一、索引介紹
索引是一種資料結構，用於幫助我們在大量資料中快速定位到我們想要查詢的資料。
索引在mysql中也叫做「鍵」，是儲存引擎用於快速找到記錄的一種資料結構。索引對於良好的效能非常關鍵，尤其是當表中的資料量越來越大時，索引對於效能的影響愈發重要。索引優化應該是對查詢效能優化最有效的手段了。索引能夠輕易將查詢效能提高好幾個數量級。
二、為啥要使用索引
如上圖，是mysql中一張表t的2列資料，現在要找出col2 = 89 的資料，select * from t where col2 = 89; 此時如果沒有索引的話，就得對比6次，才可以找到。這樣效率太低，索引就得使用索引。
三、索引分類
索引在 mysql 資料庫中分三類：(1)二叉樹。(2)紅黑樹。(3)b-tree索引。(4)b+tree索引。(5)hash索引。(6)全文索引。但其實mysql真正用的的索引的資料結構是：b+tree。下面說一下各種索引的特點。
1、二叉樹
對於上面的那個例子，當時有二叉樹以後，情況如下，二叉樹是以key-value儲存，key儲存的是索引值，value儲存的是索引值所在行的磁碟位址(檔案指標)，比如還是找索引值(也就是key)是89，首先89和34比較，往右子節點走，89和89比較，找到了，此時就會去讀value,讀出value為0x77，然後再根據位址0x77去資料庫的資料檔案拿到相應的值。
二叉樹的缺點：如果以col1作為索引字段，此時往資料庫中插入資料如下：
此時資料在磁碟檔案中以鍊錶的形式儲存了，當在查詢6時，就還是會比較6次，相當麻煩。所以不用二叉樹。
2、紅黑樹
遇到二叉樹解決不了的問題，我們就會想到紅黑樹(平衡二叉樹，也叫做val)，此時再次插入7個值時，此時結構如下：此時看似解決了上面的問題。
紅黑樹的缺點：當一張表中有1百萬甚至1千萬條記錄時，此時樹的高度就得20~30，此時如果索引欄位是字串，這時如果查詢的話，最壞的情況就是得字串做20~30次得比較，這也比較耗時。
3、b-tree
b-tree的特點：
(1)葉節點具有相同的深度，葉節點的指標為空。
(2)所有索引元素不重複。
(3)節點中的資料索引從左到右遞增排列。
4、b+tree
b+tree的特點：
(1)非葉子節點不儲存data，只儲存索引(冗餘)，可以放更多的索引。
(2)葉子節點包含所有索引字段。
(3)葉子節點用指標連線，提高區間訪問的效能。
b+tree是在b-tree的基礎上做了2點優化：
(1)非葉子節點不儲存data，只儲存索引(冗餘)，可以放更多的索引。
a：存放索引值。
b:存放資料的位址。
c:乙個節點。
a+b:一條資料。
這樣做的原因：mysql預設的乙個節點(也就是c)16k的大小，可以通過show global status like "innodb_page_size" 看到該值是16384，每次io讀取16k大小的資料，以索引列(也就是a)是bigint型別為例，大小8位元組，每一條資料還有乙個指向下一層的指標(也就是b)6位元組，16384/(8+6)=1170，乙個節點就大約可以存1170條資料。此時乙個節點(c)就最多儲存不到1170條資料了。
如果葉一條資料如上圖d的大小設為1kb的話，乙個節點為16k，則乙個葉子節點可以儲存16個小結點此時高度為3的b+tree存滿資料的話，可以儲存的資料條數：1170*1170*16 ，大概為2千萬條資料。
(2)葉子節點採用指標連線，提高區間訪問的效能。
如上圖，如果要在上圖中查詢索引為18，select * from t where col2 = 18，此時如果使用者想要查詢select * from t where col2 > 18的所有資料，只需要不斷地往後移動指標就可以查詢到大於18的所有索引，因為資料檔案中維護的索引從左到右都是遞增的。
5、hash索引
如果資料庫索引是hash的話，每次插入資料的時候，先經過hash函式計算得到乙個結果值，再將這個值和資料檔案的位址一起都儲存到hash對映表中。取資料時，也一樣，並且hash運算速度非常快，比如要查詢select * from t where col2 = 89;此時效率比b+tree還高。但是如果範圍查詢時select * from t where col2 > 89;hash速度是非常慢的。
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