只会分裂很少一部分。并且能减少数据的移动，每次插入都是插入到最后。总之就是减少分裂和移动的频率。
插入连续的数据：
