索引是存储引擎用于快速找到数据记录的一种数据结构,就好比一本教课书的目录部分,通过目录中找到对应文章的页码，便可快速定位到需要的文章。MySQL 中也是一样的道理，进行数据查找时，首先查看查询条件是否命中某条索引，符合则通过索引查找相关数据,如果不符合则需要全表扫描，即需要一条一条地查找记录，直到找到与条件符合的记录。
对字段Col 2添加了索引，就相当于在硬盘上为Col 2维护了一个索引的数据结构，即这个二叉搜索树。二叉搜索树的每个结点存储的是(K，V) 结构，key 是Col2, value 是该key所在行的文件指针(地址)。比如: 该二叉搜索树的根节点就是: (34, 0x07)。现在对Col 2添加了索引，这时再去查找Col 2 = 89这条记录的时候会先去查找该二叉搜索树(二叉树的遍历查找)。读34到内存，89 >34; 继续右侧数据，读89到内存，89== 89;找到数据返回。找到之后就根据当前结点的value快速定位到要查找的记录对应的地址。我们可以发现，只需要查找两次就可以定位到记录的地址，查询速度就提高了。
这就是我们为什么要建索引，目的就是为了减少磁盘I/O的次数，加快查询速率。
MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
索引的本质：索引是数据结构。你可以简单理解为“排好序的快速查找数据结构”，满足特定查找算法。 这些数据结构以某种方式指向数据， 这样就可以在这些数据结构的基础上实现 高级查找算法 。
索引是在存储引擎中实现的，因此每种存储引擎的索引不-定完全相同,并且每种存储引擎不一定支持所有索引类型。同时，存储引擎可以定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引，总索引长度至少为256字节。有些存储引擎支持更多的索引数和更大的索引长度。
（1）类似大学图书馆建书目索引，提高数据检索的效率，降低 数据库的IO成本 ，这也是创建索引最主 要的原因。
（2）通过创建唯一索引，可以保证数据库表中每一行 数据的唯一性 。
（3）在实现数据的 参考完整性方面，可以 加速表和表之间的连接 。换句话说，对于有依赖关系的子表和父表联合查询时， 可以提高查询速度。
（4）在使用分组和排序子句进行数据查询时，可以显著 减少查询中分组和排序的时间 ，降低了CPU的消耗。
增加索引也有许多不利的方面，主要表现在如下几个方面：
（1）创建索引和维护索引要 耗费时间 ，并 且随着数据量的增加，所耗费的时间也会增加。
（2）索引需要占 磁盘空间 ，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， 存储在磁盘上 ，如果有大量的索引，索引文件就可能比数据文 件更快达到最大文件尺寸。
（3）虽然索引大大提高了查询速度，同时却会 降低更新表的速度 。当对表 中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态地维护，这样就降低了数据的维护速度。
因此，选择使用索引时，需要综合考虑索引的优点和缺点。
索引可以提高查询的速度，但是会影响插入记录的速度。在批量大量更新的情况下，最好的办法是先删除表中的索引，然后插入数据，插入完成后再创建索引。
先来看一个精确匹配的例子：
SELECT [列名列表] FROM 表名 WHERE 列名 = xxx;1.在一个页中的查找
假设目前表中的记录比较少,所有的记录都可以被存放到一个页中，在查找记录的时候可以根据搜索条件的不同分为两种情况:
2.在很多页中查找
大部分情况下我们表中存放的记录都是非常多的，需要好多的数据页来存储这些记录。在很多页中查找记录的话可以分为两个步骤:
在没有索引的情况下，不论是根据主键列或者其他列的值进行查找，由于我们并不能快速的定位到记录 所在的页，所以只能 从第一个页 沿着 双向链表 一直往下找，在每一个页中根据我们上面的查找方式去查 找指定的记录。因为要遍历所有的数据页，所以这种方式显然是 超级耗时 的。如果一个表有一亿条记录 呢？此时 索引 应运而生。
建一个表：
mysql> CREATE TABLE index_demo(
-> c1 INT,
-> c2 INT,
-> c3 CHAR(1),
-> PRIMARY KEY(c1)
-> ) ROW_FORMAT = Compact;
这个新建的 index_demo 表中有2个INT类型的列，1个CHAR(1)类型的列，而且我们规定了c1列为主键， 这个表使用 Compact 行格式来实际存储记录的。这里我们简化了index_demo表的行格式示意图：
我们只在示意图里展示记录的这几个部分：
将记录格式示意图的其他信息项暂时去掉并把它竖起来的效果就是这样：
把一些记录放到页里的示意图就是：
我们在根据某个搜索条件查找一些记录时为什么要遍历所有的数据页呢？因为各个页中的记录并没有规 律，我们并不知道我们的搜索条件匹配哪些页中的记录，所以不得不依次遍历所有的数据页。所以如果 我们 想快速的定位到需要查找的记录在哪些数据页 中该咋办？我们可以为快速定位记录所在的数据页而 建立一个目录 ，建这个目录必须完成下边这些事：
下一个数据页中用户记录的主键值必须大于上一个页中用户记录的主键值。
假设:每个数据页最多能存放3条记录(实际上一个数据页非常大,可以存放下好多记录)。有了这个假设之后我们向index_demo表插入3条记录:
那么这些记录已经按照主键值的大小串联成一个单向链表了 ，如图所示:
从图中可以看出来，index_ demo表中的3条记录都被插入到了编号为10的数据页中了。此时我们再来插入一条记录:
mysql> INSERT INTO index_demo VALUES(4,4,'a');
因为页10最多只能放3条记录,所以我们不得不再分配一个新页:
注意,新分配的数据页编号可能并不是连续的。它们只是通过维护着.上一个页和下一个页的编号而建立了链表关系。另外，页10中用户记录最大的主键值是5，而页28中有一条记录的主键值是4，因为5 > 4,所以这就不符合下一个数据页中用户记录的主键值必须大于上一个页中用户记录的主键值的要求，所以在插入主键值为4的记录的时候需要伴随着一次记录移动，也就是把主键值为5的记录移动到页28中，然后再把主键值为4的记录插入到页10中，这个过程的示意图如下:
这个过程表明了在对页中的记录进行增删改操作的过程中，我们必须通过一些诸如记录移动的操作来始终保证这个状态一直成立:下一个数据页中用户记录的主键值必须大于.上一个页中用户记录的主键值。这个过程我们称为页分裂。
由于数据页的编号可能是不连续的，所以在向index_ demo表中插入许多条记录后，可能是这样的效果:
因为这些16KB的页在物理存储上是不连续的，所以如果想从这么多页中根据主键值快速定位某些记录所在的页，我们需要给它们做个目录，每个页对应一个目录项,每个目录项包括下边两个部分:
所以我们为上边几个页做好的目录就像这样子：
以 页28 为例，它对应 目录项2 ，这个目录项中包含着该页的页号 28 以及该页中用户记录的最小主键值 5 。我们只需要把几个目录项在物理存储器上连续存储（比如：数组），就可以实现根据主键值快速查找某条记录的功能了。比如：查找主键值为 20 的记录，具体查找过程分两步：
至此，针对数据页做的简易目录就搞定了。这个目录有一个别名，称为 索引 。
① 迭代1次：目录项纪录的页
上边称为一个简易的索引方案，是因为我们为了在根据主键值进行查找时使用二分法快速定位具体的目录项而假设所有目录项都可以在物理存储器上连续存储，但是这样做有几个问题:
所以，我们需要一种可以灵活管理所有目录项的方式。我们发现目录项其实长得跟我们的用户记录差不多，不过目录项中的两个列是主键和页号而已，为了和用户记录做一下区分.我们把这些用于表示目录项的记录称为目录项记录。
那InnoDB怎么区分一条记录是普通的用户记录还是目录项记录呢? 使用记录头信息里的 record_type属性,它的各个取值代表的意思如下:
我们把前边使用到的目录项放到数据页中的样子就是这样：
从图中可以看出来，我们新分配了一个编号为30的页来专门存储目录项记录。这里再次强调 目录项记录 和普通的 用户记录 的不同点：
相同点：两者用的是一样的数据页，都会为主键值生成 Page Directory （页目录），从而在按照主键 值进行查找时可以使用 二分法 来加快查询速度。
现在以查找主键为 20 的记录为例，根据某个主键值去查找记录的步骤就可以大致拆分成下边两步：
② 迭代2次：多个目录项纪录的页
虽然说目录项记录中只存储主键值和对应的页号，比用户记录需要的存储空间小多了，但是不论怎么说一个页只有16KB大小，能存放的目录项记录也是有限的，那如果表中的数据太多，以至于一个数据页不足以存放所有的目录项记录,如何处理呢?
这里我们假设一个存储目录项记录的页最多只能存放4条目录项记录，所以如果此时我们再向上图中插入一条主键值为320的用户记录的话，那就需要分配一个新的存储目录项记录的页:
从图中可以看出，我们插入了一条主键值为320的用户记录之后需要两个新的数据页：
现在因为存储目录项记录的页不止一个，所以如果我们想根据主键值查找一条用户记录大致需要3个步 骤，以查找主键值为 20 的记录为例：
确定 目录项记录页
我们现在的存储目录项记录的页有两个，即 页30 和 页32 ，又因为页30表示的目录项的主键值的 范围是 [1, 320) ，页32表示的目录项的主键值不小于 320 ，所以主键值为 20 的记录对应的目 录项记录在 页30 中。
通过目录项记录页 确定用户记录真实所在的页 。
在一个存储 目录项记录 的页中通过主键值定位一条目录项记录的方式说过了。
在真实存储用户记录的页中定位到具体的记录。
③ 迭代3次：目录项记录页的目录页
问题来了，在这个查询步骤的第1步中我们需要定位存储目录项记录的页，但是这些页是不连续的,如果我们表中的数据非常多则会产生很多存储目录项记录的页，那我们怎么根据主键值快速定位一个存储目录项记录的页呢?
那就为这些存储目录项记录的页再生成一个更高级的目录，就像是一个多级目录一样，大目录里嵌套小目录， 小目录里才是实际的数据,所以现在各个页的示意图就是这样子:
如图，我们生成了一个存储更高级目录项的 页33 ，这个页中的两条记录分别代表页30和页32，如果用 户记录的主键值在 [1, 320) 之间，则到页30中查找更详细的目录项记录，如果主键值 不小于320 的 话，就到页32中查找更详细的目录项记录。
我们可以用下边这个图来描述它：
这个数据结构，它的名称是 B+树 。
④ B+Tree
一个B+树的节点其实可以分成好多层，规定最下边的那层，也就是存放我们用户记录的那层为第 0 层， 之后依次往上加。之前我们做了一个非常极端的假设：存放用户记录的页 最多存放3条记录 ，存放目录项 记录的页 最多存放4条记录 。
其实真实环境中一个页存放的记录数量是非常大的，假设所有存放用户记录 的叶子节点代表的数据页可以存放 100条用户记录 ，所有存放目录项记录的内节点代表的数据页可以存 放 1000条目录项记录 ，那么：
你的表里能存放 100000000000 条记录吗？所以一般情况下，我们 用到的B+树都不会超过4层 ，那我们 通过主键值去查找某条记录最多只需要做4个页面内的查找（查找3个目录项页和一个用户记录页），又 因为在每个页面内有所谓的 Page Directory （页目录），所以在页面内也可以通过 二分法 实现快速 定位记录。
索引按照物理实现方式，索引可以分为 2 种：聚簇（聚集）和非聚簇（非聚集）索引。我们也把非聚集 索引称为二级索引或者辅助索引。
聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式(所有的用户记录都存储在了叶子节点)，也就是所谓的索引即数据，数据即索引。
术语"聚簇"表示数据行和相邻的键值聚簇的存储在一起。
特点：
B+树的 叶子节点 存储的是完整的用户记录。
所谓完整的用户记录，就是指这个记录中存储了所有列的值（包括隐藏列）。
我们把具有这两种特性的B+树称为聚簇索引，所有完整的用户记录都存放在这个聚簇索引的叶子节点处。这种聚簇索引并不需要我们在MySQL语句中显式的使用INDEX语句去创建，InnoDB 存储引擎会自动的为我们创建聚簇索引。
优点：
缺点：
**限制: **
上边介绍的聚簇索引只能在搜索条件是主键值时才能发挥作用，因为B+树中的数据都是按照主键进行排序的。那如果我们想以别的列作为搜索条件该怎么办呢?肯定不能是从头到尾沿着链表依次遍历记录一遍。
答案:我们可以多建几棵B+树，不同的B+树中的数据采用不同的排序规则。比方说我们用c2列的大小作为数据页、页中记录的排序规则，再建一棵B+树， 效果如下图所示:
这个B+树与上边介绍的聚簇索引有几处不同:
所以如果我们现在想通过c2列的值查找某些记录的话就可以使用我们刚刚建好的这个B+树了。以查找c2列的值为4的记录为例，查找过程如下:
概念：回表 我们根据这个以c2列大小排序的B+树只能确定我们要查找记录的主键值，所以如果我们想根 据c2列的值查找到完整的用户记录的话，仍然需要到 聚簇索引 中再查一遍，这个过程称为 回表 。也就 是根据c2列的值查询一条完整的用户记录需要使用到 2 棵B+树！
问题：为什么我们还需要一次 回表 操作呢？直接把完整的用户记录放到叶子节点不OK吗？
如果把完整的用户记录放到叶子节点是可以不用回表。但是太占地方了，相当于每建立一棵B+树都需要把所有的用户记录再都拷贝一遍，这就有点太浪费存储空间了。
因为这种按照非主键列建立的B+树需要一次回表操作才 可以定位到完整的用户记录,所以这种B+树也被称为二级索引(英文名 secondary index) ， 或者辅助索引。由于我们使用的是c2列的大小作为B+树的排序规则，所以我们也称这个B+树是为c2列建立的索引。
非聚簇索引的存在不影响数据在聚簇索引中的组织，所以一张表可以有多个非聚簇索引。
小结:聚簇索引与非聚簇索引的原理不同，在使用上也有一些区别:
聚簇索引的叶子节点存储的就是我们的数据记录，非聚簇索引|的叶子节点存储的是数据位置。非聚簇索引不会影响数据表的物理存储顺序。
一个表只能有一个聚簇索引，因为只能有一种排序存储的方式，但可以有多个非聚簇索引，也就是多个索引目录提供数据检索。|
使用聚簇索引的时候，数据的查询效率高，但如果对数据进行插入，删除，更新等操作,效率会比非聚簇索引低。
我们也可以同时以多个列的大小作为排序规则，也就是同时为多个列建立索引，比方说我们想让B+树按 照 c2和c3列 的大小进行排序，这个包含两层含义：
为c2和c3列建立的索引的示意图如下:
如图所示，我们需要注意以下几点:
注意一点，以c2和c3列的大小为排序规则建立的B+树称为 联合索引 ，本质上也是一个二级索引。它的意 思与分别为c2和c3列分别建立索引的表述是不同的，不同点如下：
我们前边介绍B+树索引的时候，为了大家理解上的方便，先把存储用户记录的叶子节点都画出来,然后接着画存储目录项记录的内节点，实际上B+树的形成过程是这样的:
这个过程特别注意的是: 一个B+树索引的根节点自诞生之日起，便不会再移动。这样只要我们对某个表建立一个索引，那么它的根节点的页号便会被记录到某个地方，然后凡是InnoDB存储引擎需要用到这个索引的时候，都会从那个固定的地方取出根节点的页号,从而来访问这个索引。
我们知道B+树索引的内节点中目录项记录的内容是索引列+页号的搭配，但是这个搭配对于二级索引来说有点儿不严谨。还拿index_demo表为例，假设这个表中的数据是这样的:
如果二级索引中目录项记录的内容只是索引列+页号的搭配的话，那么为c2列建立索引后的B+树应该长这样:
如果我们想新插入一行记录，其中c1、c2、c3 的值分别是: 9、1、'c', 那么在修改这个为c2列建立的二级索引|对应的B+树时便碰到了个大问题: 由于页3中存储的目录项记录是由c2列+页号的值构成的，页3 中的两条目录项记录对应的c2列的值都是1，而我们新插入的这条记录的c2列的值也是1,那我们这条新插入的记录到底应该放到页4中，还是应该放到页5中啊?答案是:对不起，懵了。
为了让新插入记录能找到目己在那个页里，我们需要保证在B+树的同一层内节点的目录项记录除页号这个字段以外是唯一的。所以对于二级索引的内节点的目录项记录的内容实际上是由三个部分构成的:
也就是我们把主键值也添加到二级索引内节点中的目录项记录了,这样就能保证B+树每一层节点中各条目录项记录除页号这个字段外是唯一的，所以我们为c2列建立二级索引后的示意图实际上应该是这样子的:
这样我们再插入记录(9，1， 'c')时，由于页3中存储的目录项记录是由c2列+主键+页号的值构成的，可以先把新记录的c2列的值和页3中各目录项记录的c2列的值作比较，如果c2列的值相同的话，可以接着比较主键值，因为B+树同一层中不同目录项记录的c2列+主键的值肯定是不一样的，所以最后肯定能定位唯一的一条目录项记录，在本例中最后确定新记录应该被插入到页5中。
一个B+树只需要很少的层级就可以轻松存储数亿条记录,查询速度相当不错! 这是因为B+树本质上就是一个大的多层级目录，每经过一个目录时都会过滤掉许多无效的子目录，直到最后访问到存储真实数据的目录。那如果一个大的目录中只存放一个子目录是个啥效果呢?那就是目录层级非常非常非常多,而且最后的那个存放真实数据的目录中只能存放一条记录。费了半天劲只能存放一条真实的用户记录?所以InnoDB的一个数据页至少可以存放两条记录。
B树索引适用存储引擎如表所示：
| 索引 / 存储引擎 | MyISAM | InnoDB | Memory |
|---|---|---|---|
| B-Tree索引 | 支持 | 支持 | 支持 |
即使多个存储引擎支持同一种类型的索引，但是他们的实现原理也是不同的。Innodb和MyISAM默认的索 引是Btree索引；而Memory默认的索引是Hash索引。
MyISAM引擎使用 B+Tree 作为索引结构，叶子节点的data域存放的是 数据记录的地址 。
下图是MyISAM索引的原理图。
我们知道InnoDB中索引即数据，也就是聚簇索引的那棵B+树的叶子节点中已经把所有完整的用户记录都包含了,而MyISAM的索引方案虽然也使用树形结构，但是却将索引和数据分开存储:
这里设表一共有三列， 假设我们以Col1为主键，上图是一 个MyISAM表的主索引(Primarykey)示意。可以看出MyISAM的索引文件仅仅保存数据记录的地址。在MyISAM中， 主键索引和二级索引(Secondary key)在结构.上没有任何区别，只是主键索引要求key是唯一的， 而二级索引的key可以重复。如果我们在Col2.上建立一个二级索引，则此索引的结构如下图所示:
同样也是一棵B+Tree, data域保存数据记录的地址。因此，MyISAM中索引检索的算法为:首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在,则取出其data域的值，然后以data域的值为地址,读取相应数据记录。
MyISAM的索引方式都是“非聚簇”的，与InnoDB包含1个聚簇索引是不同的。小结两种引擎中索引的区 别：
① 在InnoDB存储引擎中，我们只需要根据主键值对 聚簇索引 进行一次查找就能找到对应的记录，而在 MyISAM 中却需要进行一次 回表 操作，意味着MyISAM中建立的索引相当于全部都是 二级索引 。
② InnoDB的数据文件本身就是索引文件，而MyISAM索引文件和数据文件是 分离的 ，索引文件仅保存数 据记录的地址。
③ InnoDB的非聚簇索引data域存储相应记录 主键的值 ，而MyISAM索引记录的是 地址 。换句话说， InnoDB的所有非聚簇索引都引用主键作为data域。
④ MyISAM的回表操作是十分 快速 的，因为是拿着地址偏移量直接到文件中取数据的，反观InnoDB是通 过获取主键之后再去聚簇索引里找记录，虽然说也不慢，但还是比不上直接用地址去访问。
⑤ InnoDB要求表 必须有主键 （ MyISAM可以没有 ）。如果没有显式指定，则MySQL系统会自动选择一个 可以非空且唯一标识数据记录的列作为主键。如果不存在这种列，则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐 含字段作为主键，这个字段长度为6个字节，类型为长整型。
小结:
了解不同存储引擎的索引|实现方式对于正确使用和优化索引都非常有帮助。比如:
举例1: 知道了InnoDB的索引实现后，就很容易明白为什么不建议使用过长的字段作为主键，因为所有二级索引都引用主键索引，过长的主键索引会令二级索引变得过大。(一页数据最多16kb,过长的主键,会使每页存的记录变少,页数变多)
举例2:用非单调的字段作为主键在InnoDB中不是个好主意，因为InnoDB数据文件本身 是一棵B+Tree, 非单调的主键会造成在插入新记录时，数据文件为了维持B+Tree的特性而频繁的分裂调整,十分低效,而使用自增字段作为主键则是一个很好的选择。
索引是个好东西，可不能乱建，它在空间和时间上都会有消耗：
空间上的代价
每建立一个索引都要为它建立一棵B+树，每一棵B+树的每一个节点都是一个数据页，一个页默认会 占用 16KB 的存储空间，一棵很大的B+树由许多数据页组成，那就是很大的一片存储空间。
时间上的代价
每次对表中的数据进行 增、删、改 操作时，都需要去修改各个B+树索引。而且我们讲过，B+树每 层节点都是按照索引列的值 从小到大的顺序排序 而组成了 双向链表 。不论是叶子节点中的记录，还 是内节点中的记录（也就是不论是用户记录还是目录项记录）都是按照索引列的值从小到大的顺序 而形成了一个单向链表。而增、删、改操作可能会对节点和记录的排序造成破坏，所以存储引擎需 要额外的时间进行一些 记录移位 ， 页面分裂 、 页面回收 等操作来维护好节点和记录的排序。如果 我们建了许多索引，每个索引对应的B+树都要进行相关的维护操作，会给性能拖后腿。
一个表上索引建的越多，就会占用越多的存储空间，在增删改记录的时候性能就越差。为了能建立又好又少的索引，我们得学学这些索引在哪些条件下起作用的。
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