索引
是什么
MYSQL官方对索引的定义为：索引（ Index）是帮助mysql高效获取数
据的数据结构。
可以得到索引的本质：索引是数据结构。
索引的目的在于提高查询效率，可以类比字典，
如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，
然后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql。
如果没有索引，那么你可能需要a----z
你可以简单理解为“排好序的快速查找数据结构
在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，
这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，
这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据
结构，就是索引。下图就是一种可能的索引方式示例：
左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址
为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个
节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这
样就可以运用二叉查找在一定的复杂度内获取到相应数据，从而快速
的检索出符合条件的记录。
二叉树弊端之一：二叉树很可能会发生两边不平衡的情况。
B-TREE: (B:balance) 会自动根据两边的情况自动调节，使两端无
限趋近于平衡状态。可以使性能最稳定。(myisam使用的方式)
B-TREE弊端：(插入/修改操作多时，B-TREE会不断调整平衡，
消耗性能)从侧面说明了索引不是越多越好。
B+TREE:Innodb 所使用的索引
一般来说索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往
以索引文件的形式存储的磁盘上
我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指B树（多路搜索树，
并不一定是二叉的）结构组织的索引。
其中聚集索引，次要索引，覆盖索引，复合索引，前缀索引，唯一
索引默认都是使用B+树索引，统称索引。
当然，除了B+树这种类型的索引之外，还有哈稀索引（ hash index）等。
优势 && 劣势
优势
类似大学图书馆建书目索引，提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本；
通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低了CPU的消耗
劣势
实际上素引也是一张表，该表保存了主键与素引字段，并指向实
体表的记录，所以索引列也是要占用空间的
虽然索引大大提高了査询速度，同时却会降低更新表的速度，
如对表进行 INSERT、 UPDATE和 DELETE。
因为更新表时， MYSQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文
件每次更新添加了索引列的字段，都会调整因为更新所带来的键值变
化后的素引信息
索引只是提高效率的一个因素，如果你的 MYSQL有大数据量的表，
就需要花时间研究建立最优秀的索引，或优化査询语句
mysq索引结构
Myisam普通素引
Btree索引
关于时间复杂度
innodb的普通素引
B+Tree索引
B+TREE 第二级的 数据并不能直接取出来，只作索引使用。在内
存有限的情况下，查询效率高于 B-TREE
B-TREE 第二级可以直接取出来，树形结构比较重，在内存无
限大的时候有优势。
B树和B+树的区别
B+Tree与B-Tree 的区别：结论在内存有限的情况下，B+TREE永远比
B-TREE好。无限内存则后者方便
1）B-树的关键字和记录是放在一起的，叶子节点可以看作外部节点，
不包含任何信息；B+树叶子节点中只有关键字和指向下一个节点的索引，
记录只放在叶子节点中。(一次查询可能进行两次i/o操作)
2）在B-树中，越靠近根节点的记录查找时间越快，只要找到关键字
即可确定记录的存在；而B+树中每个记录的查找时间基本是一样的，
都需要从根节点走到叶子节点，而且在叶子节点中还要再比较关键字。
从这个角度看B-树的性能好像要比B+树好，而在实际应用中却是B+
树的性能要好些。因为B+树的非叶子节点不存放实际的数据，这样每
个节点可容纳的元素个数比B-树多，树高比B-树小，这样带来的好处
是减少磁盘访问次数。尽管B+树找到一个记录所需的比较次数要比B-
树多，但是一次磁盘访问的时间相当于成百上千次内存比较的时间，
因此实际中B+树的性能可能还会好些，而且B+树的叶子节点使用指
针连接在一起，方便顺序遍历（例如查看一个目录下的所有文件，
一个表中的所有记录等），这也是很多数据库和文件系统使用B+
树的缘故。
思考：为什么说B+树比B-树更适合实际应用中操作系统的文件索
引和数据库索引？
1) B+树的磁盘读写代价更低
B+树的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针。因此其
内部结点相对B 树更小。如果把所有同一内部结点的关键字存放在
同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入
内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。
2) B+树的查询效率更加稳定
由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点
中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子
结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当。
mysq索引分类
主键索引
设定为主键后数据库会自动建立索引， innodb为聚簇索引
随表一起建索引：
CREATE TABLE customer (id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,customer_no VARCHAR(200),customer_name VARCHAR(200),
PRIMARY KEY(id)
);
unsigned (无符号的)
使用 AUTO_INCREMENT 关键字的列必须有索引(只要有索引就行)。
CREATE TABLE customer2 (id INT(10) UNSIGNED ,customer_no VARCHAR(200),customer_name VARCHAR(200),
PRIMARY KEY(id)
);
单独建主键索引：
ALTER TABLE customer
add PRIMARY KEY customer(customer_no);
删除建主键索引：
ALTER TABLE customer
drop PRIMARY KEY ;
修改建主键索引：
必须先删除掉(drop)原索引，再新建(add)索引
单值索引
即一个素引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引
索引建立成哪种索引类型？
根据数据引擎类型自动选择的索引类型
除了innodb 引擎主键默认为聚簇索引 外。 innodb 的索引都采用的 B+TREE
myisam 则都采用的 B-TREE索引
随表一起建索引：
CREATE TABLE customer (id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,customer_no VARCHAR(200),customer_name VARCHAR(200),
PRIMARY KEY(id),
KEY (customer_name)
);
随表一起建立的索引 索引名同 列名(customer_name)
单独建单值索引：
CREATE INDEX idx_customer_name ON customer(customer_name);
删除索引：
DROP INDEX idx_customer_name ;
唯一索引
索引列的值必须唯一，但允许有空值
随表一起建索引：
CREATE TABLE customer (id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,customer_no VARCHAR(200),customer_name VARCHAR(200),
PRIMARY KEY(id),
KEY (customer_name),
UNIQUE (customer_no)
);
建立 唯一索引时必须保证所有的值是唯一的（除了null），若有重复数据，会报错。
单独建唯一索引：
CREATE UNIQUE INDEX idx_customer_no ON customer(customer_no);
删除索引：
DROP INDEX idx_customer_no on customer ;
复合索引
即一个索引包含多个列
在数据库操作期间，复合索引比单值索引所需要的开销更小（对于相同的多个列建索引）
当表的行数远大于索引列的数目时可以使用复合索弓
随表一起建索引：
CREATE TABLE customer (id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,customer_no VARCHAR(200),customer_name VARCHAR(200),
PRIMARY KEY(id),
KEY (customer_name),
UNIQUE (customer_name),
KEY (customer_no,customer_name)
);
单独建索引：
CREATE INDEX idx_no_name ON customer(customer_no,customer_name);
删除索引：
DROP INDEX idx_no_name on customer ;
基本语法
创建 ALTER mytable ADD [UNIQUE] INDEX [indexname] ON (columnname(length))
删除 DROP INDEX [indexname] ON mytable;
查看 SHOW INDEX FROM table_name\G
non_unique: 是否是唯一索引 1：是 0：不是
seq_in_index:列 在索引中的 序列。针对符合索引(一个索引对应多个列)。
针对同一个复合索引 按照创建复合索引时的顺序进行排序
collation:
cardinality:
sub_part:
packed:
Null:是否允许 null 值
使用 ALTERI命令
有四种方式来添加数据表的索引：
ALTER TABLE tbl_name ADD PRIMARY KEY (column_list): 该语句添加一个主键，这意味着索引值必须是唯一的，且不能为NULL。
ALTER TABLE tbl_name ADD UNIQUE index_name (column_list): 这条语句创建索引的值必须是唯一的（除了NULL外，NULL可能会出现多次）。
ALTER TABLE tbl_name ADD INDEX index_name (column_list): 添加普通索引，索引值可出现多次。
ALTER TABLE tbl_name ADD FULLTEXT index_name (column_list):该语句指定了索引为 FULLTEXT ，用于全文索引。
哪些情况需要创建索引
1.主键自动建立唯一索引
2.频繁作为查询条件的字段应该创建索引（where后面的语句）
3.查询中与其它表关联的字段，外键关系建立索引
A 表关联 B 表：A join B 。 on 后面的连接条件 既 A 表查询 B 表的条
件。所以 B 表被关联的字段建立索引能大大提高查询效率
因为在 join 中，join 左边的表会用每一个字段去遍历 B 表的所有
的关联数据，相当于一个查询操作
4.单键/组合索引的选择问题，Who？(在高并发下倾向创建组合索引)
5.查询中排序的字段，排序字段若通过索引去访问将大大提高排序速度
group by 和 order by 后面的字段有索引大大提高效率
6.查询中统计或者分组字段
哪些情况不要创建索引
1.表记录太少
2.经常増删改的表
Why：提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，
如对表进行INSERT、 UPDATE和 DELETE.
因为更新表时， MYSQL不仅要保存数据，还要保存一下素引文件
3. Where条件里用不到的字段不创建索引
索引建多了影响 增删改 的效率
4.数据重复且分布平均的表字段,因此应该只为最经常查询和最经
常排序的数据列建立索引。
注意，如果某个数据列包含许多重复的内容，为它建立索引就没
有太大的实际效果。
