一、索引結構
索引有好多資料結構，根據索引的資料結構分為btree索引、hash索引、full-text全文索引、r-tree索引。
下面來看乙個b樹索引結構
【初始化介紹】
一顆b+樹，淺藍色的塊我們稱之為乙個磁碟塊，可以看到每個磁碟塊包含幾個資料項（深藍色所示）和指標（黃色所示），
如磁碟塊1包含資料項17和35，包含指標p1、p2、p3，
p1表示小於17的磁碟塊，p2表示在17和35之間的磁碟塊，p3表示大於35的磁碟塊。
真實的資料存在於葉子節點
即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。
非葉子節點只不儲存真實的資料，只儲存指引搜尋方向的資料項，如17、35並不真實存在於資料表中。
【查詢過程】
如果要查詢資料項29，那麼首先會把磁碟塊1由磁碟載入到記憶體，此時發生一次io，在記憶體中用二分查詢確定29在17和35之間，鎖定磁碟塊1的p2指標，記憶體時間因為非常短（相比磁碟的io）可以忽略不計，通過磁碟塊1的p2指標的磁碟位址把磁碟塊3由磁碟載入到記憶體，發生第二次io，29在26和30之間，鎖定磁碟塊3的p2指標，通過指標載入磁碟塊8到記憶體，發生第三次io，同時記憶體中做二分查詢找到29，結束查詢，總計三次io。
真實的情況是，3層的b+
樹可以表示上百萬的資料，如果上百萬的資料查詢只需要三次io，效能提高將是巨大的，如果沒有索引，每個資料項都要發生一次io，那麼總共需要百萬次的io，顯然成本非常非常高。
二、索引建立原則
同乙個時間段，只能載入一種索引驅動，一張表最好不要超過5個索引
【需要建立索引情況】
主鍵自動建立唯一索引
頻繁作為查詢條件的字段
查詢中與其它表關聯的字段，外來鍵關係建立索引
高併發下傾向建立組合索引
查詢中排序的字段，排序欄位若通過索引去訪問將大大提高排序速度
查詢中統計或者分組字段
【不需要建立索引情況】
頻繁更新的字段不適合建立索引
where條件裡用不到的字段不建立索引
表記錄太少
經常增刪改的表
資料重複且分布平均的表字段，如果某個資料列包含許多重複的內容，為它建立索引就沒有太大的實際效果
【總結】
應該只為最經常查詢和最經常排序的資料列建立索引。
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