索引結構：B+樹

索引其實是一種數據結構

注意B+樹是MySQL，索引默認的結構；一張表至少有一個索引（主鍵索引），是可以有多個索引的

MySQL中的B+Tree

1. 非葉子節(jié)點也叫內部節(jié)點，只存儲 健值(主鍵的值) + 指針（存儲子節(jié)點的地址信息）
   • 主鍵索引：健值(主鍵的值) + 指針（存儲子節(jié)點的地址信息）
   • 非主鍵索引：非主鍵列的值 + 指向下一個節(jié)點的指針(存儲子節(jié)點的地址信息)
2. 所有的數據都存在葉子節(jié)點中；
   • 同時葉子節(jié)點上還存有一個指向相鄰葉子節(jié)點的指針
   • 如果是聚簇索引（主鍵索引），葉子節(jié)點存儲的是實際數據
   • 如果是非聚簇索引，則保存的是聚簇索引的索引key，也就是主鍵索引的值；查詢非聚簇索引會有一個回表操作
3. B+Tree的每個葉子節(jié)點增加了一個指向相鄰葉子節(jié)點的指針，它的最后一個數據會指向下一個葉子節(jié)點的第一個數據，形成了一個有序鏈表的結構。

為什么B+ 樹比B 樹更適合作為索引？

1. B+ 樹的磁盤讀寫代價更低 B+ 樹的數據都集中在葉子節(jié)點，分支節(jié)點 只負責指針（索引）；B 樹的分支節(jié)點既有指針也有數據 。這將導致B+ 樹的層高會小于B 樹的層高，也就是說B+ 樹平均的Io次數會小于B 樹。
2. B+ 樹的查詢效率更加穩(wěn)定 B+ 樹的數據都存放在葉子節(jié)點，故任何關鍵字的查找必須走一條從根節(jié)點到葉子節(jié)點的路徑。所有關鍵字的查詢路徑相同，每個數據查詢效率相當。
3. B+樹更便于遍歷 由于B+樹的數據都存儲在葉子結點中，分支結點均為索引，遍歷只需要掃描一遍葉子節(jié)點即可；B樹因為其分支結點同樣存儲著數據，要找到具體的數據，需要進行一次中序遍歷按序來搜索。
4. B+樹更擅長范圍查詢 B+樹葉子節(jié)點存放數據，數據是按順序放置的雙向鏈表。B樹范圍查詢只能中序遍歷。
5. B+ 樹占用內存空間小 B+ 樹索引節(jié)點沒有數據，比較小。在內存有限的情況下，相比于B樹索引可以加載更多B+ 樹索引。

MyISAM與InnoDB 的區(qū)別

1. InnoDB支持事務，MyISAM不支持

2. InnoDB支持外鍵，而MyISAM不支持

3. InnoDB是聚集索引，數據和索引存到同一個文件里；MyISAM是非聚集索引，數據和索引不在同一個文件里；都是使用B+Tree作為索引結構

4. InnoDB不保存表的具體行數，執(zhí)行select count(*) from table時需要全表掃描。而MyISAM用一個變量保存了整個表的行數，執(zhí)行上述語句時只需要讀出該變量即可，速度很快（注意不能加有任何WHERE條件）

   因為InnoDB的事務特性，在同一時刻表中的行數對于不同的事務而言是不一樣的，因此count統(tǒng)計會計算對于當前事務而言可以統(tǒng)計到的行數，而不是將總行數儲存起來方便快速查詢。InnoDB會嘗試遍歷一個盡可能小的索引除非優(yōu)化器提示使用別的索引。如果二級索引不存在，InnoDB還會嘗試去遍歷其他聚簇索引。

   如果索引并沒有完全處于InnoDB維護的緩沖區(qū)（Buffer Pool）中，count操作會比較費時?？梢越⒁粋€記錄總行數的表并讓你的程序在INSERT/DELETE時更新對應的數據。和上面提到的問題一樣，如果此時存在多個事務的話這種方案也不太好用。如果得到大致的行數值已經足夠滿足需求可以嘗試SHOW TABLE STATUS

   • 那么為什么InnoDB沒有了這個變量呢？

5. InnoDB支持表、行(默認)級鎖，而MyISAM僅支持表級鎖

6. InnoDB表必須有唯一索引（如主鍵）（用戶沒有指定的話會自己找/生產一個隱藏列Row_id來充當默認主鍵），而Myisam可以沒有主鍵

7. Innodb存儲文件有frm、ibd，而Myisam是frm、MYD、MYI

   • Innodb：frm是表定義文件，ibd是數據文件
   • Myisam：frm是表定義文件，myd是數據文件，myi是索引文件

索引失效的場景

1. 對索引列使用了函數、表達式或運算符：當查詢條件中使用了函數、表達式或運算符時，MySQL就無法使用該列的索引，因為它需要對每行數據進行計算，而不是直接查找索引。
2. 查詢條件中使用了不等于操作符（<>、!=）、NOT NULL, NOT IN 等
3. 模糊查詢：當查詢條件中使用了LIKE、%或_等模糊匹配符號時，MySQL無法使用索引進行快速定位。
4. OR條件：當查詢條件中包含多個OR條件時，MySQL無法使用索引進行快速定位。
5. 范圍查詢：當查詢條件中使用了BETWEEN、<、>、<=、>=等操作符時，MySQL只能使用索引中的一部分數據，需要讀取更多的數據進行過濾，降低了查詢效率。
6. 數據類型不匹配，需要隱式轉換類型
7. 對索引列進行排序，因為它需要將數據按照指定的順序進行排序
8. 復合索引，如果不使用前列，后續(xù)列也將無法使用

小結

正確的使用索引，能夠顯著提高數據庫的查詢效率。本文匯總了MySQL索引的常用知識點，幫助大家快速記憶