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Author: Snailclimb

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@@ -1,84 +1,92 @@
 ## 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。**
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+**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。**
 
 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。
 
 ## 为什么要用索引?索引的优缺点分析
 
 ### 索引的优点
-**可以大大加快 数据的检索速度（大大减少的检索的数据量）,  这也是创建索引的最主要的原因。毕竟大部分系统的读请求总是大于写请求的。** 另外，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
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+**可以大大加快 数据的检索速度（大大减少的检索的数据量）, 这也是创建索引的最主要的原因。毕竟大部分系统的读请求总是大于写请求的。** 另外，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
 
 ### 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。
+
+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+树索引优劣分析
+## Hash 索引和 B+树索引优劣分析
 
-**Hash索引定位快**
+**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冲突问题**
+**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。
+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。**
+**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
+```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
 
 ### 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。**
+**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，则选择该字段为默认的主键，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，则选择该字段为默认的主键，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。**
 
 唯一索引，普通索引，前缀索引等索引属于二级索引。
 
 **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。**
 
-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。**
+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。 
+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)
+![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。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
-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。
+
+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。
@@ -89,21 +97,23 @@ B+树是有序的，在这种范围查询中，优势非常大，直接遍历比
 
 **二级索引属于非聚集索引。**
 
->MYISAM引擎的表的.MYI文件包含了表的索引，
->该表的索引(B+树)的每个叶子非叶子节点存储索引，
->叶子节点存储索引和索引对应数据的指针，指向.MYD文件的数据。
+> MYISAM 引擎的表的.MYI 文件包含了表的索引，
+> 该表的索引(B+树)的每个叶子非叶子节点存储索引，
+> 叶子节点存储索引和索引对应数据的指针，指向.MYD 文件的数据。
 >
-**非聚集索引的叶子节点并不一定存放数据的指针，
-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。**
+> **非聚集索引的叶子节点并不一定存放数据的指针，
+> 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
 
 #### 非聚集索引的缺点
+
 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:
+这是 Mysql 的表的文件截图:
 
 ![Mysql表文件截图](../../media/pictures/database/Mysql索引文件截图.png)
 
@@ -112,36 +122,37 @@ B+树是有序的，在这种范围查询中，优势非常大，直接遍历比
 ![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。
+> 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。
 
-````text
- SELECT name FROM table WHERE username='guang19';
-````
+```text
+ SELECT name FROM table WHERE name='guang19';
+```
 
->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。
+> 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?**
+**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?**
 
 ```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！
+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。**
 
->如主键索引，如果一条SQL需要查询主键，那么正好根据主键索引就可以查到主键。
+> 如主键索引，如果一条 SQL 需要查询主键，那么正好根据主键索引就可以查到主键。
 >
->再如普通索引，如果一条SQL需要查询name，name字段正好有索引，
->那么直接根据这个索引就可以查到数据，也无需回表。
+> 再如普通索引，如果一条 SQL 需要查询 name，name 字段正好有索引，
+> 那么直接根据这个索引就可以查到数据，也无需回表。
 
 覆盖索引:
 ![B+树覆盖索引](../../media/pictures/database/B+树覆盖索引.png)
@@ -151,24 +162,26 @@ SELECT id FROM table WHERE id=1;
 ## 索引创建原则
 
 ### 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: 
+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。
 
-> 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)
+![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:
 
@@ -178,22 +191,22 @@ ALTER TABLE table ADD INDEX index_name (num,name,age)
 
 ### 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。
+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。
 
 ### 选择合适的字段
 
-#### 1.不为NULL的字段
+#### 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。
+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。
 
 #### 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。
 
-####  3.被作为条件查询的字段 
+#### 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。
+被作为 WHERE 条件查询的字段，应该被考虑建立索引。
 
 #### 4.被经常频繁用于连接的字段
 
@@ -210,7 +223,7 @@ ALTER TABLE table ADD INDEX index_name (num,name,age)
 
 #### 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。
+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.注意避免冗余索引
 
@@ -222,4 +235,4 @@ ALTER TABLE table ADD INDEX index_name (num,name,age)
 
 ### 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。