索引总结

索引一般有以下几种：
1）聚集索引
2）辅助索引（非聚集索引）
3）全文索引
4）自适应的哈希索引

索引的算法一般有以下几种：
1）B+树索引
2）倒排索引
3）哈希索引

1、B+树索引

聚集索引和辅助索引都是B+树索引，联合索引是属于辅助索引的一种情况，以下会详细介绍。

（1）聚集索引

mysql默认一张表按照主键建立聚集索引，一张表只能有一个聚集索引，聚集索引的叶子节点存放的是整张表的行记录数据，非叶子节点存放的是键值指向叶子的偏移量。

（2）辅助索引

一张表可以有多个辅助索引，辅助索引的叶子节点存放除了键值意外，还有指向一个指向主键索引的指针，根据该指针获得主键，然后遍历聚集索引，获得一行记录。

举例来说，如果辅助索引树高度为3，聚集索引树高度为3，则最终找到一个完整的行记录，需要6次IO访问。

（3）联合索引

联合索引，即多列索引，两个特性：

1）“最左匹配”

ALTER TABLE product ADD INDEX index_ab (a,b);

索引有效：

select * from product where a = 1;select * from product where a = 1 and b = 2;

索引无效：

select * from product where b = 2;

2）“二键排序”

由于B+树的性质，所有的记录都是排好序的，对于多列索引，是这样排序的：先按1键排序，若1键相等，按二键排序，…，一次类推。

ALTER TABLE product ADD INDEX index_ab (a,b,c);

所以，以下搜索可以直接获得结果，无需再次排序：

select * from product where a = 1 order by b;select * from product where a = 1 and b = 2 order by c;

但是，以下不符合“最左匹配”，所以会额外排序（Using filesort）：

select * from product where a = 1 order by c;

2、倒排索引

全文索引是基于倒排索引的数据结构。

倒排索引用辅助表（Auxiliary Table）存储单词和单词在文档中的位置，通常用关联数组实现：
inverted file index：{单词，单词所在文档的ID}
full inverted index：{单词，(单词所在文档的ID:在文档中的具体位置)}

FTS Index Cache：全文检索索引缓存，红黑树结构。
文档分词后，索引缓存根据（word，position）进行排序，并暂存于该缓存。
当事务提交时，分词结果写入到索引缓存，然后InnoDB批量更新，写入辅助表。

当全文检索进行时，防止索引缓存中仍有数据，InnoDB将索引缓存中对应的word字段合并到辅助表，然后再进行查询。

代码示例

ALTER TABLE `student` ADD FULLTEXT INDEX ft_stu_name  (`name`)；

SELECT * FROM `student` WHERE MATCH(`name`) AGAINST('聪')；

3、哈希索引

InnoDB存储引擎用哈希算法来对字典进行查找，冲突机制为拉链法，哈希函数为除留余数法。
InnoBD通过参数innodb_adaptive_hash_index来控制自适应哈希索引的使用。

哈希索引只能用于等值搜索，对于范围搜索，无能为力。

SELECT * FROM table WHERE index_col = 'xxx';