索引是啥

可以把Mysql的索引看做是一本书的目录，当你需要快速查找某个章节在哪的时候，就可以利用目录，快速的得到某个章节的具体的页码。Mysql的索引就是为了提高查询的速度，但是降低了增删改的操作效率，也提高了空间的开销。比如一本书很薄的时候，章节不多，对应的目录也就很少 ，可能才一两页，当书的章节很多时，对应的目录也就很多，需要更多的页码来存储目录，当数据库中表的数据很多时，对应的索引也就需要更多的空间来保存，因此说空间的开销会被增加。

• 查看索引

  show index from 表名

  

key_name 是索引名，column_name是根据id这列创建了索引。当表里有primary key、unique和foreign key 时数据库会自动创建索引，每次进行操作表时，数据库会自动判断是否走索引，效率高不高。

• 创建索引

create index 索引名 on 表名(列名)

针对student里的name列创建一个名为inx_name的索引，当再次查看student里的索引时，可以发现多了一个名为inx_name的索引名。

• 删除索引

drop index 索引名 on 表名

索引的数据结构

MySQL创建索引的目的是为了加快查找速度，因此可以考虑查找速度较快的数据结构，比如哈希表，哈希表的查找时间复杂度是O(1)，不过不能范围查询，但是MySQL经常查询时带有范围条件，因此哈希表是不适合做索引的数据结构。二叉搜索树适合范围查询，查询的速度也比较快，时间复杂度是O(N)，但是二叉搜索树的高度决定了元素的比较次数，当树的高度较高时，比较次数也会增加，而比较操作又需要进行IO操作的，因此当比较次数增加时，IO操作的次数也增加了，IO操作是很费系统资源的，所以二叉搜索树也不适合索引的数据结构。针对二叉搜索树的高度问题，可以引入一个N叉搜索树，把高度降低。N叉搜索树的典型实现是B树，N叉搜索树每个节点有N个key，同时有多个分叉，因此这样就把高度降低了，不过比较次数并没有减少，一个节点上的元素可能涉及到多次比较，但是读写硬盘（IO）的次数减少了，因为每个节点都在硬盘上，读一次硬盘可以读到N个key，之前的二叉搜索树读一次硬盘只能获得一个key。但是B树还是不能做索引的数据结构。现在就针对比较次数进行优化，引入了一个B+树，B+树也是一个N叉搜索树，B+树每个节点上包含N个key，N个key可以划分N个区间，每个区间内的最后一个key是最大值，可以看下图发现叶子没有了80、90这种节点，父元素的key会以最大值的方式在子元素中重复出现，因此叶子节点就包含了整个数据的全集，最后再把叶子每个节点用类似于链表的方式连接起来。

B+树是很适合做MySQL的索引，它具有以下几个特点：

1. 由于高度降低了，因此比较次数降低了，IO读写次数也减少了，叶子节点之间连接，更适合做范围查询，比如查询 3<id and id <10的元素，可以直接从叶子节点中取。

2. 由于所有数据元素都落在了叶子节点，因此查询哪个元素，比较次数都是差不多的，查询操作相对均衡。而对于B树的查询可能有的快，有的慢，比如查询根节点的元素时就很快，查询叶子节点时就很慢。

3. 由于所有的key都会在叶子节点体现，因此非叶子节点可以只存一个索引值，比如id，叶子结点存数据库里真实的数据（数据行），这样就导致非叶子节点占用的空间大大降低，有可能在读取硬盘时可以把非叶子节点的索引值全部读到内存中，更进一步的降低了IO次数。

   

对于带有主键列的索引是按照这种B+树组织的，而对于不带主键列的数据创建了索引，是按另一种B+树实现的。比如非叶子节点存学生姓名name，叶子节点存放主键id，当使用主键列查询数据时，只需要去主键列创建的索引查询一遍即可，当使用非主键列创建的索引，需要去非主键列索引里查询到对应的主键id，再使用这个id去主键列索引里查询对应的数据，需要两次查询，这种操作称为”回表“。