介绍

索引(index)：是帮助数据库高效获取数据的数据结构 。简单来讲，就是使用索引可以提高查询的效率。

优点：

1. 提高数据查询的效率，降低数据库的IO成本。

2. 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU消耗。

缺点：

1. 索引会占用存储空间。

2. 索引大大提高了查询效率，同时却也降低了insert、update、delete的效率。

结构

MySQL数据库支持的索引结构有很多，如：Hash索引、B+Tree索引、Full-Text索引等。

我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指默认的 B+Tree 结构组织的索引。

B+Tree结构：

•  每一个节点，可以存储多个key（有n个key，就有n个指针）
•  节点分为：叶子节点、非叶子节点

1.   叶子节点，就是最后一层子节点，所有的数据都存储在叶子节点上
2.   非叶子节点，不是树结构最下面的节点，用于索引数据，存储的的是：key+指针

•  为了提高范围查询效率，叶子节点形成了一个双向链表，便于数据的排序及区间范围查询

拓展：

       非叶子节点都是由key+指针域组成的，一个key占8字节，一个指针占6字节，而一个节点总共容量是16KB，那么可以计算出一个节点可以存储的元素个数：16*1024字节 / (8+6)=1170个元素。

       查看mysql索引节点大小：show global status like 'innodb_page_size';    -- 节点大小：16384

        当根节点中可以存储1170个元素，那么根据每个元素的地址值又会找到下面的子节点，每个子节点也会存储1170个元素，那么第二层即第二次IO的时候就会找到数据大概是：1170*1170=135W。也就是说B+Tree数据结构中只需要经历两次磁盘IO就可以找到135W条数据。

        对于第二层每个元素有指针，那么会找到第三层，第三层由key+数据组成，假设key+数据总大小是1KB，而每个节点一共能存储16KB，所以一个第三层一个节点大概可以存储16个元素(即16条记录)。那么结合第二层每个元素通过指针域找到第三层的节点，第二层一共是135W个元素，那么第三层总元素大小就是：135W*16结果就是2000W+的元素个数。

 结合上述分析B+Tree有如下优点：

1.  对于千万条数据量，B+Tree可以控制在小于等于3的高度
2. 所有的数据都存储在叶子节点上，并且底层已经实现了按照索引进行排序，还可以支持范围查询，叶子节点是一个双向链表，支持从小到大或者从大到小查找

语法

创建索引

create  [ unique ]  index 索引名 on  表名 (字段名,... ) ;

案例：为tb_emp表的name字段建立一个索引

~~~mysql
create index idx_emp_name on tb_emp(name);
~~~

在创建表时，如果添加了主键和唯一约束，就会默认创建：主键索引、唯一约束

查看索引

show  index  from  表名;

删除索引

drop  index  索引名  on  表名;

案例：删除 tb_emp 表中name字段的索引

~~~mysql
drop index idx_emp_name on tb_emp;
~~~

注意事项：

 - 主键字段，在建表时，会自动创建主键索引

 - 添加唯一约束时，数据库实际上会添加唯一索引