1. 什么是索引

• 索引的定义就是帮助存储引擎快速获取数据的一种数据结构，索引是数据的目录。

存储引擎，说白了就是如何存储数据、如何为存储的数据建立索引和如何更新、查询数据等技术的实现方法。MySQL 存储引擎有 MyISAM 、InnoDB、Memory，其中 InnoDB 是在 MySQL 5.5 之后成为默认的存储引擎。

2. 索引的分类

• 按「数据结构」分类：B+tree索引、Hash索引、Full-text索引。
• 按「物理存储」分类：聚簇索引（主键索引）、二级索引（辅助索引）。
• 按「字段特性」分类：主键索引、唯一索引、普通索引、前缀索引。
• 按「字段个数」分类：单列索引、联合索引。

1. 按数据结构分类

• B+tree索引
  B+Tree 是一种多叉树，叶子节点才存放数据，非叶子节点只存放索引，而且每个节点里的数据是按主键顺序存放的。每一层父节点的索引值都会出现在下层子节点的索引值中，因此在叶子节点中，包括了所有的索引值信息，并且每一个叶子节点都指向下一个叶子节点，形成一个链表。

通过主键查询商品数据的过程

数据库的索引和数据都是存储在硬盘的，我们可以把读取一个节点当作一次磁盘 I/O 操作。那么上面的整个查询过程一共经历了 3 个节点，也就是进行了 3 次 I/O 操作。
B+Tree 存储千万级的数据只需要 3-4 层高度就可以满足，这意味着从千万级的表查询目标数据最多需要 3-4 次磁盘 I/O，所以B+Tree 相比于 B 树和二叉树来说，最大的优势在于查询效率很高，因为即使在数据量很大的情况，查询一个数据的磁盘 I/O 依然维持在 3-4次。

通过二级索引查询商品数据的过程

主键索引的 B+Tree 和二级索引的 B+Tree 区别如下：

• 主键索引的 B+Tree 的叶子节点存放的是实际数据，所有完整的用户记录都存放在主键索引的 B+Tree 的叶子节点里；
• 二级索引的 B+Tree 的叶子节点存放的是主键值，而不是实际数据。
  会先检二级索引中的 B+Tree 的索引值（商品编码，product_no），找到对应的叶子节点，然后获取主键值，然后再通过主键索引中的 B+Tree 树查询到对应的叶子节点，然后获取整行数据。这个过程叫「回表」，也就是说要查两个 B+Tree 才能查到数据。
  这种在二级索引的 B+Tree 就能查询到结果的过程就叫作「覆盖索引」，也就是只需要查一个 B+Tree 就能找到数据。

为什么 MySQL InnoDB 选择 B+tree 作为索引的数据结构？

• 二叉查找树
  二叉查找树的特点是一个节点的左子树的所有节点都小于这个节点，右子树的所有节点都大于这个节点，这样我们在查询数据时，不需要计算中间节点的位置了，只需将查找的数据与节点的数据进行比较。
  缺点 ：当每次插入的元素都是二叉查找树中最大的元素，二叉查找树就会退化成了一条链表，查找数据的时间复杂度变成了 O(n)
• 自平衡二叉树（AVL树）
  每个节点的左子树和右子树的高度差不能超过 1。也就是说节点的左子树和右子树仍然为平衡二叉树，这样查询操作的时间复杂度就会一直维持在 O(logn）
• 红黑树（也是一种自平衡的二叉树）
  不管平衡二叉查找树还是红黑树，都会随着插入的元素增多，而导致树的高度变高，这就意味着磁盘 I/O 操作次数多，会影响整体数据查询的效率。
  当树的节点越多的时候，并且树的分叉数 M 越大的时候，M 叉树的高度会远小于二叉树的高度。
• B树
  B 树不再限制一个节点就只能有 2 个子节点，而是允许 M 个子节点 (M>2)，从而降低树的高度。
  特点：每个节点最多有 2 个（M-1个）数据和最多有 3 个（M个）子节点，超过这些要求的话，就会分裂节点
  B 树的每个节点都包含数据（索引+记录），而用户的记录数据的大小很有可能远远超过了索引数据
• B+树
  B+ 树与 B 树差异的点，主要是以下这几点：
  • 叶子节点（最底部的节点）才会存放实际数据（索引+记录），非叶子节点只会存放索引；
  • 所有索引都会在叶子节点出现，叶子节点之间构成一个有序链表；
  • 非叶子节点的索引也会同时存在在子节点中，并且是在子节点中所有索引的最大（或最小）。
  • 非叶子节点中有多少个子节点，就有多少个索引。
    为什么 MySQL InnoDB 选择 B+tree 作为索引的数据结构？
• B+Tree vs B Tree：B+Tree 只在叶子节点存储数据，而 B 树 的非叶子节点也要存储数据，所以 B+Tree 的单个节点的数据量更小，在相同的磁盘 I/O 次数下，就能查询更多的节点；B+Tree 叶子节点采用的是双链表连接，适合 MySQL 中常见的基于范围的顺序查找
• B+Tree vs 二叉树：即使数据达到千万级别时，B+Tree 的高度依然维持在 3~4 层左右，也就是说一次数据查询操作只需要做 3~4 次的磁盘 I/O 操作就能查询到目标数据
• B+Tree vs Hash：Hash 表不适合做范围查询，它更适合做等值的查询

2. 按物理存储分类

• 聚簇索引（主键索引）
  主键索引的 B+Tree 的叶子节点存放的是实际数据，所有完整的用户记录都存放在主键索引的 B+Tree 的叶子节点里；
• 二级索引（辅助索引）
  二级索引的 B+Tree 的叶子节点存放的是主键值，而不是实际数据。
  在查询时使用了二级索引，如果查询的数据能在二级索引里查询的到，那么就不需要回表，这个过程就是覆盖索引。如果查询的数据不在二级索引里，就会先检索二级索引，找到对应的叶子节点，获取到主键值后，然后再检索主键索引，就能查询到数据了，这个过程就是回表。

3. 按字段特性分类

主键索引

主键索引就是建立在主键字段上的索引，通常在创建表的时候一起创建，一张表最多只有一个主键索引，索引列的值不允许有空值

CREATE TABLE table_name  (
....PRIMARY KEY (index_column_1) USING BTREE
);

唯一索引

唯一索引建立在 UNIQUE 字段上的索引，一张表可以有多个唯一索引，索引列的值必须唯一，但是允许有空值。

primary key = unique +  not null 
CREATE TABLE table_name  (
....UNIQUE KEY(index_column_1,index_column_2,...) 
);

建表后，如果要创建唯一索引，可以使用这面这条命令：
CREATE UNIQUE INDEX index_name
ON table_name(index_column_1,index_column_2,…);

普通索引

普通索引就是建立在普通字段上的索引，既不要求字段为主键，也不要求字段为 UNIQUE。

前缀索引

前缀索引是指对字符类型字段的前几个字符建立的索引，而不是在整个字段上建立的索引，前缀索引可以建立在字段类型为 char、 varchar、binary、varbinary 的列上。
使用前缀索引的目的是为了减少索引占用的存储空间，提升查询效率

4. 按字段个数分类

单列索引

建立在单列上的索引称为单列索引，比如主键索引

联合索引

通过将多个字段组合成一个索引，该索引就被称为联合索引。用联合索引时，存在最左匹配原则，也就是按照最左优先的方式进行索引的匹配。

3. 什么时候需要 / 不需要创建索引？

• WHERE 条件，GROUP BY，ORDER BY 里用不到的字段，索引的价值是快速定位，如果起不到定位的字段通常是不需要创建索引的，因为索引是会占用物理空间的。
• 字段中存在大量重复数据，不需要创建索引，比如性别字段，只有男女，如果数据库表中，男女的记录分布均匀，那么无论搜索哪个值都可能得到一半的数据。在这些情况下，还不如不要索引，因为 MySQL 还有一个查询优化器，查询优化器发现某个值出现在表的数据行中的百分比很高的时候，它一般会忽略索引，进行全表扫描。
• 表数据太少的时候，不需要创建索引；
• 经常更新的字段不用创建索引，比如不要对电商项目的用户余额建立索引，因为索引字段频繁修改，由于要维护 B+Tree的有序性，那么就需要频繁的重建索引，这个过程是会影响数据库性能的。