深入了解数据库的索引

索引是数据库管理系统中用于提高查询效率的重要数据结构。以下是关于数据库索引的详细解析：

• 单列索引：索引节点中的关键字是一个列的内容，也叫普通索引。例如，用身份证号或手机号做索引。

• 联合索引：索引节点中的关键字是多个列的内容，常用于需要多个字段查询的场景。例如，用手机号+时间做索引，或者手机号+时间+状态做索引。单列索引是特殊的联合索引。

• 唯一索引：索引列的值必须唯一，但允友绝许有空值。如果是联合索引，则列值的组合必须唯一。

• 主键索引：当给一张表指定主键后，这个主键就会变成一个主键索引。主键索引是唯一性索引，但唯一性索引并不一定就是主键。

• 聚集索引（聚簇索引）：聚集索引的B+Tree中的叶子节点存放的是整张表的行记录数据。索引键值的逻辑顺序与数据库表中的数据行内容存储顺序一致。辅助索引与聚集索引的区别在于，辅助索引的叶子节点并不包含行记录的全部数据，而是存储相应行数据的聚集索引键，即主键的值。

• 辅助索引：辅助索引也清辩叫非聚集索引，即非主键索引。

• 回表扫描：在InnoDB中，辅助索引里存放的是主键值。如果查询条件不是主键而是辅助索引，那么首先需要从辅助索引里找到对应的主键值，然后从主键索引里找到该主键值对应的数据记录行。这个过程就叫做回表扫描，因为它比基于主键索引的查询多扫描了一棵辅助索引树。

• 覆盖索引：在辅助索引中，如果查询的数据列只用从索引节点中的关键字就能取得，不必从数据区中读取主键值再回到主键索引查询记录行，这时使用的索引就叫做覆盖索引。覆盖索引避免了回表扫描答告缺，提高了查询效率，减少了数据库IO操作次数，同时将随机IO变为顺序IO。

• 最少空间原则：选择长度小的列作为索引，因为长度越小的列，B+Tree的路数就会越多，IO检索的次数就会越少，查询效率就会越高。

• 高离散度列原则：列的离散度公式为count(distinct(列名称)) / count(*)。如果列的所有不相同的值和所有数据记录总行数越接近，那么列的离散度越好。创建索引时，应选择离散度高的列，即列的值几乎没有重复的列，这样索引效果最好。

• 最左匹配原则：最左匹配原则一般用于联合索引中。联合索引在B+Tree中是复合的数据结构，检索比对是从左往右匹配的。因此，在创建联合索引时，应确保查询条件能够按照索引的顺序进行匹配。

1. 在where判断、order排序和join（on）的字段上创建索引：这些字段是查询中常用的条件或排序依据，创建索引可以显著提高查询效率。

2. 索引字段最好不要为null值：索引字段为null值可能会导致索引失效或查询性能下降。

3. 索引列的长度能少则少：选择长度较短的列作为索引可以减少索引占用的空间，提高查询效率。

4. 索引不是查询字段都要建立索引，也不是越多越好：过多的索引会影响数据库的性能，因为每次插入、更新或删除数据时，都需要维护这些索引。

5. 注意联合索引的使用最左匹配原则：在创建和使用联合索引时，要确保查询条件能够按照索引的顺序进行匹配，以充分利用索引的优势。

6. 选择索引要选离散度高的列：离散度高的列作为索引可以显著提高查询效率。

7. 联合索引里最左的列，就不要创建单列索引了：这样可以避免浪费空间，并减少更新操作的索引维护成本。

8. 频繁更新的值，不要作为主键或者索引：频繁更新的值作为主键或索引会导致索引频繁重建，影响数据库性能。

9. 索引列上避免使用函数和运算：在索引列上使用函数或进行运算会导致索引失效，影响查询效率。

10. 字符串查询一定要加引号：字符串查询时加引号可以确保查询条件被正确解析，避免索引失效。

11. like条件中前面带%，同时要保证%前面的内容离散度要高：在like条件中，如果%出现在前面且后面的内容离散度不高，那么索引可能无法被有效利用。

12. 避免使用NOT IN、<>、NOT LIKE等负向判断：这些负向判断条件可能导致索引失效，影响查询效率。

13. 可以使用limit关键字进行查询记录限制：使用limit关键字可以限制查询结果的数量，提高查询效率。

综上所述，索引是数据库管理系统中提高查询效率的重要工具。在创建和使用索引时，需要遵循一定的原则和注意事项，以确保索引能够充分发挥其作用。