新增:数据库索引

Author: guang19

docs/database/事务隔离级别(图文详解).md

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-> 本文由 [SnailClimb](https://github.com/Snailclimb) 和 [BugSpeak](https://github.com/BugSpeak) 共同完成。
+> 本文由 [SnailClimb](https://github.com/Snailclimb) 和 [guang19](https://github.com/guang19) 共同完成。
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 - [事务隔离级别(图文详解)](#事务隔离级别图文详解)

docs/database/数据库索引.md

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+## 索引
+
+#### 什么是索引?
+**索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构。
+见的索引结构有: B树， B+树和Hash。**
+
+>打个比方: 我们在查字典的时候，如果没有目录，
+>那我们就只能一页一页的去找我们需要查的那个字，速度很慢。
+>
+>如果有目录了，我们只需要先去目录里查找字的位置，然后直接翻到那一页就行了。
+
+<u>索引的作用就相当于目录的作用。</u>
+
+#### 索引的优点
+**索引最大的优点就是数据的检索效率高，这也是为什么要创建和使用索引的原因。
+毕竟大部分系统的读请求总是大于写请求的。**
+
+#### 索引的缺点
+* 创建索引和维护索引需要耗费许多时间。
+>当对表中的数据进行增删改的时候，如果数据有索引，
+>那么索引也需要动态的修改，会降低SQL执行效率。
+
+* 占用物理存储空间
+>索引需要使用物理文件存储，也会耗费一定空间。
+
+#### B树和B+树区别
+* B树的所有节点既存放 键(key) 也存放 数据(data);
+而B+树只有叶子节点存放 key 和 data，其他内节点只存放key。
+
+* B树的叶子节点都是独立的;B+树的叶子节点有一条引用链指向与它相邻的叶子节点。
+
+* B树的检索的过程相当于对范围内的每个节点的关键字做二分查找，
+可能还没有到达叶子节点，检索就结束了。
+而B+树的检索效率就很稳定了，任何查找都是从根节点到叶子节点的过程，
+叶子节点的顺序检索很明显。
+
+![B+树](../../media/pictures/database/B+树.png)
+
+#### Hash索引 和 B+树索引 优劣
+* Hash索引定位快
+>Hash索引指的就是Hash表，最大的优点就是能够在很短的时间内，
+>根据Hash函数定位到数据所在的位置，这是B+树所不能比的。
+
+* Hash冲突
+>知道HashMap或HashTable的同学，相信都知道它们最大的缺点就是Hash冲突了。
+>不过对于数据库来说这还不算最大的缺点。
+
+* Hash索引不支持顺序和范围查询(Hash索引不支持顺序和范围查询是它最大的缺点。)
+>试想一种情况:
+
+````text
+SELECT * FROM tb1 WHERE id < 500;
+````
+
+>B+树是有序的，在这种范围查询中，优势非常大，
+>直接遍历比500小的叶子节点就够了。
+>
+>而Hash索引是根据hash算法来定位的，难不成还要把 1 - 499的数据，
+>每个都进行一次hash计算来定位吗?这就是Hash最大的缺点了。 
+
+---
+
+### 索引类型
+
+#### 主键索引(Primary Key)
+**数据表的主键列使用的就是主键索引。**
+
+**一张数据表有只能有一个主键，并且主键不能为null，不能重复。**
+
+**在mysql的InnoDB的表中，当没有显示的指定表的主键时，
+InnoDB会自动先检查表中是否有唯一索引的字段，如果有，
+则选择改字段为默认的主键，否则InnoDB将会自动创建一个6Byte的自增主键。**
+
+#### 二级索引(辅助索引)
+**二级索引又称为辅助索引，是因为二级索引的叶子节点存储的数据是主键。
+也就是说，通过二级索引，可以定位主键的位置。**
+
+唯一索引，普通索引，前缀索引等索引属于二级索引。
+
+<u>PS:不懂的同学可以暂存疑，慢慢往下看，后面会有答案的，也可以自行搜索。</u>
+
+* 唯一索引(Unique Key)
+>唯一索引也是一种约束。
+
+**唯一索引的属性列不能出现重复的数据，但是允许数据为NULL，一张表允许创建多个唯一索引。**
+
+>建立唯一索引的目的大部分时候都是为了该属性列的数据的唯一性，而不是为了查询效率。
+
+* 普通索引(Index)
+**普通索引的唯一作用就是为了快速查询数据，
+一张表允许创建多个普通索引，并允许数据重复和NULL。**
+
+* 前缀索引(Prefix)
+**前缀索引只适用于字符串类型的数据。**
+
+>前缀索引是对文本的前几个字符创建索引，相比普通索引建立的数据更小，
+>因为只取前几个字符。
+
+* 全文索引(Full Text)
+>全文索引主要是为了检索大文本数据中的关键字的信息，
+>是目前搜索引擎数据库使用的一种技术。
+>Mysql5.6之前只有MYISAM引擎支持全文索引，5.6之后InnoDB也支持了全文索引。
+
+二级索引:
+![B+树](../../media/pictures/database/B+树二级索引(辅助索引).png)
+
+### 聚集索引与非聚集索引
+
+#### 聚集索引
+**聚集索引即索引结构和数据一起存放的索引。**
+
+**主键索引属于聚集索引。**
+
+>在Mysql中，InnoDB引擎的表的.ibd文件就包含了该表的索引和数据，
+>对于InnoDB引擎表来说，该表的索引(B+树)的每个非叶子节点存储索引，
+>叶子节点存储索引和索引对应的数据。
+
+#### 聚集索引的优点
+>聚集索引的查询速度非常的快，因为整个B+树本身就是一颗多叉平衡树，
+>叶子节点也都是有序的，定位到索引的节点，就相当于定位到了数据。
+
+#### 聚集索引的缺点
+* 依赖于有序的数据
+>因为B+树是多路平衡树，如果索引的数据不是有序的，
+>那么就需要在插入时排序，如果数据是整型还好，
+>否则类似于字符串或UUID这种又长又难比较的数据，插入或查找的速度肯定比较慢。
+
+* 更新代价大
+>如果对索引列的数据被修改时，那么对应的索引也将会被修改，
+>而且况聚集索引的叶子节点还存放着数据，修改代价肯定是较大的，
+>所以对于主键索引来说，主键一般都是不可被修改的。
+
+#### 非聚集索引
+
+**非聚集索引即索引结构和数据分开存放的索引。**
+
+**二级索引属于非聚集索引。**
+
+>MYISAM引擎的表的.MYI文件包含了表的索引，
+>该表的索引(B+树)的每个叶子非叶子节点存储索引，
+>叶子节点存储索引和索引对应数据的指针，指向.MYD文件的数据。
+>
+**非聚集索引的叶子节点并不一定存放数据的指针，
+因为二级索引的叶子节点就存放的是主键，根据主键再回表查数据。**
+
+#### 非聚集索引的优点
+* 更新代价比聚集索引要小
+>非聚集索引的更新代价就没有聚集索引那么大了，非聚集索引的叶子节点是不存放数据的
+
+#### 非聚集索引的缺点
+* 跟聚集索引一样，非聚集索引也依赖于有序的数据
+
+* 可能会二次查询(回表)
+>这应该是非聚集索引最大的缺点了。 
+>当查到索引对应的指针或主键后，可能还需要根据指针或主键再到数据文件或表中查询。
+
+这是Mysql的表的文件截图:
+
+![Mysql表文件截图](../../media/pictures/database/Mysql索引文件截图.png)
+
+聚集索引和非聚集索引:
+
+![B+树](../../media/pictures/database/B+树索引.png)
+
+#### 非聚集索引一定回表查询吗(覆盖索引)?
+**非聚集索引不一定回表查询。**
+
+>试想一种情况，用户准备使用SQL查询用户名，而用户名字段正好建立了索引。
+
+````text
+ SELECT name FROM table WHERE username='guang19';
+````
+
+>那么这个索引的key本身就是name，查到对应的name直接返回就行了，无需回表查询。
+
+**即使是MYISAM也是这样，虽然MYISAM的主键索引确实需要回表，
+因为它的主键索引的叶子节点存放的是指针。**
+**但是如果SQL查的就是主键呢?**
+```text
+SELECT id FROM table WHERE id=1;
+```
+
+>主键索引本身的key就是主键，查到返回就行了。
+>这种情况就称之为覆盖索引了。
+
+#### 覆盖索引
+**覆盖索引即需要查询的字段正好是索引的字段，那么直接根据该索引，就可以查到数据了，
+而无需回表查询。**
+
+>如主键索引，如果一条SQL需要查询主键，那么正好根据主键索引就可以查到主键。
+>
+>再如普通索引，如果一条SQL需要查询name，name字段正好有索引，
+>那么直接根据这个索引就可以查到数据，也无需回表。
+
+覆盖索引:
+![B+树覆盖索引](../../media/pictures/database/B+树覆盖索引.png)
+
+---
+
+### 索引创建原则
+
+#### 单列索引
+单列索引即由一列属性组成的索引。
+
+#### 联合索引(多列索引)
+联合索引即由多列属性组成索引。
+
+#### 最左前缀原则
+>假设创建的联合索引由三个字段组成: 
+
+```text
+ALTER TABLE table ADD INDEX index_name (num,name,age)
+```
+
+>那么当查询的条件有为:
+>num / (num AND name) / (num AND name AND age)时，索引才生效。
+>所以在创建联合索引时，尽量把查询最频繁的那个字段作为最左(第一个)字段。
+>查询的时候也尽量以这个字段为第一条件。
+
+但可能由于版本原因(我的mysql版本为8.0.x),我创建的联合索引，
+相当于在联合索引的每个字段上都创建了相同的索引:
+
+![联合索引(多列索引)](../../media/pictures/database/联合索引(多列索引).png)
+
+无论是否符合最左前缀原则，每个字段的索引都生效:
+
+![联合索引生效](../../media/pictures/database/联合索引之查询条件生效.png)
+
+#### 索引创建注意点
+* 最左前缀原则
+>虽然我目前的Mysql版本较高，好像不遵守最左前缀原则，索引也会生效。
+>但是我们仍应遵守最左前缀原则，以免版本更迭带来的麻烦。
+
+* 选择合适的字段
+
+
+        1.不为NULL的字段
+>>>索引字段的数据应该尽量不为NULL，因为对于数据为NULL的字段，数据库较难优化。
+>>>如果字段频繁被查询，但又避免不了为NULL，建议使用0,1,true,false
+>>>这样语义较为清晰的短值或短字符作为替代。
+
+        2.被频繁查询的字段
+>>>我们创建索引的字段应该是查询操作非常频繁的字段。
+
+        3.被作为条件查询的字段
+>>>被作为WHERE条件查询的字段，应该被考虑建立索引。
+
+        4.被经常频繁用于连接的字段
+>>>经常用于连接的字段可能是一些外键列，对于外键列并不一定要建立外键，
+>>>只是说该列涉及到表与表的关系。
+>>>对于频繁被连接查询的字段，可以考虑建立索引，提高多表连接查询的效率。
+
+* 不合适的字段
+
+
+        1.被频繁更新的字段应该慎重建立索引
+
+>>>虽然索引能带来查询上的效率，但是维护索引的成本也是不小的。
+>>>如果一个字段不被经常查询，反而被经常修改，那么就更不应该在这种字段上建立索引了。
+
+        2.不被经常查询的字段没有必要建立索引
+
+* 尽可能的考虑建立联合索引而不是单列索引
+>因为索引是需要占用磁盘空间的，可以简单理解为每个索引都对应着一颗B+树。
+>如果一个表的字段过多，索引过多，那么当这个表的数据达到一个体量后，
+>索引占用的空间也是很多的，且修改索引时，耗费的时间也是较多的。
+>
+>如果是联合索引，多个字段在一个索引上，那么将会节约很大磁盘空间，
+>且修改数据的操作效率也会提升。
+
+* 考虑在字符串类型的字段上使用前缀索引代替普通索引
+>前缀索引仅限于字符串类型，较普通索引会占用更小的空间，
+>所以可以考虑使用前缀索引带替普通索引。
+
+* 使用索引一定能提高查询性能吗?
+>大多数情况下，索引查询都是比全表扫描要快的。
+>但是如果数据库的数据量不大，那么使用索引也不一定能够带来很大提升。