1、什么是索引？

索引（Index）是一种用于提高查询效率的数据结构。
索引通过为数据库表中的一列或多列创建一个引用，从而加快数据的检索速度。（对列创建索引）
索引类似于书的目录，可以帮助数据库快速找到所需的数据，而不必扫描整个表(不需要看完正本书)。

2、索引的类型有哪些？

索引的类型

1、普通索引（Normal Index）：

最基本的索引类型，没有任何约束条件。
语法：CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name);


2、唯一索引（Unique Index）：

索引列的值必须唯一，但允许有空值。
语法：CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column_name);


3、主键索引（Primary Key Index）：

一种特殊的唯一索引，不允许有空值。
每个表只能有一个主键索引。
语法：PRIMARY KEY (column_name)

4、全文索引（Full-text Index）：

用于全文搜索，主要用于查找文本内容。
适用于 CHAR、VARCHAR 和 TEXT 类型的列。
语法：CREATE FULLTEXT INDEX index_name ON table_name (column_name);
组合索引（Composite Index）：

在多个列上创建的索引。
语法：CREATE INDEX index_name ON table_name (column1, column2, ...);

3、索引的优点

索引的优点

1、提高查询速度：
索引可以显著提高数据检索的速度，尤其是在涉及大量数据的查询中。

2、加速单表的排序和分组操作：
索引可以加快 ORDER BY 和 GROUP BY 操作的执行速度。

3、加速表之间的连接操作：
索引可以提高表之间连接操作的效率。

 4、索引的缺点

索引的缺点

1、占用空间：
索引需要额外的存储空间（物理空间），尤其是当索引列的数量和数据量较大时。

2、影响写操作性能：
当对表进行插入、更新和删除操作时，索引也需要动态的维护，因此会增加增/删/改的时间。

在插入、更新和删除操作时，数据库需要维护索引，以确保索引的正确性和有效性。
这意味着在执行这些操作时，除了修改表中的数据，还需要更新索引中的数据。

5、创建索引

-- 创建普通索引
CREATE INDEX idx_column_name ON table_name (column_name);

-- 创建唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX idx_unique_column_name ON table_name (column_name);

-- 创建全文索引
CREATE FULLTEXT INDEX idx_fulltext_column_name ON table_name (column_name);

-- 创建组合索引
CREATE INDEX idx_composite ON table_name (column1, column2);

6、删除索引

-- 删除索引
DROP INDEX index_name ON table_name;

7、索引的基本原理

数据结构：

索引通常使用特定的数据结构来存储和组织数据，以便快速检索。
常见的数据结构包括B树（B-Tree）、B+树（B+Tree）和哈希表（Hash Table）。

1、B+树索引：

在MySQL中，B+树是最常用的索引结构，特别是InnoDB存储引擎。
B+树是一种平衡树，所有叶子节点都在同一层，并且通过链表连接。
每个节点包含多个键值和指向子节点的指针，叶子节点包含实际数据的指针。
B+树的特点是能够保持数据的有序性，并且查找、插入、删除操作的时间复杂度为O(log n)。

2、哈希索引：

哈希索引基于哈希表实现，适用于等值查询。
哈希索引通过哈希函数将键值映射到哈希表中的位置，从而实现快速查找。
哈希索引不适用于范围查询，因为哈希函数无法保证键值的有序性。

8、索引的工作原理

索引的工作原理
1、创建索引：
当创建索引时，数据库会根据指定的列构建索引结构，并将这些列的值和相应的行指针存储在索引中。

2、查询优化：
当执行查询时，查询优化器会分析查询语句，并决定是否使用索引。
如果使用索引，数据库会通过索引快速定位到满足条件的行，而不必扫描整个表。

3、维护索引：
在插入、更新和删除操作时，数据库需要维护索引，以确保索引的正确性和有效性。
这意味着在执行这些操作时，除了修改表中的数据，还需要更新索引中的数据。

9、索引设计的原则是什么？

设计高效的数据库索引是优化查询性能的关键。以下是一些常见的索引设计原则：

### 1. 选择合适的列进行索引

- **频繁查询的列**：索引应创建在经常出现在`WHERE`、`JOIN`、`ORDER BY`和`GROUP BY`子句中的列上。
- **高选择性列**：选择性高的列（即列中的唯一值较多）更适合创建索引，因为它们可以更有效地减少扫描的行数。

### 2. 考虑索引的类型

- **单列索引 vs. 复合索引**：在多列查询中，复合索引（也称为多列索引）可以比单列索引更高效，但要注意列的顺序。
- **前缀索引**：对于长字符串列，可以创建前缀索引，只索引字符串的前几个字符，以节省空间。


### 3. 控制索引的数量和大小

- **避免过多索引**：虽然索引可以加快查询速度，但过多的索引会增加写操作的开销（如插入、更新、删除操作）以及占用更多的存储空间。
- **索引维护**：定期检查和维护索引，删除不再使用或不必要的索引。

### 4. 索引的维护和更新

- **定期重建索引**：对于频繁更新的表，索引可能会变得碎片化，定期重建索引可以保持索引的性能。
- **统计信息更新**：确保数据库的统计信息是最新的，以便查询优化器能够做出最佳的查询计划。


### 5. 考虑查询模式

- **查询频率和类型**：根据查询的频率和类型（如读多写少或写多读少）来决定索引的设计。
- **范围查询**：对于范围查询，B+树索引更适合，而哈希索引不适用。



通过遵循这些索引设计原则，可以有效地提升数据库的查询性能，同时控制索引的维护成本。每个数据库和应用场景都有其独特性，索引设计应根据具体情况进行调整和优化。

10、创建索引的原则(最重点)

1)最左前缀匹配原则，组合索引非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a=1 and b= 2 and c> 3 and d= 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。

2)较频繁作为查询条件的字段才去创建索引

3)更新频繁字段不适合创建索引

4)若是不能有效区分数据的列不适合做索引列(如性别，男女未知，最多也就三种，区分度实在太低)

5)尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可。

6)定义有外键的数据列一定要建立索引。

7)对于那些查询中很少涉及的列，重复值比较多的列不要建立索引。

8)对于定义为text、image和bit的数据类型的列不要建立索引。

11、创建索引的三种方式

第一种：
在执行 CREATE TABLE时创建索引

第二种：
在使用ALTER TABLE时去增加索引

第三种：
使用CREATE INDEX命令创建

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