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思维导图

架构

索引

索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。如果想按特定职员的姓来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息

目的： (1)提高查询速度 (2)确保数据的唯一性 (3)可以加速表和表之间的连接，实现表和表之间的参照完整性 (4)使用分组和排序子句进行数据检索时，可以减少分组和排序的时间 (5)全文检索字段进行搜素优化

根据数据库功能索引分类（这里以Mysql为例）

一，主键索引（PRIMAY KEY）

主键： 　　某一个属性组能唯一标识一条记录 　　如：学生表（学号，姓名，班级，性别等等），学号时唯一标识的，可以作为主键 特点：

• 最常见的索引类型
• 确保数据记录的唯一性
• 确定特定数据记录在数据库中的位置
  二、唯一索引（UNIQUE）
  作用：
  避免同一个表中某数据列中的值重复
  与主键索引的区别
• 主键索引只能有一个
• 唯一索引可有多个

三、常规/普通索引（INDEX）

作用： 快速定位特定数据 注意： index 和 key 关键字都可以设置常规索引 应加在查询条件的字段 不易添加太多常规索引，影响数据的插入，删除和修改操作 四、全文索引（FULLTEXT） 作用： 快速定位特定数据 注意： 只能用于MyISAM类型的数据表 只能用于CHAR ,VARCHAR,TEXT数据列类型 使用大型数据集 五、组合索引 是在表中的多个字段组合上创建的索引 六、覆盖索引 通过索引就可以得到想要的结果 七、空间索引

基于数据结构的索引分类（索引的结构/实现方式）：

B+树索引（Mysql默认使用B+树索引）

B+树为什么更适合用来做存储索引 （1）磁盘读写代价更低 （2）查询效率更加稳定 （3）更有利于对数据库的扫描

Hash（哈希索引）

缺点

（1）不能使用范围查询 （2）无法被用来避免数据的排序操作 （3）不能利用部分索引引键查询 （4）不能避免表扫描 （5）遇到大量Hash值相等的情况后性能大幅下降

BitMap（位图索引）（Oracle数据库支持）

位图索引适合只有几个固定值的列，如性别、婚姻状况、行政区等等

R树索引

多叉树索引

基于索引的特点分类

1.密集索引与稀疏索引

秘籍索引文件中的每个搜索码值都对应一个索引值

稀疏索引文件只为索引码的某些值建立索引项 mysam存储引擎，不管是主键索引，唯一键索引还是普通索引都是稀疏索引 innodb存储引擎：有且只有一个密集索引。密集索引的选取规则如下：

• 若主键被定义，则主键作为密集索引 如果没有主键被定义，
• 该表的第一个唯一非空索引则作为密集索引
• 若不满足以上条件，innodb内部会生成一个隐藏主键（密集索引）
• 非主键索引存储相关键位和其对应的主键值，包含两次查找

2.单列索引，联合（组合）索引，全文索引

单列索引:一个索引只包含单个列，但一个表中可以有多个单列索引,单列索引包括普通索引，唯一索引，主键索引

组合索引:是在表中的多个字段组合上创建的索引

面试题

什么是索引？

索引其实是一种数据结构，能够帮助我们快速的检索数据库中的数据。 那么索引具体采用的哪种数据结构呢 常见的MySQL主要有两种结构：Hash索引和B+ Tree索引，我们使用的是InnoDB引擎，默认的是B+树 为什么采用B+ 树吗？这和Hash索引比较起来有什么优缺点吗？ 因为Hash索引底层是哈希表，哈希表是一种以key-value存储数据的结构，所以多个数据在存储关系上是完全没有任何顺序关系的，所以，对于区间查询是无法直接通过索引查询的，就需要全表扫描。所以，哈希索引只适用于等值查询的场景。而B+ Tree是一种多路平衡查询树，所以他的节点是天然有序的（左子节点小于父节点、父节点小于右子节点），所以对于范围查询的时候不需要做全表扫描。

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