索引

在mysql中称之为键, 一种数据结果, 帮助减少SQL语句经历的IO次数

一. Mysql 查找数据的两种方式

• 全表遍历扫描
• 通过索引查找算法进行遍历扫描

二. 索引作用

提供了类似书中目录的作用, 目的是为了优化查询

三. 索引种类

根据不同的算法进行划分

• B树索引
• Hash索引
• R树
• Full text
• GIS

四. B+树的结构

b+树的查找过程

如图所示，如果要查找数据项29，那么首先会把磁盘块1(根节点)由磁盘加载到内存，此时发生一次IO，确定29是大于5和大于28这两个数据像，最后肯定是选择与29这个数更接近的28这个磁盘像并锁定磁盘块1的P2指针，内存时间因为非常短（相比磁盘的IO）可以忽略不计，通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存，发生第二次IO，29大于28，所以只能选择28这个磁盘像并锁定磁盘块3的P1指针，通过指针加载磁盘块8到内存，发生第三次IO，同时内存中做二分查找找到29，结束查询，总计三次IO。真实的情况是，3层的b+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次IO，性能提高将是巨大的，如果没有索引，每个数据项都要发生一次IO，那么总共需要百万次的IO，显然成本非常非常高。

b+树性质

1.索引字段要尽量的少：如果只需要检索一个id, 正常的只会进行3次IO, 而如果检索多个,则肯定是需要超过3次IO的
2.索引的最左匹配特性：当b+树的数据项是复合的数据结构，比如(name,age,sex)的时候，b+数是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候，b+树会优先比较name来确定下一步的所搜方向，如果name相同再依次比较age和sex，最后得到检索的数据；但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候，b+树就不知道下一步该查哪个节点，因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子，必须要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。比如当(张三,F)这样的数据来检索时，b+树可以用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是F的数据了， 这个是非常重要的性质，即索引的最左匹配特性。

执行计划