什么是索引

一个索引是存储的表中一个特定列的值数据结构。索引是在表的列上创建，以协助快速查询、更新数据库表中数据。所以，要记住的关键点是索引包含一个表中列的值，并且这些值存储在一个数据结构中。请记住记住这一点：索引是一种数据结构。

那什么样的数据结构可以作为索引？

B-Tree 是最常用的用于索引的数据结构。因为它们是时间复杂度低，查找、删除、插入操作都可以可以在对数时间内完成。另外一个重要原因存储在 B-Tree 中的数据是有序的。数据库管理系统通常决定索引应该用哪些数据结构。但是，在某些情况下，你在创建索引时可以指定索引要使用的数据结构。

索引中B+数叶子结点存了哪些信息？

当前节点值+主键值+下一节点的指针。

为什么要加索引，它是怎么提高性能的，在哪列加索引

比方说我们运行以下的 sql 语句

1	SELECT * FROM Employee WHERE Employee_Name = 'Jesus'

一旦我们运行这个查询由于我们想要得到每一个名字为 Jesus 的雇员信息，在查询到第一个符合条件的行后，不能停止查询，因为可能还有其他符合条件的行。所以，必须一行一行的查找直到最后一行，这就意味数据库不得不检查上千行数据才能找到所以名字为 Jesus 的雇员。这就是所谓的全表扫描。

使用索引的话，因为索引基本上是用来存储列值的数据结构，这使查找这些列值更加快速。如果索引使用最常用的数据结构 B-Tree那么其中的数据是有序的。假设我们在 Employee_Name这一列上创建一个B-Tree索引，索引已经排序意味着查询一个名字会快很多，因为名字少字母为‘J’的员工都是排列在一起的。另外重要的一点是，索引同时存储了表中相应行的指针以获取其他列的数据。

因此索引的全部意义就是通过缩小一张表中需要查询的记录/行的数目来加快搜索的速度。

那么在创建索引的时候，应该考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引：

一般来说，应该在这些列上创建索引：

在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；
在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；
在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；
在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；
在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；
在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。

不应该创建索引的的这些列具有下列特点：

对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。
对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。
对于那些定义为 text , image 和 bit 数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。
当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。

索引的好处和缺点

好处

通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。

缺点

创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。

什么时候索引会失效

条件中有or
对于多列索引，不是使用的第一部分(第一个)，则不会使用索引
like查询是以%开头
如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引
使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引

索引存了哪些内容

数据库索引是创建在表的某列上的，并且存储了这一列的所有值。但是，数据库索引并不存储这个表中其他列（字段）的值，同时索引还存储了指向表中某一行的指针。

索引种类

唯一索引：UNIQUE 例如：create unique index stusno on student（sno）；
表明此索引的每一个索引值只对应唯一的数据记录，对于单列惟一性索引，这保证单列不包含重复的值。对于多列惟一性索引，保证多个值的组合不重复。
主键索引： primary key
数据库表经常有一列或列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。
聚集索引（也叫聚簇索引）：cluster
在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。如果某索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。

根据实现方式

聚集索引
非聚集索引
哈希索引
B+-树索引（二分查找）

聚集索引，表数据按照索引的顺序来存储的。对于聚集索引，叶子结点即存储了真实的数据行，不再有另外单独的数据页。但是非聚集索引，表数据存储顺序与索引顺序无关。对于非聚集索引，叶结点包含索引字段值及指向数据页数据行的逻辑指针，该层紧邻数据页，其行数量与数据表行数据量一致。

这样的结果就是取出一定范围内的数据使用聚集索引比较好，而且当通过聚簇索引查找目标数据时理论上比非聚簇索引要快，因为非聚簇索引定位到对应主键时还要多一次目标记录寻址,即多一次I/O。但是插入速度严重依赖于插入顺序。

唯一索引和主键索引

主键索引是特殊的唯一索引，每个表只能建一个，但是唯一索引能建多个

主健可作外健，唯一索引不可

主健不可为空，唯一索引可以。

索引原理

就是底层使用的数据结构，然后可以介绍一下索引的优缺点

单列和联合索引

为了提高数据库效率，建索引是家常便饭；那么当查询条件为2个及以上时，我们是创建多个单列索引还是创建一个联合索引，也就是我们需要挑选的。

复合索引的结构与电话簿类似，人名由姓和名构成，电话簿首先按姓氏对进行排序，然后按名字对有相同姓氏的人进行排序。如果您知道姓，电话簿将非常有用；如果您知道姓和名，电话簿则更为有用，但如果您只知道名不姓，电话簿将没有用处。但是建议列数最多不要越过3列否则虽然减少了回表动作，但索引块过多，查询时就要遍历更多的索引块了

创建复合索引时，应该仔细考虑列的顺序。对索引中的所有列执行搜索或仅对前几列执行搜索时，复合索引非常有用；仅对后面的任意列执行搜索时，复合索引则没有用处。当创建 (a,b,c) 联合索引时，相当于创建了 (a) 单列索引，(a,b) 联合索引以及 (a,b,c) 联合索引想要索引生效的话,只能使用 a和a,b和a,b,c三种组合；当然 a,c 组合也可以，但实际上只用到了 a 的索引，c 并没有用到！

这个也就是我们常见的最左匹配原则顾名思义是最左优先，以最左边的为起点任何连续的索引都能匹配上，
注：如果第一个字段是范围查询需要单独建一个索引
注：在创建联合索引时，要根据业务需求，where子句中使用最频繁的一列放在最左边。这样的话扩展性较好，比如 userid 经常需要作为查询条件，而 mobile 不常常用，则需要把 userid 放在联合索引的第一位置，即最左边

什么时候该用联合索引以及如何设计组合索引更高效

等值查询中，查询条件 a 返回的条目比较多，查询条件 b 返回的条目比较多，而同时查询 a、b 返回的条目比较少，那么适合建立联合索引；
对于有等值查询的列和范围查询的列，等值查询的列建在前、范围查询的列建在后比较实用；
如果联合索引列的前置列与索引单列一致，那么单列查询可以用到索引，这样就避免了再建单列索引，因此联合索引的前置列应尽量与单列一致；

联合索引题目

有ABCD，建立了index(A,C,D)
查A = xx and D = xx可以吗
查C = xx and D = xx可以吗
查C = xx and A = xx可以吗

答：部分索引无索引部分索引

什么时候使用B+索引

当查询表中很少一部分数据时，B+ 索引才有意义。对于性别，地区类型字段，他们取值范围很小，即低选择性。这时加 B+ 索引是没有必要的。相反，某个字段取值范围很广，如姓名，几乎没有重复，即高选择性，则使用B+索引是比较合适的。因此。当访问高选择性字段并取出很少一部分数据时，该字段加 B+ 索引是非常有效的。但是当取出的数据行占表中大部分数据时，数据库就不会使用 B+ 索引了。