谈谈你对索引的理解

索引是一个单独的、存储在磁盘上的数据库结构，包含着对数据表里所有记录的引用指针。使用索引可以快速找出在某个或多个列中有一特定值的行，所有MySQL列类型都可以被索引，对相关列使用索引是提高查询操作速度的最佳途径。

优点：

通过创建唯一索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
可以大大加快数据的查询速度，这也是创建索引的主要原因。
在实现数据的参考完整性方面，可以加速表和表之间的连接。
在使用分组和排序子句进行数据查询时，也可以显著减少查询中分组和排序的时间。

缺点：

创建索引和维护索引要耗费时间，并且随着数据量的增加所耗费的时间也会增加。
索引需要占磁盘空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果有大量的索引，索引文件可能比数据文件更快达到最大文件尺寸。
当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态地维护，这样就降低了数据的维护速度。

索引有哪几种

普通索引和唯一索引

普通索引是MySQL中的基本索引类型，允许在定义索引的列中插入重复值和空值。

唯一索引要求索引列的值唯一，允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。

主键索引是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。
单列索引和组合索引

单列索引即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引。

组合索引是指在表的多个字段组合上创建的索引，只有在查询条件中使用了这些字段的左边字段时，索引才会被使用。
全文索引

全文索引类型为FULLTEXT，在定义索引的列上支持值的全文查找，允许在这些索引列中插入重复值和空值。
空间索引

空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引。MySQL使用SPATIAL关键字进行扩展，使得能够用创建正规索引类似的语法创建空间索引。创建空间索引的列，必须将其声明为NOT NULL，空间索引只能在存储引擎为MyISAM的表中创建。

聚集索引和非聚集索引

聚集索引：

表数据按照索引的顺序来存储，索引项的顺序与表中记录的物理顺序一致。对于聚类索引，叶子节点存储了真实的数据行，不再有单独的数据页。一张表最多只能有一个聚类索引。

非聚集索引：

表数据存储顺序与索引顺序无关。对于非聚集索引，叶节点包含索引字段值以及指向数据页，数据行的逻辑指针。

创建索引的方法

一.create

基本语法：

CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name  ON table_name (col_name [length],...) [ASC|DESC]

案例：

CREATE INDEX index_name
ON table_name (column)
USING BTREE;

index_name 是索引的名称，table_name 是要在其上创建索引的表的名称，column1、column2、... 是要在其上创建索引的列的名称。可以在括号中指定多个列。使用using字句设置索引类型，创建了一个 B-tree 类型的索引

二.alter

基本语法：

ALTER TABLE table_name ADD  [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] [INDEX|KEY] [index_name] (col_name[length],...) [ASC|DESC]

案例

ALTER TABLE book ADD UNIQUE INDEX UniqidIdx (bookId);

在bookId字段上建立名称为UniqidIdx的唯一索引

MySQL怎么判断要不要加索引

建议按照如下的原则来创建索引：

当唯一性是某种数据本身的特征时，指定唯一索引。使用唯一索引需能确保定义的列的数据完整性，以提高查询速度。
在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引，如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立组合索引。

只要创建了索引，就一定会走索引吗？

不一定。

比如，在使用组合索引的时候，如果没有遵从“最左前缀”的原则进行搜索，则索引是不起作用的。

判断索引有没有生效

可以使用EXPLAIN语句查看索引是否正在使用。

举例，假设已经创建了book表，并已经在其year_publication字段上建立了普通索引。执行如下语句：

EXPLAIN SELECT * FROM book WHERE year_publication=1990;

EXPLAIN语句将为我们输出详细的SQL执行信息，其中：

possible_keys行给出了MySQL在搜索数据记录时可选用的各个索引。
key行是MySQL实际选用的索引。

如果possible_keys行和key行都包含year_publication字段，则说明在查询时使用了该索引。

MySQL的索引为什么用B+树？

B+树由B树和索引顺序访问方法演化而来，它是为磁盘或其他直接存取辅助设备设计的一种平衡查找树，在B+树中，所有记录节点都是按键值的大小顺序存放在同一层的叶子节点，各叶子节点通过指针进行链接。如下图：

B+树索引在数据库中的一个特点就是高扇出性，例如在InnoDB存储引擎中，每个页的大小为16KB。在数据库中，B+树的高度一般都在2～4层，这意味着查找某一键值最多只需要2到4次IO操作，这还不错。因为现在一般的磁盘每秒至少可以做100次IO操作，2～4次的IO操作意味着查询时间只需0.02～0.04秒。

模糊查询语句中如何使用索引？

方法一：

反转模糊查询的字段，但是注意，对于"%keywork%"的索引，此方法是无效的。

如：

select * from student where name like '%三';

改为：

select * from student where reverse(name) like reverse('%三');

方法二：

like查询百分号前置，并不是100%不会走索引。如果只select索引字段，或者select索引字段和主键，也会走索引的。

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