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5.Hash索引
MySQL中索引的常用数据结构有两种: 一种是BTree,另一种则是Hash.
Hash底层实现是由Hash表来实现的，是根据键值 <key,value> 存储数据的结构。非常适合根据key查找value值，也就是单个key查询，或者说等值查询。
对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码，哈希码是一个较小的值,如果出现哈希码值相同的情况会拉出一条链表.
Hsah索引的优点
- 因为索引自身只需要存储对应的Hash值,所以索引结构非常紧凑, 只需要做等值比较查询，而不包含排序或范围查询的需求，都适合使用哈希索引 .
- 没有哈希冲突的情况下,等值查询访问哈希索引的数据非常快.(如果发生Hash冲突,存储引擎必须遍历链表中的所有行指针,逐行进行比较,直到找到所有符合条件的行).
Hash索引的缺点
- 哈希索引只包含哈希值和行指针，而不存储字段值，所以不能使用索引中的值来避免读取行。
- 哈希索引只支持等值比较查询。不支持任何范围查询和部分索引列匹配查找。
- 哈希索引数据并不是按照索引值顺序存储的，所以也就无法用于排序。
6.聚簇索引与非聚簇索引
聚簇索引(主键索引) : 将数据存储与索引放到了一块,索引结构的叶子节点保存了行数据.
非聚簇索引(非主键/二级索引) : 将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点指向了数据对应的位置.
在InnoDB引擎中，主键索引采用的就是聚簇索引结构存储。
假设有一个 A表 表中字段有: ( id PK , name KEY , sex ,level),表中id是聚集索引, name是普通索引.
表中有四条记录:
| id | name | sex | level |
|---|---|---|---|
| 1 | ls | 0 | A |
| 3 | zs | 0 | A |
| 5 | ww | 1 | B |
| 9 | sq | 0 | C |
-
聚簇索引（聚集索引）
聚簇索引是一种数据存储方式，InnoDB的聚簇索引就是按照主键顺序构建 B+Tree结构。B+Tree 的叶子节点就是行记录，行记录和主键值紧凑地存储在一起。 这也意味着 InnoDB 的主键索引就是数据表本身，它按主键顺序存放了整张表的数据，占用的空间就是整个表数据量的大小。通常说的主键索引就是聚集索引。
InnoDB的表要求必须要有聚簇索引：
- 如果表定义了主键，则主键索引就是聚簇索引
- 如果表没有定义主键，则第一个非空unique列作为聚簇索引
- 否则InnoDB会从建一个隐藏的row-id作为聚簇索引
非聚簇索引(二级索引)
InnoDB的二级索引，是根据索引列构建 B+Tree结构。但在 B+Tree 的叶子节点中只存了索引列和主键的信息。二级索引占用的空间会比聚簇索引小很多， 通常创建辅助索引就是为了提升查询效率。一个表InnoDB只能创建一个聚簇索引，但可以创建多个辅助索引。
使用聚簇索引时要注意的问题
- 当使用主键为聚簇索引时，主键最好不要使用uuid，因为uuid的值太过离散，不适合排序且可能出线新增加记录的uuid，会插入在索引树中间的位置，导致索引树调整复杂度变大，消耗更多的时间和资源。
- 建议使用int类型的自增，方便排序并且默认会在索引树的末尾增加主键值，对索引树的结构影响最小。而且，主键值占用的存储空间越大，辅助索引中保存的主键值也会跟着变大，占用存储空间，也会影响到IO操作读取到的数据量。
使用非聚簇索引(二级索引) 要注意的问题
1) 先说一下什么是回表 ?
我们来执行这样一条 select * from A where name = 'ls'; , MySQL在执行这条SQL时的过程是这样的:
-
在通过name进行查询时,需要扫描两遍索引树
第一遍: 先通过普通索引定位到 主键值 = 1
第二遍: 根据主键值在聚集索引中定位到具体的记录
回表: 先根据普通索引查询到主键值，再根据主键值在聚集索引中获取行记录,这就是回表. 回表查询,相对于只扫描一遍聚集索引树的性能 要低一些
2) 使用覆盖索引来避免回表
-
什么是覆盖索引
如果一个索引包含了所有需要查询的字段的值 (不需要回表)，这个索引就是覆盖索引。
覆盖索引是一种避免回表查询的优化策略: 只需要在一棵索引树上就能获取 SQL所需的所有列数据，无需回表，速度更快。
-
具体的实现方式:
将被查询的字段建立普通索引或者联合索引，这样的话就可以直接返回索引中的数据，不需要再通过聚集索引去定位行记录，避免了回表的情况发生。
比如: 下面这样一条SQL语句,就使用到了覆盖索引.
SELECT user_name,user_age,user_level FROM users WHERE user_name = 'tom' AND user_age = 17;
