回想四年前，我在學習mysql的索引這塊的時候，老師在講索引的時候，是像下面這麼說的
索引就像一本書的目錄。而當使用者通過索引查詢資料時，就好比使用者通過目錄查詢某章節的某個知識點。這樣就幫助使用者有效地提高了查詢速度。所以，使用索引可以有效地提高資料庫系統的整體效能。嗯，這麼說其實也對。但是呢，大家看完這種說法，其實可能還是覺得太抽象了！因此呢，我還想再深入的細說一下，所以就有了此文！
需要說明的是，我說的內容只在mysql的innodb引擎中是成立的。在sql server、oracle、mysql的mysiam引擎中的正確性，不一定成立！
ok，廢話不多說，開始囉嗦!
先引進聚簇索引和非聚簇索引的概念！
我們平時在使用的mysql中，使用下述語句
create [unique|fulltext|spatial] index index_name
[using index_type]
on tbl_name (index_col_name,...)
index_col_name:
col_name [(length)] [asc | desc]
那麼，這個聚簇索引，在mysql中是沒有語句來另外生成的。在innodb中，mysql中的資料是按照主鍵的順序來存放的。那麼聚簇索引就是按照每張表的主鍵來構造一顆b+樹，葉子節點存放的就是整張表的行資料。由於表裡的資料只能按照一顆b+樹排序，因此一張表只能有乙個聚簇索引。
在innodb中，聚簇索引預設就是主鍵索引。
這個時候，機智的讀者，應該要問我
如果我的表沒建主鍵呢？回答是，如果沒有主鍵，則按照下列規則來建聚簇索引
ps:大家還記得，自增主鍵和uuid作為主鍵的區別麼？由於主鍵使用了聚簇索引，如果主鍵是自增id，，那麼對應的資料一定也是相鄰地存放在磁碟上的，寫入效能比較高。如果是uuid的形式，頻繁的插入會使innodb頻繁地移動磁碟塊，寫入效能就比較低了。
先來一張帶主鍵的表，如下所示，pid是主鍵
接下來，我們畫出該錶的結構圖如下
如上圖所示，分為上下兩個部分，上半部分是由主鍵形成的b+樹，下半部分就是磁碟上真實的資料！那麼，當我們， 執行下面的語句
select * from table where pid='11'如上圖所示，從根開始，經過3次查詢，就可以找到真實資料。如果不使用索引，那就要在磁碟上，進行逐行掃瞄，直到找到資料位置。顯然，使用索引速度會快。但是在寫入資料的時候，需要維護這顆b+樹的結構，因此寫入效能會下降！
ok，接下來引入非聚簇索引!我們執行下面的語句
create index index_name on table(name);大家注意看，會根據你的索引字段生成一顆新的b+樹。因此， 我們每加乙個索引，就會增加表的體積， 占用磁碟儲存空間。然而，注意看葉子節點，非聚簇索引的葉子節點並不是真實資料，它的葉子節點依然是索引節點，存放的是該索引欄位的值以及對應的主鍵索引(聚簇索引)。
如果我們執行下列語句
select * from table where name='lisi'通過上圖紅線可以看出，先從非聚簇索引樹開始查詢，然後找到聚簇索引後。根據聚簇索引，在聚簇索引的b+樹上，找到完整的資料！
那什麼情況不去聚簇索引樹上查詢呢？還記得我們的非聚簇索引樹上存著該索引欄位的值麼。如果，此時我們執行下面的語句
select name from table where name='lisi'如上圖紅線所示，如果在非聚簇索引樹上找到了想要的值，就不會去聚簇索引樹上查詢。還記得，博主在《select的正確姿勢》提到的索引問題麼：
當執行select col from table where col = ?，col上有索引的時候，效率比執行select * from table where col = ? 速度快好幾倍！看完上面的圖，你應該對這句話有更深層的理解了。
那麼這個時候，我們執行了下述語句，又會發生什麼呢？
create index index_birthday on table(birthday);看到了麼，多加乙個索引，就會多生成一顆非聚簇索引樹。因此，很多文章才說，索引不能亂加。因為，有幾個索引，就有幾顆非聚簇索引樹！你在做插入操作的時候，需要同時維護這幾顆樹的變化！因此，如果索引太多，插入效能就會下降!
講到這裡，大家應該清楚的明白索引的原理了！可能細節方面還不夠嚴謹，但是我覺得乙個研發，理解到這裡可以了，夠用了，畢竟我們也不是專業的dba。
希望大家有所收穫！
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