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一、索引介绍
一般的应用系统，读写的比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的，也是最容易出现问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化显然是重中之重。
- 什么是索引：简单来说，相当于图书的目录，可以帮助用户快速找到需要的内容。
在mysql中也叫做‘键’，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。能够大大提高查询效率。特别是当数据量非常大，查询涉及多个表时，使用索引往往能使查询熟读加快成千上万倍。
- 总结：索引的目的在于提高查询效率，与我们查阅图书所用的目录是一个道理：先定位到章，然后定位到该章下的一个小节，然后找到页数。类似的例子还有：查字典等
- 本质：通过不断地缩小想要获取数据范围来筛选出最终想要的结果，同时吧随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。
二、索引方法
1.BTREE索引
就是一种将索引值按照一定的算法，存入一个树形的数据结构中（如下图）
系统从磁盘读取数据到内存时是以磁盘块（block）为基本单位的，位于同一磁盘块中的数据会被一次性读取出来，而不是按需读取。InnoDB 存储引擎使用页作为数据读取单位，页是其磁盘管理的最小单位，默认 page 大小是 16KB。
如上图，是一颗B+树，关于B+树的定义可以参见B+树，这里只说一些重点，浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块，可以看到每个磁盘块包含几个数据项（深蓝色所示）和指针（黄色所示），如磁盘块1包含数据项17和35包含指针P1、P2、P3，P1表示小于17的磁盘块，P2表示在17和35之间的磁盘块，P3表示大于35的磁盘块。真实的数据存在于叶子节点即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非叶子节点只不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35并不真实存在于数据表中。
###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由磁盘加载到内存，此时发生一次IO，在内存中用二分查找确定29在17和35之间，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在26和30之间，锁定磁盘块3的P2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.索引字段要尽量的小：通过上面的分析，我们知道IO次数取决于b+数的高度h，假设当前数据表的数据为N，每个磁盘块的数据项的数量是m，则有h=㏒(m+1)N，当数据量N一定的情况下，m越大，h越小；而m = 磁盘块的大小 / 数据项的大小，磁盘块的大小也就是一个数据页的大小，是固定的，如果数据项占的空间越小，数据项的数量越多，树的高度越低。这就是为什么每个数据项，即索引字段要尽量的小，比如int占4字节，要比bigint8字节少一半。这也是为什么b+树要求把真实的数据放到叶子节点而不是内层节点，一旦放到内层节点，磁盘块的数据项会大幅度下降，导致树增高。当数据项等于1时将会退化成线性表。 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。
2. HASH 索引
hash就是一种（key=>value）形式的键值对,允许多个key对应相同的value，但不允许一个key对应多个value,为某一列或几列建立hash索引，就会利用这一列或几列的值通过一定的算法计算出一个hash值，对应一行或几行数据. hash索引可以一次定位，不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率.
假设索引使用hash函数f( )，如下：
f('Arjen') = 2323
f('Baron') = 7437
f('Peter') = 8784
f('Vadim') = 2458
3.HASH与BTREE比较:
hash类型的索引：查询单条快，范围查询慢 btree类型的索引：b+树，层数越多，数据量越大,范围查询和随机查询快（innodb默认索引类型） 不同的存储引擎支持的索引类型也不一样 InnoDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 Btree、Hash 等索引，不支持Full-text 索引； MyISAM 不支持事务，支持表级别锁定，支持 Btree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引； Memory 不支持事务，支持表级别锁定，支持 Btree、Hash 等索引，不支持 Full-text 索引； NDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 Hash 索引，不支持 Btree、Full-text 等索引； Archive 不支持事务，支持表级别锁定，不支持 Btree、Hash、Full-text 等索引；
三、索引类型
MySQL中常见的索引有：
- 普通索引
- 唯一索引
- 主键索引
- 组合索引
1.普通索引
普通索引仅有一个功能：加速查询
添加索引是 index
#创建表同时添加name字段为普通索引 create table tb1( id int not null auto_increment primary key, name varchar(100) not null, index idx_name(name) );