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一.没有索引，可能会有什么问题

二.MySQL与存储

1.先来研究一下磁盘

2.MySQL与磁盘交互基本单位

3.建立共识与总结

三.索引的理解

三.索引操作

1.创建主键索引

2.唯一索引的创建 

3.普通索引的创建 

4.全文索引的创建

四.查询索引 

五.删除索引

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一.没有索引，可能会有什么问题

索引：提高数据库的性能，索引是物美价廉的东西了。不用加内存，不用改程序，不用调sql，只要执行正确的 create index ，查询速度就可能提高成百上千倍。但是天下没有免费的午餐，查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的，这些写操作，增加了大量的IO。所以它的价值，在于提高一个海量数据的检索速度。

常见索引分为：

1. 主键索引(primary key)
2. 唯一索引(unique)
3. 普通索引(index)
4. 全文索引(fulltext)--解决中子文索引问题。

 案例：

先整一个海量表，在查询的时候，看看没有索引时有什么问题？

构建一个8000000条记录的数据.
构建的海量表数据需要有差异性，所以使用存储过程来创建， 拷贝下面代码就可以了，暂时不用理解.

数据库文件

使用命令source1导入数据库

source .sql文件路径

sql文件的内容大致就是插入8000000条数据。

插入的时候，可能需要花费好几分钟，多等一会即可。插入成功以后我们也就有了一个海量数据的表格。

查询员工编号为998877的员工：

我们进行四次查询，平均时间在6秒左右，这样的查询效率是我们不能容忍的，如果我们需要大量的这样的查询，更是非常的糟糕，在实际项目中，如果放在公网中，假如同时有1000个人并发查询，那很可能就死机。

我们尝试加上索引：

对比发现加上索引知道的查询时间几乎为0.

二.MySQL与存储

MySQL 给用户提供存储服务，而存储的都是数据，数据在磁盘这个外设当中。磁盘是计算机中的一个机械设备，相比于计算机其他电子元件，磁盘效率是比较低的，在加上IO本身的特征，可以知道，如何提交效率，是 MySQL 的一个重要话题。

1.先来研究一下磁盘

在看看磁盘中一个盘片：

扇区：是磁盘上最小存储单位。

数据库文件，本质其实就是保存在磁盘的盘片当中。也就是上面的一个个小格子中，就是我们经常所说的扇区。当然，数据库文件很大，也很多，一定需要占据多个扇区。

注意：

• 从上图可以看出来，在半径方向上，距离圆心越近，扇区越小，距离圆心越远，扇区越大。
• 那么，所有扇区都是默认512字节吗？目前是的，我们也这样认为。因为保证一个扇区多大，是由比特位密度决定的。
• 不过最新的磁盘技术，已经慢慢的让扇区大小不同了，不过我们现在暂时不考虑。

我们在使用Linux，所看到的大部分目录或者文件，其实就是保存在硬盘当中的。(当然，有一些内存文件系统，如： proc ， sys 之类，我们不考虑) 。

当我们使用MySQL客户端输入一个创建数据库的指令，实际上在MySQL服务端的磁盘上就会对应的创建一个数据库文件，数据库文件本质就是一个文件，存储的路径是：/var/lib/mysql

所以，最基本的，找到一个文件的全部，本质，就是在磁盘找到所有保存文件的扇区。而我们能够定位任何一个扇区，那么便能找到所有扇区，因为查找方式是一样的。

定位扇区：

1. 柱面(磁道): 多盘磁盘，每盘都是双面，大小完全相等。那么同半径的磁道，整体上便构成了一个柱面 。
2. 每个盘面都有一个磁头，那么磁头和盘面的对应关系便是1对1的。
3. 所以，我们只需要知道，磁头（Heads）柱面(Cylinder)(等价于磁道)、扇区(Sector)对应的编号。即可在磁盘上定位所要访问的扇区。这种磁盘数据定位方式叫做 CHS 。不过实际系统软件使用的并不是 CHS （但是硬件是），而是 LBA ，一种线性地址，可以想象成虚拟地址与物理地址。系统将 LBA 地址最后会转化成为 CHS ，交给磁盘去进行数据读取。不过，我们现在不关心转化细节，知道这个东西，让我们逻辑自洽起来即可。

结论：

我们现在已经能够在硬件层面定位，任何一个基本数据块了(扇区)。那么在系统软件上，就直接按照扇区(512字节，部分4096字节),进行IO交互吗？不是

1. 如果操作系统直接使用硬件提供的数据大小进行交互，那么系统的IO代码，就和硬件强相关，换言之，如果硬件发生变化，系统必须跟着变化
2. 从目前来看，单次IO 512字节，还是太小了。IO单位小，意味着读取同样的数据内容，需要进行多次磁盘访问，会带来效率的降低。
3. 之前学习文件系统，就是在磁盘的基本结构下建立的，文件系统读取基本单位，就不是扇区，而是数据块。

故，系统读取磁盘，是以块为单位的，基本单位是 4KB 。 

磁盘随机访问(Random Access)与连续访问(Sequential Access)：

• 随机访问：本次IO所给出的扇区地址和上次IO给出扇区地址不连续，这样的话磁头在两次IO操作之间需要作比较大的移动动作才能重新开始读/写数据。
• 连续访问：如果当次IO给出的扇区地址与上次IO结束的扇区地址是连续的，那磁头就能很快的开始这次IO操作，这样的多个IO操作称为连续访问。
• 因此尽管相邻的两次IO操作在同一时刻发出，但如果它们的请求的扇区地址相差很大的话也只能称为随机访问，而非连续访问。
• 磁盘是通过机械运动进行寻址的，随机访问不需要过多的定位，故效率比较高。

2.MySQL与磁盘交互基本单位

而 MySQL 作为一款应用软件，可以想象成一种特殊的文件系统。它有着更高的IO场景，所以，为了提高基本的IO效率， MySQL 进行IO的基本单位是 16KB (后面统一使用 InnoDB 存储引擎讲解)

 也就是说，磁盘这个硬件设备的基本单位是 512 字节，而 MySQL InnoDB引擎 使用 16KB 进行IO交互。即， MySQL 和磁盘进行数据交互的基本单位是 16KB 。这个基本数据单元，在 MySQL 这里叫做page（注意和系统的page区分）。

3.建立共识与总结

• MySQL 中的数据文件，是以page为单位保存在磁盘当中的。
• MySQL 的 CURD 操作，都需要通过计算，找到对应的插入位置，或者找到对应要修改或者查询的数据。
• 而只要涉及计算，就需要CPU参与，而为了便于CPU参与，一定要能够先将数据移动到内存当中。所以在特定时间内，数据一定是磁盘中有，内存中也有。后续操作完内存数据之后，以特定的刷新策略，刷新到磁盘。而这时，就涉及到磁盘和内存的数据交互，也就是IO了。而此时IO的基本单位就是Page。
• 为了更好的进行上面的操作， MySQL 服务器在内存中运行的时候，在服务器内部，就申请了被称为 Buffer Pool 大的内存空间，来进行各种缓存。其实就是很大的内存空间，来和磁盘数据进行IO交互。
• 为了更高的效率，一定要尽可能的减少系统和磁盘IO的次数。

Buffer Pool的大小实际就是128M。

三.索引的理解

建立测试表:

create table user( id int primary key, age int, name varchar(20) );

插入多条记录 :

注意，我们并没有按照主键的大小顺序插入哦.

insert into user (id, age, name) values(3, 18, '杨过');
insert into user (id, age, name) values(4, 16, '小龙女');
insert into user (id, age, name) values(2, 26, '黄蓉');
insert into user (id, age, name) values(5, 36, '郭靖');
insert into user (id, age, name) values(1, 56, '欧阳锋');

发现竟然默认是有序的！是谁干的呢？排序有什么好处呢？ 

解释上面的现象之前我们先了解一下为何IO交互要是 Page.

为何MySQL和磁盘进行IO交互的时候，要采用Page的方案进行交互呢?用多少，加载多少不香吗?
如上面的5条记录，如果MySQL要查找id=2的记录，第一次加载id=1，第二次加载id=2，一次一条记录，那么就需要2次IO。如果要找id=5，那么就需要5次IO。
但，如果这5条(或者更多)都被保存在一个Page中(16KB，能保存很多记录),那么第一次IO查找id=2的时候，整个Page会被加载到MySQL的Buffer Pool中，这里完成了一次IO。

但是往后如果在查找id=1,3,4,5等，完全不需要进行IO了，而是直接在内存中进行了。所以，就在单Page里面，大大减少了IO的次数。你怎么保证，用户一定下次找的数据，就在这个Page里面？我们不能严格保证，但是有很大概率，因为有局部性原理。
往往IO效率低下的最主要矛盾不是IO单次数据量的大小，而是IO的次数

理解单个Page:

MySQL 中要管理很多数据表文件，而要管理好这些文件，就需要 先描述，在组织 ,我们目前可以简单理解成一个个独立文件是有一个或者多个Page构成的。

不同的 Page ，在 MySQL 中，都是 16KB ，使用 prev 和 next 构成双向链表 

因为有主键的问题， MySQL 会默认按照主键给我们的数据进行排序，从上面的Page内数据记录可以看出，数据是有序且彼此关联的。

为什么数据库在插入数据时要对其进行排序呢？我们按正常顺序插入数据不是也挺好的吗？
插入数据时排序的目的，就是优化查询的效率。
页内部存放数据的模块，实质上也是一个链表的结构，链表的特点也就是增删快，查询修改慢，所以优化查询的效率是必须的。
正式因为有序，在查找的时候，从头到后都是有效查找，没有任何一个查找是浪费的，而且，如果运气好，是可以提前结束查找过程的.

当一个表里面的数据非常多的时候，即使数据是有序存储的，再查找的效率上也是不理想的，但是我们基于有序可以实现目录结构，这种目录结构就是按照主键有序来进行分配的。

理解多个Page：

通过上面的分析，我们知道，上面页模式中，只有一个功能，就是在查询某条数据的时候直接将一
整页的数据加载到内存中，以减少硬盘IO次数，从而提高性能。但是，我们也可以看到，现在的页
模式内部，实际上是采用了链表的结构，前一条数据指向后一条数据，本质上还是通过数据的逐条
比较来取出特定的数据。
如果有1千万条数据，一定需要多个Page来保存1千万条数据，多个Page彼此使用双链表链接起
来，而且每个Page内部的数据也是基于链表的。那么，查找特定一条记录，也一定是线性查找。这效率也太低了。

 所以我们引入了目录结构：

页目录

我们在看《STL源码刨析》这本书的时候，如果我们要看<迭代器>，找到该章节有两种做法

• 从头逐页的向后翻，直到找到目标内容。
• 通过书提供的目录，发现迭代器章节在234页(假设)，那么我们便直接翻到234页。同时，查找目录的方案，可以顺序找，不过因为目录肯定少，所以可以快速提高定位
• 本质上，书中的目录，是多花了纸张的，但是却提高了效率
• 所以，目录，是一种“空间换时间的做法”

对于mysql的单页page同样可以使用目录结构：

那么当前，在一个Page内部，我们引入了目录。比如，我们要查找id=4记录，之前必须线性遍历4次，才能拿到结果。现在直接通过目录2[3]，直接进行定位新的起始位置，提高了效率。现在我们可以再次正式回答上面的问题了，为何通过键值 MySQL 会自动排序？ 可以很方便引入目录

多页情况：

MySQL 中每一页的大小只有 16KB ，单个Page大小固定，所以随着数据量不断增大， 16KB 不可能存下所有的数据，那么必定会有多个页来存储数据。

在单表数据不断被插入的情况下， MySQL 会在容量不足的时候，自动开辟新的Page来保存新的数据，然后通过指针的方式，将所有的Page组织起来。

在单表数据不断被插入的情况下， MySQL 会在容量不足的时候，自动开辟新的Page来保存新的数据，然后通过指针的方式，将所有的Page组织起来。

存在一个目录页来管理页目录，目录页中的数据存放的就是指向的那一页中最小的数据。有数据，就可通过比较，找到该访问那个Page，进而通过指针，找到下一个Page。 

其实目录页的本质也是页，普通页中存的数据是用户数据，而目录页中存的数据是普通页的地址。

可是，我们每次检索数据的时候，该从哪里开始呢？虽然顶层的目录页少了，但是还要遍历啊？不用担心，可以在加目录页 ，直到最顶层只有一个页目录，也就是我们开始遍历的起点。

仔细就会发现我们给主键构建的一个目录结构来方便，高效的查找某一主键，这个结构非常像一颗树，其实这就是传说中的B+树啊！没错，至此，我们已经给我们的表user构建完了主键的索引构建。
随便找一个id=？我们发现，现在查找的Page数一定减少了，也就意味着IO次数减少了，那么效率也就提高了。

复盘一下：

• Page分为目录页和数据页。目录页只放各个下级Page的最小键值。
• 查找的时候，自定向下找，只需要加载部分目录页到内存，即可完成算法的整个查找过程，大大减少了IO次数

InnoDB 在建立索引结构来管理数据的时候，其他数据结构为何不行？ 

• 链表？线性遍历。
• 二叉搜索树？退化问题，可能退化成为线性结构。
• AVL &&红黑树？虽然是平衡或者近似平衡，但是毕竟是二叉结构，相比较多阶B+，意味着树整体过高，大家都是自顶向下找，层高越低，意味着系统与硬盘更少的IO Page交互。虽然你很秀，但是有更秀的。
• Hash？官方的索引实现方式中， MySQL 是支持HASH的，不过 InnoDB 和 MyISAM 并不支持.Hash跟进其算法特征，决定了虽然有时候也很快(O(1))，不过，在面对范围查找就明显不行，另外还有其他差别，有兴趣可以查一下。
• B树？最值得比较的是 InnoDB 为何不用B树作为底层索引？

B树：

B+树：

目前这两棵树，对我们最有意义的区别是：

1. B树节点，既有数据，又有Page指针，而B+，只有叶子节点有数据，其他目录页，只有键值和Page指针
2. B+叶子节点，全部相连，而B没有 

为何选择B+ ：

1. 节点不存储data，这样一个节点就可以存储更多的key。可以使得树更矮，所以IO操作次数更少。
2. 叶子节点相连，更便于进行范围查找。

聚簇索引 VS 非聚簇索引 ：

MyISAM 存储引擎-主键索引
MyISAM 引擎同样使用B+树作为索引结果，叶节点的 data 域存放的是数据记录的地址。下图为 MyISAM 表的主索引， Col1 为主键。

其中， MyISAM 最大的特点是，将索引Page和数据Page分离，也就是叶子节点没有数据，只有对应数据的地址 。

相较于 MyISAM 索引， InnoDB 是将索引和数据放在一起的。

•  .frm  --表结构数据。
• .MYD  --该表对应的数据，当前没有数据，所以是0。
• .MYI  --该表对应的主键索引数据。

 其中， MyISAM 这种用户数据与索引数据分离的索引方案，叫做非聚簇索引。

1. .frm   --表结构数据。
2. .ibd   --该表对应的主键索引和用户数据，虽然现在一行数据没有，但是该表并不为0，因为有主键索引数据。

其中， InnoDB 这种用户数据与索引数据在一起索引方案，叫做聚簇索引 。

当然， MySQL 除了默认会建立主键索引外，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（普通）索引。
对于 MyISAM ,建立辅助（普通）索引和主键索引没有差别，无非就是主键不能重复，而非主键可重复。下图就是基于 MyISAM 的 Col2 建立的索引，和主键索引没有差别：

同样， InnoDB 除了主键索引，用户也会建立辅助（普通）索引，我们以上表中的 Col3 建立对应的辅助索引如下图 ：

可以看到， InnoDB 的非主键索引中叶子节点并没有数据，而只有对应记录的key值。
所以通过辅助（普通）索引，找到目标记录，需要两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。这种过程，就叫做回表查询。
为何 InnoDB 针对这种辅助（普通）索引的场景，不给叶子节点也附上数据呢？原因就是太浪费空间了。 

三.索引操作

1.创建主键索引

第一种方式:

在创建表的时候，直接在字段名后指定 primary key.

create table user1(id int primary key, name varchar(30));

第二种方式：

在创建表的最后，指定某列或某几列为主键索引

create table user2(id int, name varchar(30), primary key(id));

第三种方式：

创建表以后再添加主键

create table user3(id int, name varchar(30));
alter table user3 add primary key(id);

主键索引的特点：

• 一个表中，最多有一个主键索引，当然可以使复合主键。
• 主键索引的效率高（主键不可重复）。
• 创建主键索引的列，它的值不能为null，且不能重复。
• 主键索引的列基本上是int。

2.唯一索引的创建 

第一种方式

在表定义时，在某列后直接指定unique唯一属性。

create table user4(id int primary key, name varchar(30) unique);

第二种方式

创建表时，在表的后面指定某列或某几列为unique：

create table user5(id int primary key, name varchar(30), unique(name));

第三种方式

创建表以后再添加unique唯一属性

create table user6(id int primary key, name varchar(30)）；
alter table user6 add unique(name);

唯一索引的特点：

1. 一个表中，可以有多个唯一索引
2. 查询效率高。
3. 如果在某一列建立唯一索引，必须保证这列不能有重复数据。
4. 如果一个唯一索引上指定not null，等价于主键索引。

3.普通索引的创建 

第一种方式

在表的定义最后，指定某列为索引

create table user8(id int primary key,
    name varchar(20),
    email varchar(30),
    index(name) 
);

第二种方式

创建完表以后指定某列为普通索引：

create table user9(id int primary key, name varchar(20), email varchar(30));
alter table user9 add index(name);

第三种方式

创建一个索引名为 idx_name 的索引

create table user10(id int primary key, name varchar(20), email varchar(30));
create index user10_email on user10(email);

普通索引的特点：

1. 一个表中可以有多个普通索引，普通索引在实际开发中用的比较多
2. 如果某列需要创建索引，但是该列有重复的值，那么我们就应该使用普通索引

4.全文索引的创建

当对文章字段或有大量文字的字段进行检索时，会使用到全文索引。MySQL提供全文索引机制，但是有要求，要求表的存储引擎必须是MyISAM，而且默认的全文索引支持英文，不支持中文。如果对中文进行全文检索，可以使用sphinx的中文版(coreseek)。

查询有没有database数据 :

如果使用如下查询方式，虽然查询出数据，但是没有使用到全文索引.

可以用explain工具看一下，是否使用到索引:

如何使用全文索引呢？ 

SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body) AGAINST ('database');

四.查询索引 

第一种方法： show keys from 表名;

第二种方法: show index from 表名;

第三种方法（信息比较简略）： desc 表名； 

五.删除索引

第一种方法-删除主键索引： alter table 表名 drop primary key;

第二种方法-其他索引的删除： alter table 表名 drop index 索引名； 索引名就是show keys
from 表名中的 Key_name 字段。

 alter table user10 drop index user10_email;

第三种方法方法： drop index 索引名 on 表名。

drop index name on user6

索引创建原则

1. 比较频繁作为查询条件的字段应该创建索引
2. 唯一性太差的字段不适合单独创建索引，即使频繁作为查询条件
3. 更新非常频繁的字段不适合作创建索引
4. 不会出现在where子句中的字段不该创建索引