原文:mysql索引基礎
介紹索引用於加快資料訪問的速度。把計算機的磁碟比作一本字典，索引就是欄位的目錄，當我們想快速查到某個詞語的時候只需要通過查詢目錄找到詞語所在的頁數，然後直接開啟某頁就可以。mysql最常用的索引是b+樹索引，為什麼使用b+作為mysql的索引，這是許多面試官必問的問題。
為什麼b+樹
硬體相關知識
計算機的磁碟是乙個圓盤的介面，圓盤上有乙個個的圓圈，資料就是記錄在這些圓圈的扇區上。如下圖所示
當計算機系統讀取資料的時候要通過以下幾個步驟：
1、首先移動臂根據柱面號使磁頭移動到所需要的柱面上，這一過程被稱為尋道。所耗費的時間叫尋道時間(ts)。
2、目標扇區旋轉到磁頭下，這個過程耗費的時間叫旋轉時間。
因此訪問磁碟的時間由三部分構成：尋道時間+旋轉時間+資料傳輸時間
第一部分尋道時間延遲最高，最大可達到100ms，旋轉時間取決於磁碟的轉速，轉速在7200轉/分鐘的磁碟平均旋轉時間在5ms左右。磁碟的讀取是以block(盤塊)為單位的，位於同乙個盤塊的資料可以一次性讀取出來。在讀寫資料的時候儘量減少磁頭來回移動的次數，避免過多的查詢時間。如果每次從磁碟上讀取資料的時候都要經歷上面的幾個過程那麼效率上無疑是極低的。
為什麼b+樹
從上面可以看到，如果隨機訪問磁碟的速度是很慢的，因此需要設計乙個合理的資料結構來減少隨機訪問磁碟的次數。b樹就是這樣一種資料結構。
b樹、b+樹介紹
b樹b樹是為儲存裝置而設計的一種多叉平衡查詢樹。它與紅黑樹類似，但是在降低io操作方面b樹的表現要更好一些，b樹與紅黑樹最大的區別在於b樹可以有多個子節點，紅黑樹最多是有兩個子節點，這就決定了大多數情況下b樹的高度要比紅黑樹低很多，因此在查詢的時候能夠降低io次數。下圖是一棵b樹：
b 樹又叫平衡多路查詢樹。一棵m階的b樹的特性如下：
a.樹中每個結點最多含有m個孩子(m>=2)；
b.除根結點和葉子結點外，其它每個結點至少有[ceil(m / 2)]個孩子(其中ceil(x)是乙個取上限的函式)；
c.若根結點不是葉子結點，則至少有2個孩子(特殊情況：沒有孩子的根結點，即根結點為葉子結點，整棵樹只有乙個根節點)；
d.所有葉子結點都出現在同一層，葉子結點不包含任何關鍵字資訊
e.每個非終端結點中包含有n個關鍵字資訊： (n，p0，k1，p1，k2，p2，......，kn，pn)。其中：
a) ki (i=1…n)為關鍵字，且關鍵字按順序公升序排序k(i-1)< ki。
b) pi為指向子樹根的接點，且指標p(i-1)指向子樹種所有結點的關鍵字均小於ki，但都大於k(i-1)。
c) 關鍵字的個數n必須滿足： [ceil(m / 2)-1]<= n <= m-1。
b樹中的每個節點都盡可能儲存多的關鍵字資訊和分支資訊，但是不會超過磁碟塊的大小。這樣在有效降低了樹的高度，在查詢的時候可以快速定位在指定的磁碟塊。假如要從上圖中找到79這個數字，首先從根節點開始掃瞄，79大於35所以選擇p3指標，指向磁碟塊4，在磁碟塊4中79在65和87之間，因此選擇p2指標，選擇磁碟塊10，這時候就可以從磁碟塊10中找到79。整個過程只需要3次io，如果這棵樹被快取在記憶體中，那麼只需要一次io就可以讀到79這個數字。
b+樹b+樹是b的變種，一顆m階b+樹和m階b樹的異同點在於：
1、有n棵子樹的節點中有n-1個關鍵字(與b樹n棵子樹有n-1個關鍵字，保持一致)
2、所有的葉子節點中包含了全部的關鍵字的資訊，以及指向含有這些關鍵字記錄的指標，且葉子節點本身依關鍵字的大小而自小而大順序鏈結(而b樹的葉子節點並沒有包含全部需要查詢的資訊)
3、所有的非終端節點可以看成索引部分，節點中僅含有其子樹根節點中最大或者最小的關鍵字(而b樹的非終節點也要包含需要查詢的有效資訊)
由於b+樹的葉子節點是連線在一起的，因此相對於使用b樹作為索引，對於mysql的範圍查詢更加優化。同時由於葉子節點包含所有關鍵字資訊，因此有的查詢語句就不需要回表，只需要查詢索引就可以查到需要的資料。
索引型別
b樹索引
雖然是叫b樹索引，但是資料庫實際上使用的是b+樹來組織資料。b樹索引意味著所有值都是按照順序儲存的，並且每個葉子節點到根節點的距離是相同的。
假如有如下資料表：
create table `people` (
`last_name` varchar(50) default null,
`first_name` varchar(50) default null,
`dob` date default null,
`gender` enum('m','f') default null,
key `last_name` (`last_name`,`first_name`,`dob`)
) engine=innodb default charset=utf8;
該錶對last_name,first_name,dob三列建立了索引，索引的組織方式如下：
當同時對多列進行索引的時候，索引的順序是非常重要的，上面的索引首先是按照last_name進行索引，在last_name相同的情況下在對first_name進行排序，最後是dob欄位。
b樹索引適用於全鍵值、鍵值範圍和最左字首查詢:
全鍵值查詢名字為allen kim，出生日期為1930-07-12的人，這樣的查詢方式匹配了索引中的所有字段，依次掃瞄索引中的last_name、first_name和dob欄位，找到對應的資料。
鍵值範圍
查詢姓名在allen和barrymore之間的人，這種查詢方式也會使用到索引。需要注意的是這裡只能是索引中的第一列，也就是last_name的範圍查詢。
字首匹配
查詢last_name是以al開頭的人，這種查詢會以此掃瞄索引中的節點，然後選出來對應的復合條件的行。也是只能使用第一列的字首查詢。如果是說想查first_name的字首匹配，那麼是無法使用到索引的，意味著要進行全表掃瞄。
精確匹配某一列，範圍批量另外一列
精確匹配的列必須是所以中的第一列，範圍匹配的列是第二列，這樣才能使用到上面的索引。
b樹索引的使用限制：
1、不是按照最左列開始查詢的，無法使用索引。
2、不能跳過索引的列進行查詢。
3、如果使用到了範圍匹配，那麼範圍匹配右邊的列都無法使用索引查詢。
雜湊索引
雜湊索引使用雜湊表來實現，只有是精確匹配的時候才會生效。儲存引擎會對索引列計算出乙個雜湊值，然後儲存乙個雜湊值到行資料的指標。雜湊索引由於其特殊的組織方式，限制了其使用場景。雜湊索引只適合值比較少的情況，例如列舉型別。在以下幾種方式中是不適合使用雜湊索引的：
1、雜湊索引只包含雜湊值和指標，不儲存字段值，因此使用雜湊索引避免不了要進行回表查詢。
2、雜湊索引資料並不是按照值的順序進行排序的，因此雜湊索引無法用來排序
3、雜湊索引不支援部分索引列匹配。比如說在(a,b)兩列上簡歷雜湊索引，那麼只有在同時使用a、b兩列查詢的時候才會使用雜湊索引，只使用a列查詢無法使用雜湊索引。
4、雜湊索引只支援等值比較，不支援像between and這種範圍查詢。
5、使用雜湊索引的時候應該盡量避免雜湊衝突。
後記
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