前言：

看电子书总走神，看完了也没记住，于是边看边写点东西不会走神，以前手写笔记，后来学了makrdown和gitbooks，然后发现牛客网写markdown更好，还不用gitbooks打包编译托管到gitee了。水平有限，多有不足。

参考书籍：

《高性能Mysql》第三版,《深入浅出mysql 数据库开发、优化管理与维护》唐汉明 第二版

索引基础

索引：index,key，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。

  • 索引是一种数据结构。当数据量大的时候，遍历查询一行数据变得缓慢，于是很自然的想到二分查找和哈希查找，二分查找通过建立二分查找树，B树于是被应用，mysql使用B+树，B树叶子节点也存储值，数据量大，B树深度大，查找慢。哈希查找建立哈希表，通过key映射到value,实现o(1)时间查找。于是哈希索引和B+树索引的区别就是哈希表和B+树的区别了。
  • 索引是数据库引擎用于查找，说明索引与数据库引擎相关，Mysql数据库引擎很多，InnoDB，MyISAM，MEMORY是最基本的。InnoDB：支持事务，行锁，B+树索引。MyISAM：不支持事务，表锁，B+树索引。MEMORY：哈希索引，B+树，内存数据库。

    B+树索引

    索引列的顺序相当重要，B+树适用于全键值，键值范围，最左键前缀查找：
  • 全值匹配：与索引所有列进行匹配
  • 匹配最左前缀：只使用索引的第一列
  • 匹配列前缀：只匹配某一列的开头部分
  • 匹配范围值
  • 精确匹配
  • 只访问索引的查询：查询只需要访问索引，不需要访问数据行。
    B-Tree索引使用限制：
  • 如果不是按照索引的最左列开始查找，则无法使用索引。
  • 不能跳过索引的列
  • 如果查询中有某个列范围查询，则其右边所有列都无法使用索引优化查询。

    哈希索引

    哈希索引基于哈希表实现，只适用于精确匹配索引所有列的查询才有效。对每一行数组，对每一个索引列Hash得到哈希码，将哈希码存储在索引中。Mysql中，只有Memory显式的支持哈希索引
    哈希索引限制：
  • 哈希索引只包含哈希值和行指针，不存储字段值，所以不能使用索引值来避免读取行。
  • 哈希索引数据并不是按照索引值顺序存储的，所以无法用于排序。
  • 哈希索引不支持部分索引列匹配查找
  • 哈希索引只支持等值查询
  • 哈希冲突很多的时候，哈希索引维护代价很高。

    空间数据索引

    MyISAM表支持空间索引，用作地理数据存储。

    全文索引

    查找文本关键字，而非索引值。

    索引分类及其创建方式

    索引一般有普通索引：index; 唯一索引 unique index；全文索引：FULLTEXT INDEX; 主键索引：PRIMARY KEY；组合索引：index 多列；
    索引创建有三种创建表时添加，直接创建索引，修改表结构，主键索引一般在创建表时添加。
    # 创建表时添加索引
create table tablename(
`id` int not null,
`username` varchar(32) not null,
index indexname (username(length))  
);
# 创建索引
create INDEX indexName ON mytable(username(length));
# 修改表结构
altertable tableName add INDEX indexName(columnName); 
# 创建组合索引
CREATE TABLE mytable ( `id` int(11) , `name` VARCHAR(32) , INDEX index_mytable_id_name (`id`,`name`) );
# 唯一索引
CREATE TABLE mytable ( `name` VARCHAR(32) , UNIQUE index_unique_mytable_name (`name`) );
# 主键索引
CREATE TABLE mytable ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT , `name` VARCHAR(32) , PRIMARY KEY (`id`) );