引言
回想四年前，我在學習mysql的索引這塊的時候，老師在講索引的時候，是像下面這么說的
索引就像一本書的目錄。而當用戶通過索引查找數據時，就好比用戶通過目錄查詢某章節的某個知識點。這樣就幫助用戶有效地提高了查找速度。所以，使用索引可以有效地提高數據庫系統的整體性能。
嗯，這么說其實也對。但是呢，大家看完這種說法，其實可能還是覺得太抽象了！因此呢，我還想再深入的細說一下，所以就有了此文！
需要說明的是，我說的內容只在Mysql的Innodb引擎中是成立的。在Sql Server、oracle、Mysql的Mysiam引擎中的正確性，不一定成立！
InnoDB是 MySQL最常用的存儲引擎，了解InnoDB存儲引擎的索引對于日常工作有很大的益處，索引的存在便是為了加速數據庫行記錄的檢索。
什么是索引？
索引(index)翻譯為一個目錄，用于快速定位我們想要找的數據的位置。例如：我們把一個數據庫比作一本書，而索引(index)就是書中的目錄，此刻要找到書的某個感興趣的內容，我們一般是不會整本書翻完再去確認該內容在哪里，而是通過書的目錄，定位到該內容章節所在頁數，最后直接翻到該頁面。
我們來看看在數據庫中的索引：
全表掃描 VS 索引掃描
以字典為例，全表掃描就是如果我們查找某個字時，那么通讀一遍新華字典，然后找到我們想要找到的字，而跟全表掃描相對應的就是索引查找，索引查找就是在表的索引部分找到我們想要找的數據具體位置，然后會到表里面將我們想要找的數據全部查出。
OK，廢話不多說，開始啰嗦!
正文
索引的科普
先引進聚簇索引和非聚簇索引的概念！
我們平時在使用的Mysql中，使用下述語句
CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name
[USING index_type]
ON tbl_name (index_col_name,...)
index_col_name:
col_name [(length)] [ASC | DESC]
創建的索引，如復合索引、前綴索引、唯一索引，都是屬于非聚簇索引，在有的書籍中，又將其稱為輔助索引(secondary index)。在后文中，我們稱其為非聚簇索引，其數據結構為B+樹。
那么，這個聚簇索引，在Mysql中是沒有語句來另外生成的。在Innodb中，Mysql中的數據是按照主鍵的順序來存放的。那么聚簇索引就是按照每張表的主鍵來構造一顆B+樹，葉子節點存放的就是整張表的行數據。由于表里的數據只能按照一顆B+樹排序，因此一張表只能有一個聚簇索引。
在Innodb中，聚簇索引默認就是主鍵索引。
這個時候，機智的讀者，應該要問我
如果我的表沒建主鍵呢？
回答是，如果沒有主鍵，則按照下列規則來建聚簇索引
沒有主鍵時，會用一個唯一且不為空的索引列做為主鍵，成為此表的聚簇索引如果沒有這樣的索引，InnoDB會隱式定義一個主鍵來作為聚簇索引。
ps:大家還記得，自增主鍵和uuid作為主鍵的區別么？由于主鍵使用了聚簇索引，如果主鍵是自增id，，那么對應的數據一定也是相鄰地存放在磁盤上的，寫入性能比較高。如果是uuid的形式，頻繁的插入會使innodb頻繁地移動磁盤塊，寫入性能就比較低了。
索引原理介紹
先來一張帶主鍵的表，如下所示，pId是主鍵
| pId |
name |
birthday |
| 5 |
zhangsan |
2016-10-02 |
| 8 |
lisi |
2015-10-04 |
| 11 |
wangwu |
2016-09-02 |
| 13 |
zhaoliu |
2015-10-07 |
畫出該表的結構圖如下
如上圖所示，分為上下兩個部分，上半部分是由主鍵形成的B+樹，下半部分就是磁盤上真實的數據！那么，當我們， 執行下面的語句
select * from table where pId='11'
那么，執行過程如下
如上圖所示，從根開始，經過3次查找，就可以找到真實數據。如果不使用索引，那就要在磁盤上，進行逐行掃描，直到找到數據位置。顯然，使用索引速度會快。但是在寫入數據的時候，需要維護這顆B+樹的結構，因此寫入性能會下降！
OK，接下來引入非聚簇索引!我們執行下面的語句
create index index_name on table(name);
此時結構圖如下所示
大家注意看，會根據你的索引字段生成一顆新的B+樹。因此， 我們每加一個索引，就會增加表的體積， 占用磁盤存儲空間。然而，注意看葉子節點，非聚簇索引的葉子節點并不是真實數據，它的葉子節點依然是索引節點，存放的是該索引字段的值以及對應的主鍵索引(聚簇索引)。
如果我們執行下列語句
select * from table where name='lisi'
此時結構圖如下所示
通過上圖紅線可以看出，先從非聚簇索引樹開始查找，然后找到聚簇索引后。根據聚簇索引，在聚簇索引的B+樹上，找到完整的數據！
那
什么情況不去聚簇索引樹上查詢呢？
還記得我們的非聚簇索引樹上存著該索引字段的值么。如果，此時我們執行下面的語句
select name from table where name='lisi'
此時結構圖如下
如上圖紅線所示，如果在非聚簇索引樹上找到了想要的值，就不會去聚簇索引樹上查詢。還記得，博主在《select的正確姿勢》提到的索引問題么：
當執行select col from table where col = ?，col上有索引的時候，效率比執行select * from table where col = ? 速度快好幾倍！
看完上面的圖，你應該對這句話有更深層的理解了。
那么這個時候，我們執行了下述語句，又會發生什么呢？
create index index_birthday on table(birthday);
此時結構圖如下
看到了么，多加一個索引，就會多生成一顆非聚簇索引樹。因此，很多文章才說，索引不能亂加。因為，有幾個索引，就有幾顆非聚簇索引樹！你在做插入操作的時候，需要同時維護這幾顆樹的變化！因此，如果索引太多，插入性能就會下降!
總結
講到這里，大家應該清楚的明白索引的原理了！可能細節方面還不夠嚴謹，但是我覺得一個研發，理解到這里可以了，夠用了，畢竟我們也不是專業的DBA。
希望大家有所收獲！
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