索引的目的是为了提高查询的效率，有点像字典里的部首和拼音，通过缩小范围，更快找到需要查的字，如果没有索引，你得从头到尾看一遍才能找到你要的字，效率太低了

我们前面在看数据库运行原理的时候，知道数据库落盘以后是放在磁盘里的，然后通过一些策略会把数据加载到缓存中，再通过一些策略淘汰最近不常用的数据，实际上数据保存在磁盘中，访问成本其实很高，先简单看一下磁盘io和预读机制

读取磁盘数据需要花费：（1）寻道时间，（2）旋转延迟、（3）传输时间（这三个步骤具体有兴趣可以自行去研究一下）通过三个步骤后，还需要把相邻的数据也都读取到内存缓冲中，因为局部预读性原理提到，当计算机访问到一个地址的数据时，与其相邻的数据也很快会被访问到，每次的io操作一般为一页，一般为4k或8k，而读取了一页内的数据就是发生了一次io操作，这点就是索引设计的妙处

数据结构

我们也听得很多了，索引的结构就是使用B+树，是B树的升级，增加了 通过顺序访问指针来提高区间查询的性能，我们先来了解一下什么是树

树是由有限个节点组成具有层次关系的集合，注意是层次关系，于是包含了几个特点：

（1）每个节点可以有0个或有限个子节点

（2）如果没有父节点，它为该树的根节点

（3）每个非根节点都有且仅有一个父节点，对应（2）

（4）树内部没有环路，很好理解，因为除了根节点只有一个父节点

根据节点的个数可以分为二叉树和B数

二叉树（Binary Tree）：每个节点最多有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。
特点：简单，易于实现；查找、插入和删除操作的时间复杂度为O(logn)，其中n为树中节点的数量。
区别：二叉树没有特定的平衡要求，可能出现左倾或右倾情况，导致树的高度不平衡。

平衡二叉树（Balanced Binary Tree）：在二叉树的基础上，通过旋转操作保持左右子树的高度差不超过1。
特点：相比于二叉树，平衡二叉树的查询、插入和删除操作更加高效，时间复杂度为O(logn)。
区别：平衡二叉树的节点高度差不超过1，可以保证树的高度平衡。

红黑树（Red-Black Tree）：一种特殊的平衡二叉树，通过节点的颜色属性来保持树的平衡。
特点：红黑树的高度近似平衡，插入、删除和查找操作的时间复杂度为O(logn)。
区别：红黑树具有更强的平衡性，通过调整节点的颜色和旋转操作来保持平衡。

AVL树：一种高度平衡的二叉搜索树，通过旋转操作保持左右子树的高度差不超过1。
特点：AVL树的平衡性更强于红黑树，查询、插入和删除操作的时间复杂度为O(logn)。
区别：相比于红黑树，AVL树的平衡性要求更严格，会导致更多的旋转操作。

B树（B-Tree）：一种多路搜索树，节点可以有多个子节点。
特点：B树适用于大规模的数据存储，可以减少磁盘I/O操作，提高数据访问的效率。
区别：B树的节点可以有多个子节点，使得B树可以存储更多的键值对。

B+树（B+ Tree）：在B树的基础上进行改进，只在叶子节点存储键值对。
特点：B+树适用于范围查询和顺序遍历，因为所有的叶子节点都连接成一个链表。
区别：B+树的非叶子节点只存储索引信息，而数据都存储在叶子节点上。

为什么要用B+树？

MySQL使用B+树作为索引的数据结构，主要是因为B+树具有以下几个优点：

有序性：B+树的所有数据都存储在叶子节点上，并且按照索引键的顺序排列。这种有序性使得B+树在范围查询和排序操作上具有良好的性能，可以快速定位和遍历数据。

平衡性：B+树是一种平衡的多路搜索树，它通过旋转操作来保持左右子树的高度差不超过1。这种平衡性使得B+树的查询、插入和删除操作的时间复杂度都为O(log n)，其中n为树中节点的数量。

唯一性：B+树的所有节点都有一个唯一的索引键，这样可以避免重复键的问题。在查询和插入操作时，可以通过索引键快速定位到对应的叶子节点，而不需要遍历整个树。

可扩展性：B+树的节点大小固定，并且叶子节点之间通过指针连接成链表。这种固定大小和链表连接的特性使得B+树在存储和访问上具有较好的可扩展性，适合存储大规模的数据。

适合磁盘存储：B+树的节点大小通常与磁盘块大小相等，这样可以最大限度地利用磁盘的预读能力，减少磁盘I/O操作。另外，B+树的叶子节点都存储了数据记录，可以减少磁盘寻址的开销，提高数据的读取效率。

因此，B+树在有序性、平衡性、唯一性、可扩展性和适合磁盘存储等方面具有优势，能够满足数据库查询、插入和删除等操作的高效性和可靠性要求，因此成为了MySQL索引的首选数据结构。

什么是索引？

回过头来，在MySQL中，什么是索引呢？索引是一种用于加速数据库查询操作的数据结构。它是基于一个或多个列的值创建的，可以快速定位到包含特定值的数据行，而不需要全表扫描。

MySQL中常见的索引类型包括：

B-Tree索引：B-Tree（平衡树）是MySQL默认的索引类型，适用于等值查询和范围查询。它适用于大多数情况，可以通过使用多列索引来创建复合索引。

哈希索引：哈希索引适用于精确等值查询，使用哈希算法将索引列的值映射为哈希值。但是，哈希索引不支持范围查询和排序操作，并且对于哈希碰撞（多个键映射到相同的哈希值）的处理较为复杂。

全文索引：全文索引用于对文本数据进行全文搜索，支持关键词的模糊匹配和相关性排序。MySQL提供了全文索引类型，可以用于MyISAM和InnoDB存储引擎。

空间索引：空间索引适用于存储和查询地理位置数据，例如地理坐标或地理形状。MySQL支持使用R-Tree索引类型来创建空间索引。

如何使用索引：

创建索引：可以使用CREATE INDEX语句在表的一个或多个列上创建索引。例如：CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name);

查看索引：可以使用SHOW INDEX语句来查看表中的索引信息。例如：SHOW INDEX FROM table_name;

使用索引：在查询语句中，可以通过WHERE子句使用索引来定位符合条件的数据行。例如：SELECT * FROM table_name WHERE column_name = value;

索引优化：MySQL会自动选择最佳索引来执行查询，但有时需要手动优化索引以提高性能。可以使用EXPLAIN语句来分析查询执行计划，查看是否使用了索引，以及索引的效果。

需要注意的是，索引的创建和使用需要根据具体的业务需求和查询模式进行权衡。过多或不必要的索引会增加写操作的开销和占用额外的存储空间，同时可能导致查询性能下降。因此，在设计数据库表时，需要根据实际情况选择合适的索引，并定期进行索引优化。

而优化索引的方式有很多，以下是一些常见的优化索引的方式：

（1）确保索引列选择合适：选择适合索引的列是优化索引的关键。通常，选择经常用于查询条件的列作为索引列。避免在大文本或二进制列上创建索引，因为这可能导致索引过大和性能下降。

（2）创建复合索引：复合索引是基于多个列的值创建的索引。当查询中涉及多个列时，创建复合索引可以更好地支持查询条件的匹配。但是，需要注意不要过度创建复合索引，以避免索引过大和维护开销增加。

（3）删除不必要的索引：定期检查并删除不再使用的索引，可以减少存储空间和维护开销。同时，删除过多的索引可以提高写操作的性能。

（4）避免使用MySQL不会使用的索引：MySQL在某些情况下无法使用索引，例如在函数或表达式中使用列，或者在LIKE操作中使用通配符前缀。避免这些情况下的索引使用，可以提升查询性能。

（5）使用覆盖索引：覆盖索引是指查询所需的数据都包含在索引中，不需要额外的表访问操作。通过使用覆盖索引，可以减少磁盘I/O和减少查询时间。（在mysql5.6以后的一个新特性，主要是为了减少索引的回表操作来提高数据库的查询效率，我认为最重要就是得最好覆盖索引，像一下范围查询和组合查询）

（6）统计信息更新：MySQL使用统计信息来评估查询计划并选择最佳索引。定期更新表的统计信息可以使MySQL做出更准确的查询优化决策。

（7）分析查询执行计划：使用EXPLAIN语句分析查询执行计划，了解MySQL是如何使用索引和执行查询的。通过分析查询执行计划，可以发现潜在的性能问题并进行优化。

（8）使用索引提示：在某些情况下，MySQL可能无法选择最佳索引来执行查询。可以使用索引提示（Index Hint）指示MySQL使用特定的索引执行查询，以提高查询性能。

需要根据具体的业务需求和查询模式选择合适的优化方式，并进行合理的权衡。同时，定期监控数据库性能，检查索引的使用情况，并根据实际情况进行调整和优化。

总结：

MySQL索引是一种用于提高数据库查询性能的重要工具。通过在表的列上创建索引，可以加速查询操作，减少数据的读取和匹配时间。常见的MySQL索引类型包括B-Tree索引、哈希索引、全文索引和空间索引。在使用索引时，需要选择适合的索引列、创建合适的复合索引、删除不必要的索引、避免使用MySQL无法使用的索引，以及使用覆盖索引等技巧来优化索引。同时，定期更新统计信息、分析查询执行计划和使用索引提示，可以进一步提升索引的性能。

优化MySQL索引是一个复杂而重要的任务，需要结合实际业务需求和查询模式进行权衡。以下是一些思考问题，可以帮助我们更好地理解和应用索引优化：
数据库查询模式：了解数据库中常见的查询模式是什么？哪些查询频繁执行？哪些查询对性能要求较高？
查询条件和排序规则：哪些列常用于查询条件和排序操作？是否可以通过创建索引来提高这些操作的性能？
数据库表设计：是否正确选择了主键？是否存在重复的索引？是否存在过多或不必要的索引？
数据库统计信息：是否定期更新了表的统计信息，以便MySQL做出更准确的查询优化决策？
查询执行计划：使用EXPLAIN语句分析查询执行计划，了解MySQL是如何使用索引和执行查询的，是否存在潜在的性能问题？
监控和调优：是否定期监控数据库性能，检查索引的使用情况，并根据实际情况进行调整和优化？