【MySQL】细致入微讲解篇：深度学习与探索数据库索引

    **前言:**本节内容主要讲解索引的下半部分。 注意： 索引是很重要的知识点。务必学习！！本节将会主要索引的本质B+树， 以及为什么选择B+和操作索引。 下面友友们开始学习吧！       

** ps：本节内容友友们只要想学习mysql都可以观看哦！**

前驱知识回顾

   下面的知识点主要是对上一篇文章的回顾， 感兴趣的可以看看， 不感兴趣可以直接略过：【MySQL】数据库开发技术：内外连接与表的索引穿透深度解析-CSDN博客 
   page里面保存了数据， 里面是一个一个连接起来的数据。然后page之间也是一个一个连接起来的。所以想要提高mysql的查找效率， 就可以从两个角度提高效率， 一个是page之间。 一个是page之内。所以就有了后面的b+树。 
    而为什么要自动排序，就是因为我们使用了page数据块保存page的地址， 将page作为目录页。 而如果page里面的数据排好序更容易用目录进行索引。 所以要自动排序。
    而如果一个表非常大， page目录很多， 那么就需要再多来一层page目录级目录， 来索引page目录。 以此类推。 然后自然而然地就成为了b+树。这颗b+树上， 叶子节点保存有数据， 路上节点没有数据，非叶子节点不要数据只要目录项（问题一）。并且叶子节点全部用链表集连起来（问题二）。
    为什么非叶子节点不要数据，只要目录项？是因为非叶子节点就可以保存更多的目录项，目录页， 可以管理更多的page。 这棵树一定是一颗矮胖的树。 这样就能途径路上节点减少。 这样就能IO次数减少！并且， 每一个节点都有目录项， 可以大大提高搜索效率！ 基于这两点， 搜索效率就能整体的提高！！
    以上就是上节课的理论大致内容。其实就是mysql InnoDB下的索引结构。但是我们还没有说说问题二，现在我们来对问题一进行一下补充， 然后谈一下问题二。

对上节内容的补充

    就是我们说b+树的结构其实就是mysql InnoDB下的索引结构。 但是如果没有主键怎么办？ 没有主键也是使用这种b+树的结构吗？ ——是的。mysql看到创建的表没有主键， 那么他会默认生成一个隐藏主键列， 同样会创建上面的主键索引。

为什么叶子节点全部用链表集连起来?

    首先， 这是B+树的特点。 是因为mysql选择了B+结构。 所以，不是叶子节点为什么用链表连接起来， 而是mysql选择了B+树。而为什么选择B+， 不选用B树？ 是因为我们习惯进行范围查找。
    首先链表的效率是不行的。 然后就是搜索二叉树， 所搜二叉树是有序的， 二叉搜索树很明显不如AVL树， 红黑。 而红黑和AVL虽然便利速度很快， 并且稳定。 但是其实AVL和红黑树其实是一种瘦高的树， 他的层越高， 就说明我们路上的节点越多，就说明我们的IO交互就越多。 哈希对于范围查找是搞不定的， 哈希存储内部存储的二方式是乱序的。
    为什么不选择b树的原因就是上面说的范围查找不如B+树。 它一旦范围查找， 就要重新查找，所以， B+树更合适。

聚簇索引和非聚簇索引

    以上我们讲解的B+树的存储形式是我们的InnoDB的存储形式。 InnoDB是将数据和索引放到一起。
    我们说MyISAM也是B+树， 但是他的索引和数据没有放到一起。他的叶子节点存储的是数据的地址。 我们将B+树和数据本身分离的方案称为非聚簇索引。我们把数据和B+树放到一起的称为聚簇索引。
    现在来看一个例子：

我们创建一个数据库叫做index_db

然后创建出一个表， 引擎为InnoDB：

然后我们能看到， 只有一个文件ibd， 索引和表是合起来的。

然后我们创建一个表， 引擎是MyISAM：

然后我们能看到有三个文件。 这两个文件里面myd就是数据， myi就是索引结构。 两个是分开的。

重新理解索引问题

    知道了上面的东西之后， 我们就可以重新考虑一下问题了。就是mysql之中，mysql除了会建立主键索引外， 我们用户也有可能建立按照其他列信息建立的索引， 一般这种索引可以叫做辅助索引。 
    但是对于MyISAM来说， 建立辅助索引和主键索引没有区别， 无非就是主键不能重复， 而非主键可以重复。在MyISAM当中， 是可以给给一张表建立多个索引的。

   ** 由上面的理解我们可以知道， 索引的本质， 就是数据结构！！！**

    对于InnoDB来说， 我们除了主键索引里面包含所有的数据信息。 辅助索引里面只有叶子节点保存的不再是一个数据的完整数据。 而是保存该数据的主键和某一个列的字段。 就比如保存的是主键和name列， 或者主键和学科列等等。 也就是说， InnoDB的非主键索引中， 叶子节点没有数据。而是只有对应的记录的key值。 未来查询某一个name信息， 在辅助索引中查找name， 然后找到主键值，再回到主键索引中查找所有信息，这个就叫做回表查询。
    未来我们创建一个表， 这个表中没有创建主键， 那么mysql就会默认创建一个隐藏主键， 以及对应的主键索引。 只不过我们的其他列没有对应的辅助索引， 所以只能先行遍历整个数据库。如果我们要创建某一列的辅助索引， 那么对于MyISAM就是将指针指向对应的数据。 而对于innoDB就是要重新创建B+树， 创建一个辅助索引。

创建主键索引

    创建主键索引其实就是创建主键或者修改主键。 问题是我们如何查看索引， 下面来看例子：

create table test3(
id int primary key,
name varchar(20)
);
show index from test3;

上面， 就是一个查看主键索引的例子。

然后我们可以删除主键索引：

alter table test3 primary key;

    然后还可以添加索引：![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/6bb5036c6c934217a16ba43e1c57af5a.png)

添加唯一键索引

我们添加唯一键的时候， 也会默认创建一个b+树，叫做唯一索引。除此之外就可以用alter add unique来添加唯一键索引：

alter table 表名 add unique(列名);

alter table test3 add unique(name);

然后我们就能看到两个索引。

    删除主键索引，因为主键索引只有一个。 所以删除主键索引就叫做:

alter table  表名 primary key;

    删除其他索引就是：

alter table 表名 drop index 索引名

alter table test3 drop index 索引名;

创建普通索引

alter table test3 add index(name);

也可以给索引取名：

create index myindex on test3(name);

我们创建索引的时候也可以创建多列

创建复合索引

    复合索引也就是多列索引。
    先将上面的test1表新增一列：

alter table test1 add email varchar(20) not null after name;

    然后创建多列索引：

alter table test1 add index(name, email);

然后我们能看到有三个索引。为什么不是2个呢？ ——虽然上面显示的是3个索引。但是其实第二个name和第三个email是共用一颗B+树。

创建索引的原则

• 比较频繁作为查询条件的字段应该创建索引。
• 唯一性太差不适合做索引。
• 更新太频繁不适合做索引。
• 永远不会出现在where子句中的。

全文索引

    注意： mysql中myisam有全文索引。 innoodb没有全文索引。
    全文索引和B+有些差别。 之间都是以某一列或者某几列作为键值。建立索引。 但是全文索引是对某一列里面的具体内容进行索引。 就比如某一列是一个text文本， 并且大小为varchar(200)。 那么索引里面的内容就是全文索引。 就是比如一段语句叫做“abcdefghijklmn", 想要索引其中的”def“, 就是使用全文索引。

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