首先，正確的創建合適的索引，是提升數據庫查詢性能的基礎。
索引是什麼？
索引是爲了加速對錶中數據行的檢索而創建的一種分散存儲的數據結構。
索引的工作機制是怎樣的？
如上圖中，如果現在有一條sql語句 select * from teacher where id = 101，如果沒有索引的條件下，我們要找到這條記錄，我們就需要就行全表掃描，匹配id = 101的數據。如果有了索引，我們就可以快速的通過索引找到101所對應的行記錄在磁盤中的地址，再根據給定的地址取出對應的行數據。
MYSQL數據庫爲什麼要使用B+TREE作爲索引的數據結構？
對數據的加速檢索，首先想到的就是二叉樹，二叉樹的查找時間複雜度可以達到O(log2(n))。下面看一下二叉樹的存儲結構：
二叉樹搜索相當於一個二分查找。二叉查找能大大提升查詢的效率，但是它有一個問題：二叉樹以第一個插入的數據作爲根節點，如上圖中，如果只看右側，就會發現，就是一個線性鏈表結構。如果我們現在的數據只包含1, 2, 3, 4，5, 6，就會出現一下情況：
如果我們要查詢的數據爲6則需要遍歷所有的節點才能找到6，即，相當於全表掃描，就是由於存在這種問題，所以二叉查找樹不適合用於作爲索引的數據結構。
基於這樣的推演，爲了解決存在線性鏈表的問題，很容易就能夠想到平衡二叉查找樹。下面看看平衡二叉樹是怎樣的：
平衡二叉查找樹定義爲：節點的子節點高度差不能超過1,如上圖中的節點20，左節點高度爲1，右節點高度0，差爲1，所以上圖沒有違反定義，他就是一個平衡二叉樹。保證二叉樹平衡的方式爲左旋，右旋等操作，至於如果左旋右旋，可以自行去搜索相關的知識。
如果上圖中平衡二叉樹保存的是id索引，現在要從id = 8的數據，首先要把根節點加載進內存，用8和10進行比較，發現8比10小，繼續加載10的左子樹。把5加載進內存，用8和5比較，同理，加載5節點的右子樹。此時發現命中，現在要加載id爲8的索引對應的數據。
怎麼找到索引對應的數據呢？
索引保存數據的方式一般有兩種，第一種爲在節點的數據區保存id = 8的行數據的所有數據具體內容。另外一種方式，數據區保存的是真正保存數據的磁盤地址。
到這裏，平衡二叉樹解決了存在線性鏈表的問題，數據查詢的效率好像也還可以，基本能達到O(log2(n))， 那爲什麼mysql不選擇這樣的數據結構呢，他又存在什麼樣的問題呢？
問題1： 搜索效率不足，一般來說，在樹結構中，數據所處的深度，決定了搜索時的IO次數。如上圖中搜索id = 8的數據，需要進行3次IO。當數據量到達幾百萬的時候，樹的高度就會很恐怖。
問題2： 查詢不不穩定，如果查詢的數據落在根節點，只需要一次IO，如果是葉子節點或者是支節點，會需要多次IO纔可以。
問題3： 節點存儲的數據內容太少。沒有很好利用操作系統和磁盤數據交換特性，也沒有利用好磁盤IO的預讀能力。因爲操作系統和磁盤之間一次數據交換是已頁爲單位的，一頁 = 4K，即每次IO操作系統會將4K數據加載進內存。但是，在二叉樹每個節點的結構只保存一個關鍵字，一個數據區，兩個子節點的引用，並不能夠填滿4K的內容。倖幸苦苦做了一次的IO操作，卻只加載了一個關鍵字，在樹的高度很高，恰好又搜索的關鍵字位於葉子節點或者支節點的時候，取一個關鍵字要做很多次的IO。
那有沒有一種結構能夠解決二叉樹的這種問題呢？
有，多路平衡查找樹：（Balance Tree）：
B Tree 是一個絕對平衡樹，所有的葉子節點在同一高度，如下圖所示：
B TREE有什麼優勢，又是怎麼去解決一些問題的呢？
先看定義，上圖爲一個2-3樹（每個節點存儲2個關鍵字，有3路），多路平衡查找樹也就是多叉的意思，從上圖中可以看出，每個節點保存的關鍵字的個數和路數關係爲：
關鍵字個數 = 路數 – 1。
假設要從上圖中去尋找id = 28的數據，B TREE 搜索過程如下：
首先把根節點加載進內存，加載了17,35兩個關鍵字，判斷規則爲：
根據以上規則命中28後，接下來加載28對應的數據， 就去找28對應的數據區，數據區中存儲的是具體的數據或者是指向數據的指針。
爲什麼說這種結構能夠解決平衡二叉樹存在的問題呢？
能夠很好的利用操作系統和磁盤的交互特性， MYSQL爲了很好的利用磁盤的預讀能力，將頁大小爲16K，即將一個節點（磁盤塊）的大小設置爲16K，一次IO將一個節點（16K）內容加載進內存。這裏，假設關鍵字類型爲 int，即4字節，若每個關鍵字對應的數據區也爲4字節，不考慮子節點引用的情況下，則上圖中的每個節點大約能夠存儲（16 * 1000）/ 8 = 2000個關鍵字，則共2001個路數。對於二叉樹，三層高度，最多可以保存7個關鍵字，而對於這種有2001路的B樹，三層高度能夠搜索的關鍵字個數遠遠的大於二叉樹。
在B TREE保證樹的平衡的過程中，每次關鍵字的變化，都會導致結構發生很大的變化，這個過程是特別浪費時間的，所以創建索引一定要創建合適的索引，而不是把所有的字段都創建索引，創建冗餘索引只會在對數據進行新增，刪除，修改時增加性能消耗。
既然B樹已經很好的解決了問題，爲什麼MYSQL還要用B+TREE？
先看看B+TREE是怎樣的，B+TREE是B TREE的一個變種，在B+樹種，B樹種的路數和關鍵字的個數的關係不再成立了，B+TREE中，數據檢索規則採用的是左閉合區間，路數和關鍵個數關係爲1比1，具體如下圖所示：
如果上圖中是用ID做的索引，如果是搜索id = 1的數據，搜索規則如下：
根據如上規則，最終在葉子節點中命中數據，根據葉子節點中節點1的數據區取得真正的數據。
B TREE和B+TREE區別是什麼？
1、B+TREE 關鍵字的搜索採用的是左閉合區間，之所以採用左閉合區間是因爲他要最好的去支持自增id，這也是mysql的設計初衷。即，如果id = 1命中，會繼續往下查找，直到找到葉子節點中的1。
2、B+TREE 根節點和支節點沒有數據區，關鍵字對應的數據只保存在葉子節點中。即只有葉子節點中的關鍵字數據區纔會保存真正的數據內容或者是內容的地址。而在B樹種，如果根節點命中，則會直接返回數據。並且在B+TREE中，葉子節點不會去保存子節點的引用。
3、B+TREE葉子節點是順序排列的，並且相鄰的節點具有順序引用的關係，如上圖中葉子節點之間有指針相連接。
MYSQL爲什麼最終要去選擇B+TREE？
1、B+TREE是B TREE的變種，B TREE能解決的問題，B+TREE也能夠解決（降低樹的高度，增大節點存儲數據量）
2、 B+TREE掃庫和掃表能力更強，如果我們要根據索引去進行數據表的掃描，對B TREE進行掃描，需要把整棵樹遍歷一遍，而B+TREE只需要遍歷他的所有葉子節點即可（葉子節點之間有引用）。
3、B+TREE磁盤讀寫能力更強，他的根節點和支節點不保存數據區，所有根節點和支節點同樣大小的情況下，保存的關鍵字要比B TREE要多。而葉子節點不保存子節點引用。所以，B+TREE讀寫一次磁盤加載的關鍵字比B TREE更多。
4、B+TREE排序能力更強，如上面的圖中可以看出，B+TREE天然具有排序功能。
5、B+TREE查詢效率更加穩定，每次查詢數據，查詢IO次數一定是穩定的。當然這個每個人的理解都不同，因爲在B TREE如果根節點命中直接返回，確實效率更高。
MYSQL B+TREE具體落地形式
這裏主要講解的是MYSQL根據B+TREE索引結構不同的兩種存儲引擎（MYISAM 和 INNODB）的實現，首先找到MYSQL保存數據的文件夾，看看mysql是如何保存數據的：
進入到這個目錄下，這個目錄下保存的是所有數據庫，再進入到具體的一個數據庫目錄下。在這裏，有多種數據的存儲引擎，這裏講解MYISAM和innodb，如圖中所示：
MYISAM存儲引擎索引：
從圖中可以看出，使用MYISAM存儲引擎存儲數據庫數據，一共有三個文件：
Frm，表的定義文件。MYD：數據文件，所有的數據保存在這個文件中。MYI：索引文件。
在MYISAM存儲引擎中，數據和索引的關係如下：
如何查找數據的呢？如果要查詢id = 101的數據，先根據MYI索引文件（如上圖左）去找id = 101的節點，通過這個節點的數據區拿到真正保存數據的磁盤地址，再通過這個地址從MYD數據文件（如上圖右）中加載對應的記錄。
如果有多個索引，表現形式如下：
所以在MYISAM存儲引擎中，主鍵索引和輔助索引是同級別的，沒有主次之分。
Innodb存儲引擎：
首先看一下聚集索引的概念，聚集索引定義爲：數據庫錶行中數據的物理順序和鍵值的邏輯順序相同。
Innodb以主鍵爲索引來聚集組織數據的存儲，下面看看Innodb是如何組織數據的。
Innodb只有兩個文件，Frm文件： 表的定義文件，和Ibd文件，沒有專門保存數據的文件。數據以主鍵進行聚集存儲，把真正的數據保存在葉子節點中。innodb設計初衷認爲主鍵纔是最主要的索引。具體如下圖所示：
如上圖中，葉子節點的數據區保存的就是真實的數據，在通過索引進行檢索的時候，命中葉子節點，就可以直接從葉子節點中取出行數據。mysql5.5版本之前採用的是MYISAM引擎，5.5之後採用的是innodb引擎。
在innodb中，輔助索引的格式如下圖所示？
如上圖，主鍵索引的葉子節點保存的是真正的數據。而輔助索引葉子節點的數據區保存的是主鍵索引關鍵字的值。搜索過程爲：假如要查詢name = seven的數據，先在輔助索引中查詢最後找到主鍵id = 101，再在主鍵索引中搜索id爲101的數據，最終在主鍵索引的葉子節點中獲取到真正的數據。所以通過輔助索引進行檢索，需要檢索兩次索引。
把Innodb 和 MYISAM區別放在一張圖中看，就如下所示：
創建索引的幾大原則：
1、列的離散型：
離散型的計算公式：count(distinct col):count(col)，離散型越高，選擇型越好。
如下表中各個字段，哪一列的離散型最好：
上圖中，顯然可以看出，name的離散型最好，如果用sex創建索引：
爲什麼說離散型越高，選擇型越好？
如下圖，如果對Sex創建索引，則索引結構將會如下：
如果此時檢索 sex = 1的數據，根節點判斷的時候，結果是查詢左子樹，但是當在左子樹第二層再進行判斷的時候，因爲左右分支都滿足條件，所以很難抉擇選擇哪一個分支繼續搜索，或者是把兩個分支同時進行搜索。
2、最左匹配原則
對於索引中的關鍵字進行對比的時候，一定是從左往右以此對比，且不可跳過。之前講解的id都爲int型數據，如果id爲字符串的時候，如下圖：
當進行匹配的時候，會把字符串轉換成ascll碼，如abc變成97 98 99，然後從左往右一個字符一個字符進行對比。所以在sql查詢中使用like %a 時候索引會失效，因爲%表示全匹配，如果已經全匹配就不需要索引，還不如直接全表掃描。
3、最少空間原則
前面已經說過，當關鍵字佔用的空間越小，則每個節點保存的關鍵字個數就越多，每次加載進內存的關鍵字個數就越多，檢索效率就越高。
聯合索引：
單列索引：節點中的關鍵字[name]
聯合索引：節點中的關鍵字[name, phoneNum]
可以把單列索引看成特殊的聯合索引，聯合索引的比較也是根據最左匹配原則。
聯合索引列的選擇原則：
（1） 經常用的列優先（最左匹配原則）
（2） 離散度高的列優先（離散度高原則）
（3） 寬度小的列優先，（最少空間原則）
下面簡單舉例平時經常會遇到的問題：
如，平時經常使用的查詢sql如下：
Select * from users where name = ?
Select * from users where name = ? and pahoneNum = ?
爲了加快檢索速度，爲上面的查詢sql創建索引如下：
Create index idx_name on users(name)
Create index idx_name_phoneNum on users(name, phoneNum)
在上面解決方案中，根據最左匹配原則，idx_name爲冗餘索引， where name = ?同樣可以利用索引idx_name_phoneNum進行檢索。冗餘索引會增減維護B+TREE平衡時的性能消耗，並且佔用磁盤空間。
覆蓋索引：
如果查詢的列，通過索引項的信息可直接返回，則該索引稱之爲查詢SQL的覆蓋索引。覆蓋索引可以提高查詢的效率。
下面通過例子說明覆蓋索引。
表：teacher
索引：PK（id）， key（name， phoneNum）， unique（teacherNo）
下面哪些sql使用到了覆蓋索引？
Select teacherNo from teacher where teacherNo = ?：使用到了，檢索到teacherNo 時候，可以直接將索引中的teacherNo 值返回，不需要進入數據區。
Select id，teacherNo from teacher where teacherNo = ?：使用到了，輔助索引的葉子節點保存了主索引的值，所以檢索到輔助索引的葉子節點的時候就可以之間返回id。
Select name，phoneNum from teacher where teacherNo = ?：沒有用到
Select phoneNum from teacher where name = ?, 使用到了。
知道了覆蓋索引，就知道了爲什麼sql中要求儘量不要使用select *，要寫明具體要查詢的字段，一個原因就是，這樣在使用到覆蓋索引的情況下，不需要進入到數據區，數據就能直接返回，提升了查詢效率。
通過前面的學習，我們可以很容易的明白如下一下結論：
1、索引列的數據長度滿足業務的情況下能少則少。
2、表中的索引並不是越多越好。
3、Where 條件中，like 9%， like %9%， like%9，三種方式都用不到索引。後兩種方式對於索引是無效的。第一種9%是不確定的，決定於列的離散型，結論上講可以用到，如果發現離散情況特別差的情況下，查詢優化器覺得走索引查詢性能更差，還不如全表掃描。
4、Where條件中 NOT IN 無法使用索引
5、多用指定查詢，只返回自己想要的列，少用select *。
6、查詢條件中使用函數，索引將會失效，這和列的離散型有關，一旦使用到函數，函數具有不確定性。
7、聯合索引中，如果不是按照索引最左列開始查找，無法使用索引。
8、對聯合索引精確匹配最左前列並範圍匹配另一列，可以使用到索引。
9、聯合索引中，如果查詢有某個列的範圍查詢，其右邊所有的列都無法使用索引。
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作者：he_321
來源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/b_x_p/article/details/86434387
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