一、索引概述
- 介绍：
- 索引(index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。
当执行一条sql语句：
select* from user where age = 18;，若是这个表是无索引的，在执行这条sql的时候会遍历整个表去匹配是否存在age=18的内容，这种方式被称为是全表扫描，性能非常低；若是要查询的表是有索引的，这个表在存储数据的时候会对每一条插入的数据进行维护，形成一个二叉树，当要查询age=18就可以遍历这个二叉树而不用遍历整个表（注意：此处的二叉树并不是真实的索引结构，仅作为演示）。
- 优缺点：
| 优势 | 劣势 |
| 提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本 | 索引列也是要占用空间的 |
| 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗 | 索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE时，效率降低 |
二、索引结构
| 索引结构 | 描述 |
| B+Tree 索引 | 最常见的索引类型，大部分引擎都支持B+树索引 |
| Hash索引 | 底层数据结构是用哈希表实现的，只有精确匹配索引列的查询才有效不支持范围查询 |
| R-Tree（空间索引） | 空间索引是MyISAM引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少 |
| Full-text（全文索引） | 是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式。类似于Lucene,Solr,ES |
| 索引 | InnoDB | MyISAM | Memory |
| B+Tree 索引 | 支持 | 支持 | 支持 |
| Hash索引 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
| R-Tree（空间索引） | 不支持 | 支持 | 不支持 |
| Full-text（全文索引） | 5.6版本之后支持 | 支持 | 不支持 |
- 二叉树缺点：顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。
- 红黑树：大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。
2.1 B+Tree
MySQL索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree,提高区间访问的性能。
2.2 Hash
- Hash索引特点:
- Hash索引只能用于对等比较(=，in),不支持范围查询(between,>,<,…)
- 无法利用索引完成排序操作
- 查询效率高，通常只需要一次检索就可以了，效率通常要高于B+tree索引
