每个表有且一定会有一个聚集索引，整个表的数据存储在聚集索引中，mysql索引是采用B+树结构保存在文件中，叶子节点存储主键的值以及对应记录的数据，非叶子节点不存储记录的数据，只存储主键的值。当表中未指定主键时，mysql内部会自动给每条记录添加一个隐藏的rowid字段（默认4个字节）作为主键，用rowid构建聚集索引。
Mysql系列的目标是：通过这个系列从入门到全面掌握一个高级开发所需要的全部技能。
如果数据量比较少，是否使用索引对结果的影响并不大，比如数据不超过 1000 行，那么可以不建索引。
索引是关系数据库中对某一列或多个列的值进行预排序的数据结构。通过索引，可以让数据库不必全表扫描，直接快速访问到符合条件的记录，大大加快了查询速度。
InnoDB 聚集索引 的叶子节点存储行记录，因此，InnoDB 必须要有，且只有一个聚集索引：
mysql 建立联合索引后，是按最左匹配原则来筛选记录的，即检索数据是从联合索引的第一个字段来筛选的。如果 where 里的条件只有第二个字段，那么将无法应用到索引。
B Tree指的是Balance Tree，也就是平衡树。平衡树是一颗查找树，并且所有叶子节点位于同一层，如下：
使用索引避免全表扫描，提高检索效率，使用索引后就维护了一颗B+树，B+树是为磁盘或者其他直接存取辅助设备设计的一种平衡查找树，在B+树中，所有记录节点都是按键值的大小顺序存放在同一层的叶子结点，各叶子结点通过指针进行连接（这里我默认大家最最基本的数据结构知识都会）。
聚集索引 概述 关于索引和表体系结构的概念一直都是讨论比较多的话题，其中表的各种存储形式是讨论的重点，在各个网站上面也有很多关于这方面写的不错的文章，我写这篇文章的目的也是为了将所有的知识点尽可能的组织起来结合自己对这方面的了解些一篇关于的详细文章出来，同时也会列出一些我自己有疑惑的地方拿出来探讨，介于表达能力有限，有些地方可能无法表达的很明了，还望大家包涵；对于文章中有不对的地方也希望大家能提出，写文章的目的就是为了共享资源；对于这个系列会写5篇文章，在接下来的几天里逐一发布，分别是“聚集索引体系结构
索引项的顺序与表中记录的物理顺序一致。对于聚集索引，叶子结点即存储其真实的数据行，不再有另外单独的数据页。
当提到MySQL数据库的时候，我们的脑海里会想起几个关键字：索引、事务、数据库锁等等，索引是MySQL的灵魂，是平时进行查询时的利器，也是面试中的重中之重。
数据库相关 mysql索引的数据结构，加索引的原则 InnoDB和myiasm的区别，以及常见的mysql优化方案 sql查询优化 说说Mysql的sql优化 mysql的索引，b+树索引是否支持范围查询，联合索引的失效情况 开发中用了那些数据库？回答mysql，储存引擎有哪些？然后问了我悲观锁和乐观锁问题使用场景、分布式集群实现的原理。 数据库索引原理 mysql索引 B+树原理 mysql索引是怎么实现的？b+树有哪些特点？真实的数据存在哪里？哪些情况下建索引？解释下最左匹配原则？现在一个表有三列a
一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询，就不得不提到索引了。
（下面这张图为计算机组成原理内容，每查询一次索引节点，都会进行一次磁盘IO读取，即要寻道和旋转）
大家好我是北哥，今天整理了MySQL索引相关的知识点及面试常见问题及答案，分享给大家。 以下问题及答案没有特殊说明默认都是针对InnoDB存储引擎，如有不对的地方可以留言讨论哦~ 什么是索引？
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
在InnoDB存储引擎中，是以主键为索引来组织数据的。记录在页中按照主键从小到大的顺序以单链表的形式连接在一起。
无论在工作还是面试中，关于SQL中不要用“SELECT *”，都是大家听烂了的问题，虽说听烂了，但普遍理解还是在很浅的层面，并没有多少人去追根究底，探究其原理。
你一定看到过这样的例子，索引是什么，你要查字典，不可能从第一页翻到最后一页去查找，你会先查找拼音或者偏旁部首，然后直接跳转到对应的页小范围的一条一条查找，这样会快得多。
索引在关系型数据库中，是一种单独的、物理的对数据库表中的一列或者多列值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或者若干列值的集合，还有指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。 索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录重点页码快速找到所需要的内容，数据库使用索引以找到特定值，然后顺着指针找到包含该值的行，这样可以是对应于表的SQL语句执行得更快，可快速访问数据库表中的特定信息。
索引这个词，相信大多数人已经相当熟悉了，很多人都知道MySQL的索引主要以B+树为主，但是要问到为什么用B+树，恐怕很少有人能把前因后果讲述的很完整。本文就来从头到尾介绍下数据库的索引。
之前的一篇《MySQL索引底层数据结构及原理深入分析》很受读者欢迎，成功地帮大家揭开了索引的神秘面纱，有读者留言说分不清各种索引的概念，希望能讲一下。确实，数据库中索引种类很多，如聚集索引、复合索引、二级索引、唯一索引...你是不是也搞得不是太清楚，那么今天就带大家一起看下索引的分类及相关概念。
MySQL中，索引属于存储引擎级别的概念，不同存储引擎对索引的实现方式是不同的，我们这里主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。
在二级索引idx_key1中，key1列是有序的，查找按key1列排序的第1条记录，MySQL只需要从idx_key1中获取到第一条二级索引记录，然后直接回表取得完整的记录即可，这个很容易理解。
索引，相信大多数人已经相当熟悉了，很多人都知道 MySQL 的索引主要以 B+ 树为主，但是要问到为什么用 B+ 树，恐怕很少有人能把前因后果讲述完整。本文就来从头到尾介绍下数据库的索引。
索引分类 从数据结构角度可分为B+树索引、哈希索引、以及全文（FULLTEXT）索引（现在MyISAM和InnoDB引擎都支持）和R-Tree索引（用于对GIS数据类型创建SPATIAL索引）；
单一索引是指索引列为一列的情况,即新建索引的语句只实施在一列上; 用户可以在多个列上建立索引,这种索引叫做复合索引(组合索引);
建立索引也有缺点，在对表进行INSERT、UPDATE、DELETE时要维护索引文件，经常更新的表就不需要建立索引了
索引是应用程序设计和开发的一个重要方面。如果索引过多，应用程序中的更新、删除等操作会变慢，性能会受到影响；如果索引过少，对查询性能又会产生影响。
面试官：“小陈，说一下你常用的 SQL 优化方式吧。” 陈小哈：“那很多啊，比如不要用 SELECT *，查询效率低。巴拉巴拉...”
一、索引 1、介绍 一般的应用系统，读写比例在10：1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的也是最容易出现问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化是重中之重。加速查询最好的方法就是索引。 索引：简单的说，相当于图书的目录，可以帮助用户快速的找到需要的内容。 在MySQL中也叫做“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。能够大大提高查询效率。特别是当数据量非常大，查询涉及多个表时，使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍。 总结：索引
索引是帮助数据库高效获取数据的一种数据结构，是基于数据表创建的，它包含了一个表中某些列的值以及记录对应的地址，并且把这些值存在一个数据结构中，常见的有使用哈希表、B+树作为索引。
索引是一种用于快速查询行的数据结构，就像一本书的目录就是一个索引，如果想在一本书中找到某个主题，一般会先找到对应页码。在mysql中，存储引擎用类似的方法使用索引，先在索引中找到对应值，然后根据匹配的索引记录找到对应的行。
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浏览目录 一 索引介绍 二 索引方法 三 索引类型 四 聚合索引和辅助索引 五 测试索引 六 正确使用索引 七 组合索引 八 注意事项 九 查询计划 十 慢日志查询 十一 大数据量分页优化 1. 索引介绍 一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化显然是重中之重。 说起加速查询，就不得不提到索引了。 什么索引: 简单的说,相当于图书的目录,可以帮助用
主键索引：每个表只有⼀个主键索引，b+树结构，叶⼦节点同时保存了主键的值也数据记录，其他节点只存储主键的值。
无论在工作还是面试中，关于 SQL 中不要用“SELECT *”，都是大家听烂了的问题，虽说听烂了，但普遍理解还是在很浅的层面，并没有多少人去追根究底，探究其原理。
索引是一种帮助mysql高效的获取数据的数据结构，这些数据结构以某种方式引用数据，这种结构就是索引。可简单理解为排好序的快速查找数据结构。如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql。
第二范式：2NF是对记录的惟一性约束，要求记录有惟一标识，即实体的惟一性；
索引是数据库里重要的组成部分，也是提高查询效率必备的知识点。本文将会介绍索引作用、索引类型、索引优化以及索引底层结构，也算是对索引知识的一次归纳。
事务就是将一组SQL语句放在同一批次内去执行，只要一个SQL语句出错，则该批次内的所有SQL都将被取消执行。
大家有没有遇到过慢查询的情况，执行一条SQL需要几秒，甚至十几、几十秒的时间，这时候DBA就会建议你去把查询的 SQL 优化一下，怎么优化？你能想到的就是加索引吧？
注意:索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。修改表时，对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引，会使更新表变得很浪费时间。
陈小哈：“SELECT * 它好像比写指定列名多一次全表查询吧，还多查了一些无用的字段。”
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