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Author: Snailclimb

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@@ -1,136 +1,99 @@
 ## 索引
 
-#### 什么是索引?
-**索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构。
-见的索引结构有: B树， B+树和Hash。**
+## 什么是索引?
+**索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构。常见的索引结构有: B树， B+树和Hash。**
 
->打个比方: 我们在查字典的时候，如果没有目录，
->那我们就只能一页一页的去找我们需要查的那个字，速度很慢。
->
->如果有目录了，我们只需要先去目录里查找字的位置，然后直接翻到那一页就行了。
-
-<u>索引的作用就相当于目录的作用。</u>
+索引的作用就相当于目录的作用。打个比方: 我们在查字典的时候，如果没有目录，那我们就只能一页一页的去找我们需要查的那个字，速度很慢。如果有目录了，我们只需要先去目录里查找字的位置，然后直接翻到那一页就行了。
 
-#### 索引的优点
-**索引最大的优点就是数据的检索效率高，这也是为什么要创建和使用索引的原因。
-毕竟大部分系统的读请求总是大于写请求的。**
+## 索引的优缺点分析
 
-#### 索引的缺点
-* 创建索引和维护索引需要耗费许多时间。
->当对表中的数据进行增删改的时候，如果数据有索引，
->那么索引也需要动态的修改，会降低SQL执行效率。
+### 索引的优点
+**索引最大的优点就是数据的检索效率高，这也是为什么要创建和使用索引的原因。毕竟大部分系统的读请求总是大于写请求的。**
 
-* 占用物理存储空间
->索引需要使用物理文件存储，也会耗费一定空间。
+### 索引的缺点
+1. **创建索引和维护索引需要耗费许多时间**：当对表中的数据进行增删改的时候，如果数据有索引，那么索引也需要动态的修改，会降低SQL执行效率。
+2. **占用物理存储空间** ：索引需要使用物理文件存储，也会耗费一定空间。
 
-#### B树和B+树区别
-* B树的所有节点既存放 键(key) 也存放 数据(data);
-而B+树只有叶子节点存放 key 和 data，其他内节点只存放key。
+## B树和B+树区别
 
+* B树的所有节点既存放 键(key) 也存放 数据(data);而B+树只有叶子节点存放 key 和 data，其他内节点只存放key。
 * B树的叶子节点都是独立的;B+树的叶子节点有一条引用链指向与它相邻的叶子节点。
-
 * B树的检索的过程相当于对范围内的每个节点的关键字做二分查找，
 可能还没有到达叶子节点，检索就结束了。
 而B+树的检索效率就很稳定了，任何查找都是从根节点到叶子节点的过程，
 叶子节点的顺序检索很明显。
 
 ![B+树](../../media/pictures/database/B+树.png)
 
-#### Hash索引 和 B+树索引 优劣
-* Hash索引定位快
->Hash索引指的就是Hash表，最大的优点就是能够在很短的时间内，
->根据Hash函数定位到数据所在的位置，这是B+树所不能比的。
+## Hash索引和 B+树索引优劣分析
+
+**Hash索引定位快**
 
-* Hash冲突
->知道HashMap或HashTable的同学，相信都知道它们最大的缺点就是Hash冲突了。
->不过对于数据库来说这还不算最大的缺点。
+Hash索引指的就是Hash表，最大的优点就是能够在很短的时间内，根据Hash函数定位到数据所在的位置，这是B+树所不能比的。
 
-* Hash索引不支持顺序和范围查询(Hash索引不支持顺序和范围查询是它最大的缺点。)
->试想一种情况:
+**Hash冲突问题**
+
+知道HashMap或HashTable的同学，相信都知道它们最大的缺点就是Hash冲突了。不过对于数据库来说这还不算最大的缺点。
+
+**Hash索引不支持顺序和范围查询(Hash索引不支持顺序和范围查询是它最大的缺点。**
+
+试想一种情况:
 
 ````text
 SELECT * FROM tb1 WHERE id < 500;
 ````
 
->B+树是有序的，在这种范围查询中，优势非常大，
->直接遍历比500小的叶子节点就够了。
->
->而Hash索引是根据hash算法来定位的，难不成还要把 1 - 499的数据，
->每个都进行一次hash计算来定位吗?这就是Hash最大的缺点了。 
+B+树是有序的，在这种范围查询中，优势非常大，直接遍历比500小的叶子节点就够了。而Hash索引是根据hash算法来定位的，难不成还要把 1 - 499的数据，每个都进行一次hash计算来定位吗?这就是Hash最大的缺点了。 
 
 ---
 
-### 索引类型
+## 索引类型
 
-#### 主键索引(Primary Key)
+### 主键索引(Primary Key)
 **数据表的主键列使用的就是主键索引。**
 
 **一张数据表有只能有一个主键，并且主键不能为null，不能重复。**
 
-**在mysql的InnoDB的表中，当没有显示的指定表的主键时，
-InnoDB会自动先检查表中是否有唯一索引的字段，如果有，
-则选择改字段为默认的主键，否则InnoDB将会自动创建一个6Byte的自增主键。**
+**在mysql的InnoDB的表中，当没有显示的指定表的主键时，InnoDB会自动先检查表中是否有唯一索引的字段，如果有，则选择改字段为默认的主键，否则InnoDB将会自动创建一个6Byte的自增主键。**
 
-#### 二级索引(辅助索引)
-**二级索引又称为辅助索引，是因为二级索引的叶子节点存储的数据是主键。
-也就是说，通过二级索引，可以定位主键的位置。**
+### 二级索引(辅助索引)
+**二级索引又称为辅助索引，是因为二级索引的叶子节点存储的数据是主键。也就是说，通过二级索引，可以定位主键的位置。**
 
 唯一索引，普通索引，前缀索引等索引属于二级索引。
 
-<u>PS:不懂的同学可以暂存疑，慢慢往下看，后面会有答案的，也可以自行搜索。</u>
+**PS:不懂的同学可以暂存疑，慢慢往下看，后面会有答案的，也可以自行搜索。**
 
-* 唯一索引(Unique Key)
->唯一索引也是一种约束。
-
-**唯一索引的属性列不能出现重复的数据，但是允许数据为NULL，一张表允许创建多个唯一索引。**
-
->建立唯一索引的目的大部分时候都是为了该属性列的数据的唯一性，而不是为了查询效率。
-
-* 普通索引(Index)
-**普通索引的唯一作用就是为了快速查询数据，
-一张表允许创建多个普通索引，并允许数据重复和NULL。**
-
-* 前缀索引(Prefix)
-**前缀索引只适用于字符串类型的数据。**
-
->前缀索引是对文本的前几个字符创建索引，相比普通索引建立的数据更小，
->因为只取前几个字符。
-
-* 全文索引(Full Text)
->全文索引主要是为了检索大文本数据中的关键字的信息，
->是目前搜索引擎数据库使用的一种技术。
->Mysql5.6之前只有MYISAM引擎支持全文索引，5.6之后InnoDB也支持了全文索引。
+1. **唯一索引(Unique Key)** ：唯一索引也是一种约束。**唯一索引的属性列不能出现重复的数据，但是允许数据为NULL，一张表允许创建多个唯一索引。**建立唯一索引的目的大部分时候都是为了该属性列的数据的唯一性，而不是为了查询效率。
+2. **普通索引(Index)** ：**普通索引的唯一作用就是为了快速查询数据，一张表允许创建多个普通索引，并允许数据重复和NULL。**
+3. **前缀索引(Prefix)** ：前缀索引只适用于字符串类型的数据。前缀索引是对文本的前几个字符创建索引，相比普通索引建立的数据更小，
+   因为只取前几个字符。
+4. **全文索引(Full Text)** ：全文索引主要是为了检索大文本数据中的关键字的信息，是目前搜索引擎数据库使用的一种技术。Mysql5.6之前只有MYISAM引擎支持全文索引，5.6之后InnoDB也支持了全文索引。 
 
 二级索引:
 ![B+树](../../media/pictures/database/B+树二级索引(辅助索引).png)
 
-### 聚集索引与非聚集索引
-
-#### 聚集索引
-**聚集索引即索引结构和数据一起存放的索引。**
+## 聚集索引与非聚集索引
 
-**主键索引属于聚集索引。**
+### 聚集索引
+**聚集索引即索引结构和数据一起存放的索引。主键索引属于聚集索引。**
 
->在Mysql中，InnoDB引擎的表的.ibd文件就包含了该表的索引和数据，
->对于InnoDB引擎表来说，该表的索引(B+树)的每个非叶子节点存储索引，
->叶子节点存储索引和索引对应的数据。
+在Mysql中，InnoDB引擎的表的.ibd文件就包含了该表的索引和数据，
+对于InnoDB引擎表来说，该表的索引(B+树)的每个非叶子节点存储索引，
+叶子节点存储索引和索引对应的数据。
 
 #### 聚集索引的优点
->聚集索引的查询速度非常的快，因为整个B+树本身就是一颗多叉平衡树，
->叶子节点也都是有序的，定位到索引的节点，就相当于定位到了数据。
+聚集索引的查询速度非常的快，因为整个B+树本身就是一颗多叉平衡树，
+叶子节点也都是有序的，定位到索引的节点，就相当于定位到了数据。
 
 #### 聚集索引的缺点
-* 依赖于有序的数据
->因为B+树是多路平衡树，如果索引的数据不是有序的，
->那么就需要在插入时排序，如果数据是整型还好，
->否则类似于字符串或UUID这种又长又难比较的数据，插入或查找的速度肯定比较慢。
+1. **依赖于有序的数据** ：因为B+树是多路平衡树，如果索引的数据不是有序的，
+   那么就需要在插入时排序，如果数据是整型还好，
+   否则类似于字符串或UUID这种又长又难比较的数据，插入或查找的速度肯定比较慢。
+2. **更新代价大** ： 如果对索引列的数据被修改时，那么对应的索引也将会被修改，
+   而且况聚集索引的叶子节点还存放着数据，修改代价肯定是较大的，
+   所以对于主键索引来说，主键一般都是不可被修改的。
 
-* 更新代价大
->如果对索引列的数据被修改时，那么对应的索引也将会被修改，
->而且况聚集索引的叶子节点还存放着数据，修改代价肯定是较大的，
->所以对于主键索引来说，主键一般都是不可被修改的。
-
-#### 非聚集索引
+### 非聚集索引
 
 **非聚集索引即索引结构和数据分开存放的索引。**
 
@@ -144,15 +107,11 @@ InnoDB会自动先检查表中是否有唯一索引的字段，如果有，
 因为二级索引的叶子节点就存放的是主键，根据主键再回表查数据。**
 
 #### 非聚集索引的优点
-* 更新代价比聚集索引要小
->非聚集索引的更新代价就没有聚集索引那么大了，非聚集索引的叶子节点是不存放数据的
+**更新代价比聚集索引要小** 。非聚集索引的更新代价就没有聚集索引那么大了，非聚集索引的叶子节点是不存放数据的
 
 #### 非聚集索引的缺点
-* 跟聚集索引一样，非聚集索引也依赖于有序的数据
-
-* 可能会二次查询(回表)
->这应该是非聚集索引最大的缺点了。 
->当查到索引对应的指针或主键后，可能还需要根据指针或主键再到数据文件或表中查询。
+1. 跟聚集索引一样，非聚集索引也依赖于有序的数据
+2. **可能会二次查询(回表)** :这应该是非聚集索引最大的缺点了。 当查到索引对应的指针或主键后，可能还需要根据指针或主键再到数据文件或表中查询。
 
 这是Mysql的表的文件截图:
 
@@ -162,7 +121,7 @@ InnoDB会自动先检查表中是否有唯一索引的字段，如果有，
 
 ![B+树](../../media/pictures/database/B+树索引.png)
 
-#### 非聚集索引一定回表查询吗(覆盖索引)?
+### 非聚集索引一定回表查询吗(覆盖索引)?
 **非聚集索引不一定回表查询。**
 
 >试想一种情况，用户准备使用SQL查询用户名，而用户名字段正好建立了索引。
@@ -174,16 +133,18 @@ InnoDB会自动先检查表中是否有唯一索引的字段，如果有，
 >那么这个索引的key本身就是name，查到对应的name直接返回就行了，无需回表查询。
 
 **即使是MYISAM也是这样，虽然MYISAM的主键索引确实需要回表，
-因为它的主键索引的叶子节点存放的是指针。**
-**但是如果SQL查的就是主键呢?**
+因为它的主键索引的叶子节点存放的是指针。但是如果SQL查的就是主键呢?**
+
 ```text
 SELECT id FROM table WHERE id=1;
 ```
 
->主键索引本身的key就是主键，查到返回就行了。
->这种情况就称之为覆盖索引了。
+主键索引本身的key就是主键，查到返回就行了。这种情况就称之为覆盖索引了。
+
+## 覆盖索引
+
+如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们就称之为“覆盖索引”。我们知道在InnoDB存储引擎中，如果不是主键索引，叶子节点存储的是主键+列值。最终还是要“回表”，也就是要通过主键再查找一次。这样就会比较慢覆盖索引就是把要查询出的列和索引是对应的，不做回表操作！
 
-#### 覆盖索引
 **覆盖索引即需要查询的字段正好是索引的字段，那么直接根据该索引，就可以查到数据了，
 而无需回表查询。**
 
@@ -197,81 +158,78 @@ SELECT id FROM table WHERE id=1;
 
 ---
 
-### 索引创建原则
+## 索引创建原则
 
-#### 单列索引
+### 单列索引
 单列索引即由一列属性组成的索引。
 
-#### 联合索引(多列索引)
+### 联合索引(多列索引)
 联合索引即由多列属性组成索引。
 
-#### 最左前缀原则
->假设创建的联合索引由三个字段组成: 
+### 最左前缀原则
+
+假设创建的联合索引由三个字段组成: 
 
 ```text
 ALTER TABLE table ADD INDEX index_name (num,name,age)
 ```
 
->那么当查询的条件有为:
->num / (num AND name) / (num AND name AND age)时，索引才生效。
->所以在创建联合索引时，尽量把查询最频繁的那个字段作为最左(第一个)字段。
->查询的时候也尽量以这个字段为第一条件。
+那么当查询的条件有为:num / (num AND name) / (num AND name AND age)时，索引才生效。所以在创建联合索引时，尽量把查询最频繁的那个字段作为最左(第一个)字段。查询的时候也尽量以这个字段为第一条件。
 
-但可能由于版本原因(我的mysql版本为8.0.x),我创建的联合索引，
-相当于在联合索引的每个字段上都创建了相同的索引:
+> 但可能由于版本原因(我的mysql版本为8.0.x),我创建的联合索引，相当于在联合索引的每个字段上都创建了相同的索引:
 
 ![联合索引(多列索引)](../../media/pictures/database/联合索引(多列索引).png)
 
 无论是否符合最左前缀原则，每个字段的索引都生效:
 
 ![联合索引生效](../../media/pictures/database/联合索引之查询条件生效.png)
 
-#### 索引创建注意点
-* 最左前缀原则
->虽然我目前的Mysql版本较高，好像不遵守最左前缀原则，索引也会生效。
->但是我们仍应遵守最左前缀原则，以免版本更迭带来的麻烦。
+## 索引创建注意点
 
-* 选择合适的字段
+### 最左前缀原则
 
+虽然我目前的Mysql版本较高，好像不遵守最左前缀原则，索引也会生效。
+但是我们仍应遵守最左前缀原则，以免版本更迭带来的麻烦。
 
-        1.不为NULL的字段
->>>索引字段的数据应该尽量不为NULL，因为对于数据为NULL的字段，数据库较难优化。
->>>如果字段频繁被查询，但又避免不了为NULL，建议使用0,1,true,false
->>>这样语义较为清晰的短值或短字符作为替代。
+### 选择合适的字段
 
-        2.被频繁查询的字段
->>>我们创建索引的字段应该是查询操作非常频繁的字段。
+#### 1.不为NULL的字段
 
-        3.被作为条件查询的字段
->>>被作为WHERE条件查询的字段，应该被考虑建立索引。
+索引字段的数据应该尽量不为NULL，因为对于数据为NULL的字段，数据库较难优化。如果字段频繁被查询，但又避免不了为NULL，建议使用0,1,true,false这样语义较为清晰的短值或短字符作为替代。
 
-        4.被经常频繁用于连接的字段
->>>经常用于连接的字段可能是一些外键列，对于外键列并不一定要建立外键，
->>>只是说该列涉及到表与表的关系。
->>>对于频繁被连接查询的字段，可以考虑建立索引，提高多表连接查询的效率。
+#### 2.被频繁查询的字段
 
-* 不合适的字段
+我们创建索引的字段应该是查询操作非常频繁的字段。
 
+####  3.被作为条件查询的字段 
 
-        1.被频繁更新的字段应该慎重建立索引
+被作为WHERE条件查询的字段，应该被考虑建立索引。
 
->>>虽然索引能带来查询上的效率，但是维护索引的成本也是不小的。
->>>如果一个字段不被经常查询，反而被经常修改，那么就更不应该在这种字段上建立索引了。
+#### 4.被经常频繁用于连接的字段
 
-        2.不被经常查询的字段没有必要建立索引
+经常用于连接的字段可能是一些外键列，对于外键列并不一定要建立外键，只是说该列涉及到表与表的关系。对于频繁被连接查询的字段，可以考虑建立索引，提高多表连接查询的效率。
 
-* 尽可能的考虑建立联合索引而不是单列索引
->因为索引是需要占用磁盘空间的，可以简单理解为每个索引都对应着一颗B+树。
->如果一个表的字段过多，索引过多，那么当这个表的数据达到一个体量后，
->索引占用的空间也是很多的，且修改索引时，耗费的时间也是较多的。
->
->如果是联合索引，多个字段在一个索引上，那么将会节约很大磁盘空间，
->且修改数据的操作效率也会提升。
+### 不合适创建索引的字段
+
+#### 1.被频繁更新的字段应该慎重建立索引
+
+虽然索引能带来查询上的效率，但是维护索引的成本也是不小的。
+如果一个字段不被经常查询，反而被经常修改，那么就更不应该在这种字段上建立索引了。
+
+#### 2.不被经常查询的字段没有必要建立索引
+
+#### 3.尽可能的考虑建立联合索引而不是单列索引
+
+因为索引是需要占用磁盘空间的，可以简单理解为每个索引都对应着一颗B+树。
+如果一个表的字段过多，索引过多，那么当这个表的数据达到一个体量后，
+索引占用的空间也是很多的，且修改索引时，耗费的时间也是较多的。
+
+如果是联合索引，多个字段在一个索引上，那么将会节约很大磁盘空间，且修改数据的操作效率也会提升。
+
+#### 4.考虑在字符串类型的字段上使用前缀索引代替普通索引
+
+前缀索引仅限于字符串类型，较普通索引会占用更小的空间，所以可以考虑使用前缀索引带替普通索引。
 
-* 考虑在字符串类型的字段上使用前缀索引代替普通索引
->前缀索引仅限于字符串类型，较普通索引会占用更小的空间，
->所以可以考虑使用前缀索引带替普通索引。
+### 使用索引一定能提高查询性能吗?
 
-* 使用索引一定能提高查询性能吗?
->大多数情况下，索引查询都是比全表扫描要快的。
->但是如果数据库的数据量不大，那么使用索引也不一定能够带来很大提升。
+大多数情况下，索引查询都是比全表扫描要快的。但是如果数据库的数据量不大，那么使用索引也不一定能够带来很大提升。