1. 为什么使用索引

索引是存储引擎用于快速找到数据记录的一种数据结构，就好比一本字典，通过目录找到对应汉字的页码，可以快速定位，MySQL也是一样的道理，进行数据查找时，首先查看查询条件是否命中某条索引，符合则通过索引查找相关数据，如果不符合择需要全表扫描，即需要一条一条地查找记录，直到找到与条件符合的记录

假如给数据使用 二叉树 这样的数据结构进行存储，如下图所示

2. 索引及其优缺点

2.1 索引概述

MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 索引的本质：索引是数据结构。你可以简单理解为“排好序的快速查找数据结构”，满足特定查找算法。 这些数据结构以某种方式指向数据， 这样就可以在这些数据结构的基础上实现 高级查找算法 。
索引是在存储引擎中实现的，因此每种存储引擎的索引不一定完全相同，并且每种存储引擎不一定支持所有索引类型。同时，存储引擎可以定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引，总索引长度至少为256个字节，有些存储引擎支持更多的索引数和更大的索引长度。

2.2 优点

（1）类似大学图书馆建书目索引，提高数据检索的效率，降低 数据库的IO成本 ，这也是创建索引最主 要的原因。
（2）通过创建唯一索引，可以保证数据库表中每一行 数据的唯一性 。
（3）在实现数据的 参考完整性方面，可以 加速表和表之间的连接 。换句话说，对于有依赖关系的子表和父表联合查询时， 可以提高查询速度。
（4）在使用分组和排序子句进行数据查询时，可以显著 减少查询中分组和排序的时间，降低了CPU的消耗。

2.3 缺点

增加索引也有许多不利的方面，主要表现在如下几个方面：
（1）创建索引和维护索引要 耗费时间 ，并 且随着数据量的增加，所耗费的时间也会增加。
（2）索引需要占 磁盘空间 ，除了数据表占数据空间之 外，每一个索引还要占一定的物理空间， 存储在磁盘上 ，如果有大量的索引，索引文件就可能比数据文 件更快达到最大文件尺寸。
（3）虽然索引大大提高了查询速度，同时却会 降低更新表的速度 。当对表 中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态地维护，这样就降低了数据的维护速度。
因此，选择使用索引时，需要综合考虑索引的优点和缺点。

3. InnoDB中索引的推演

3.1 索引之前的查找

SELECT [列名列表] FROM 表名 WHERE 列名 = xxx;

1. 在一个页中的查找

一页=16kb 大小数据
假设目前表中的记录比较少，所有的记录都可以被存放在一个页中，在查找记录的时候可以根据搜索条件的不同分为两种情况：

• 以主键为搜索条件
  • 可以在页目录中使用二分法快速定位到对应的槽，然后再遍历该槽对应分组中的记录即可快速找到指定的记录。
• 以其他列作为搜索条件
  • 因为在数据页中并没有对非主键建立所谓的页目录，所以我们无法通过二分法快速定位相应的槽。这种情况下只能从最小记录(第一天条记录，以主键的维度，他就是最小记录)开始依次遍历单链表中的每条记录，然后对比每条记录是不是符合搜索条件。很显然，这种查找的效率是非常低的。

    2.在很多页中查找

    大部分情况下我们表中存放的记录都是非常多的，需要好多的数据页来存储这些记录。在很多页中查找记录的话可以分为两个步骤：

1. 定位到记录所在的页。
2. 从所在的页内查找相应的记录。

在没有索引的情况下，不论是根据主键列或者其他列的值进行查找，由于我们并不能快速的定位到记录所在的页，所以只能从第一个页沿着双向链表一直往下找，在每一个页中根据我们上面的查找方式去查找指定的记录。因为要遍历所有的数据页，所以这种方式显然是超级耗时的。