MySQL索引资料总结

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。提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是数据结构。

本文是对一些讲解mysql数据库优秀文章的收集

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索引类型

索引是在MYSQL的存储引擎层中实现的，而不是在服务层实现的。所以每种存储引擎的索引都不一定完全相同，也不是所有的存储引擎都支持所有的索引类型。MYSQL目前提供了一下4种索引。具体引擎对应索引如下：

link：三种引擎对应的四种索引说明

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B-Tree 索引

B-Tree 索引：最常见的索引类型，大部分引擎都支持B树索引。下面文章详细地说明了mysql常用的B-tree索引的原理及其注意事项：

link：B-Tree索引的原理

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B树和B+树的数据结构

B-Tree索引使用的是B-tree的数据结构，上面的文章已大概讲解到。具体的数据结构其一些B树的概念在下面文章提及。

B树数据结构详解

看完之后需要需要注意的是，B树的高度计算里面讲述错误。如下：

若B树某一非叶子节点包含N个关键字，则此非叶子节点含有N+1个孩子结点，（这里是错误的，N是指代一共有N个关键字，而N+1是最下面的叶子节点的最大数量，我这里的叶子节点指的是最下面那层节点的指针指向的那些空结点）
如下：

我们可以得出：
因为根至少有两个孩子，因此第2层至少有两个结点。
除根和叶子外，其它结点至少有┌m/2┐个孩子，
因此在第3层至少有2*┌m/2┐个结点，
在第4层至少有2*(┌m/2┐^2)个结点，
在第 I 层至少有2*(┌m/2┐^(l-2) )个结点
考虑最后的叶子结点层第L层，因为整棵树一共有N个关键字，所以叶子结点层的结点个数最多为N+1，为什么是N+1呢？N个关键字排成一列可以有N+1个孩子结点，如果整颗树的孩子结点都是满的，即所有的孩子结点的指针都有指向下一个孩子。那么最后一层最后便是最多的N+1个结点。如果非叶子节点里面的指向孩子结点的指针没有满，即一些指向空结点，那么最后一层的孩子结点便会小于N+1。
所以2*(┌m/2┐^(L-2)）≤N+1，也就是L层的结点最多为N+1个，即： L≤ log┌m/2┐((N+1)/2 )+2；
所以
当B树包含N个关键字时，B树的最大高度为L-1（因为计算B树高度时，我们最后一层实际的结点指向的空节点作为叶子结点，所以叶结点所在层不计算在内，应该减掉），即：L - 1 = log┌m/2┐((N+1)/2 )+1。
这才是正确的计算B树高度的方式。

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最左前缀匹配及联合索引

注意，mysql一次查询最多只能用一个索引。
单索引不存在什么最左前缀匹配，如果单索引存在多个可用的索引，mysql会选择一个最严格(获得结果集记录数最少)的索引。

一、联合索引
下面是mysql里创建‘联合索引’的意义，看那些回答
link：为什么需要联合索引

二、最左前缀匹配
因为前面文章或多或少讲了一些最左前缀匹配的规则，下面是一些简单的例子：
link：匹配例子
里面的第二个例子要注意，索引不止看where语句，也和select相关，如果索引的值符合where+select涉及到的列同样也会使用索引。

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慢查询优化

慢查询及查询速度太慢，通常是和最左前缀匹配有关，需要调整索引列或者索引列的顺序。
下面是美团点评技术团队的文章，里面的慢查询优化比较详细，里面的《MySQL索引原理》小节有点问题就不用看了。

link：慢查询优化

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聚集索引

mysql的InnoDB引擎的表自身有一个主键作为索引，使用的就是聚集索引。
link：什么是聚集索引

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Highlight

1. mysql一次查询最多只能用一个索引。（Mysql5.0之后就可以用多个索引）
2. 单索引如果存在多个可用的索引，mysql会选择一个最严格(获得结果集记录数最少)的索引。
3. 建了一个(a,b,c)的复合索引，那么实际等于建了(a),(a,b),(a,b,c)三个索引
4. 索引不止看where语句，也和select相关，如果索引的值符合where+select涉及到的列同样也会使用索引。
5. InnoDB引擎的数据表自身就算是一个索引（主键），使用的就是聚集索引
6. 请尽量在InnoDB上采用自增字段做主键。

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Index merge

MySQL5.0之前，一个表一次只能使用一个索引，无法同时使用多个索引分别进行条件扫描。但是从5.1开始，引入了 index merge 优化技术，对同一个表可以使用多个索引分别进行条件扫描。
link : MySQL 优化之 index merge(索引合并)

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附：

mysql引擎详解：
https://my.oschina.net/junn/blog/183341