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一文搞懂MySQL索引所有知识点（建议收藏）
1.索引概述
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索引是一种可以加快随机查找和范围查找效率的特殊数据结构，有效降低数据库的I/O成本；
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MySQL的索引结构是B+树，特点是非叶子结点不存储数据。
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索引本身存储在磁盘上的文件中：
– MyISAM：xxx.myi，只存储索引；
– InnoDB：xxx.myd，存储索引和数据；
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索引并非全是优点：
– 优点：提升随机查找和范围查找效率；
– 缺点：占用磁盘空间，且降低表更新的效率，因为每次增删改，索引也要随之更新；
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索引分为五种类型：主键索引、唯一索引、组合索引、普通索引和全文索引；
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聚簇索引只存在于InnoDB，key的选择顺序：主键 > 唯一键 > row_id。
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非聚簇索引在查询完整数据时必定会回表（二次查找）
– MyISAM：根据地址查找完整数据
– InnoDB：根据key在聚簇索引中查找其他字段值
2.索引数据结构
2.1.为什么不用其他数据结构
Hash索引
- 所有数据存在内存中，浪费内存空间；
- Hash是无序的，只能等值查询，无法实现范围查询
二叉树 / 红黑树
随着结点不断增加，树的深度也会不断增加，最终会导致I/O次数过多。
B树（BalanceTree）- 多路平衡查找树
特点：
- 所有键、值分布在整棵树当中；
- 数据可以分布在非叶子结点中，性能逼近二分查找。
缺点：
由于非叶子结点也有Key和Data，当Data过大将会导致结点存储的Key数量变得很小（每个结点只存储16k），这同样会导致树的深度加大，从而增加I/O次数。
2.2.MySQL采用的索引结构：B+树
特点与优点：
- 非叶子结点只存储key和指针，叶子结点中存储key和data - 避免data过大时导致深度过高，提升随机查找的效率；
- 叶子结点之间两两相连 - 提升范围查找的效率。
3.五种索引类型
- 主键索引：建表时自动对主键创建；
- 唯一索引：建表时若没有主键，就会对唯一键创建唯一索引；
- 组合索引：为多个列建立索引，涉及的知识点是（针对组合索引的）最左匹配原则；
- 普通索引：为普通字段建立的索引；
- 全文索引
4.聚簇索引和非聚簇索引
4.1.聚簇索引（聚集索引）
使用InnoDB引擎时，只要表被创建，就必定会建立一个聚簇索引；
聚簇索引中，叶子结点的data存储的是非key的其他字段值；
而聚簇索引中key的选择顺序为：主键 > 唯一键 > MySQL生成的row_id，即
- 有主键时，对主键创建聚簇索引；
- 没有主键时，对唯一键创建聚簇索引；
- 既没有主键也没有唯一键时，在MySQL底层生成一个6位的row_id来创建聚簇索引。
据此便有以下结论：
- 主键索引一定是聚簇索引；
- 唯一索引不一定是聚簇索引（若有主键索引，那么这个唯一索引是后续建立的非聚簇索引）；
- 聚簇索引不一定是主键索引（有可能是唯一索引）。
4.2.非聚簇索引（非聚集索引、辅助索引、二级索引）
使用MyISAM引擎时，只要表被创建，就必定会建立一个非聚簇索引；
使用InnoDB引擎时，在表创建完毕后手动再建立的索引都是非聚簇索引；
针对不同的引擎，非聚簇索引的叶子结点data存储的数据有所不同：
- InnoDB：存储聚簇索引中该结点的key；
- MyISAM：存储这条记录的地址。
使用非聚簇索引查找完整的数据时，总是要回表（二次查找）
顺带一提，避免回表的过程，被称作索引覆盖
5.两种引擎的索引特性
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InnoDB在建表时，一定会创建一个聚簇索引（主键 > 唯一键 > row_id）；
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MyISAM在建表时，一定会创建一个非聚簇索引，叶子结点存储完整数据的地址。
