MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，B+Tree索引，哈希索引，全文索引等等，
聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。术语‘聚簇’表示数据行和相邻的键值聚簇的存储 在一起。
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一，而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以，充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一，而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以，充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。 MySQL的索引有很多种类型，可以为不同的场景提供更好的性能。而B-Tree索引是最为常见的MySQL索引类型，一般谈论MySQL索引时，如果没有特别说明，就是指B-Tree索引。本文就详细讲解一下B-Tree索引的的底层结构，使用原则和特性。 为了节约你的时间，本文的主要内容如下：
前一阵子，又跑出去搞了一场面试，心态算是崩了，关于MySQL索引的原理及使用被面试官怼的体无完肤，立志要总结一番，然后一直没有时间（其实是懒……），准备好了吗？
说到索引，很多人都知道“索引是一个排序的列表，在这个列表中存储着索引的值和包含这个值的数据所在行的物理地址，在数据十分庞大的时候，索引可以大大加快查询的速度，这是因为使用索引后可以不用扫描全表来定位某行的数据，而是先通过索引表找到该行数据对应的物理地址然后访问相应的数据。”
每个InnoDB表都有一个称之为聚簇索引(clustered index)的特殊索引，存储记录行数据。通常，聚簇索引和主索引是近义的。
在 MySQL 默认引擎 InnoDB 中，索引大致可分为两类：聚簇索引和非聚簇索引，它们的区别也是常见的面试题，所以我们今天就来盘它们。
在数据库系统中，索引是提高数据查询效率的重要工具。针对MySQL数据库，索引优化是提高查询性能的关键。本文将深入探讨MySQL索引的优化策略，介绍常见的索引失效场景，并详细解释聚簇索引与非聚簇索引的区别。
" 又要开始新项目了，一顿操作猛如虎，梳理流程加画图。这不，开始对流程及表结构了。
InnoDB的索引基于B+树实现，每张InnoDB的表都有一个特殊的索引，叫做聚簇索引(Clustered Index)，聚簇索引存储了表中的真实数据。索引项的顺序和真实的表数据顺序是一致的，B+树的叶子节点存储了真实的数据。这也就是所谓的“数据即索引”。
聚簇索引（Clustered Index）和非聚簇索引（Non-clustered Index）是数据库中的两种索引类型，它们在组织和存储数据时有不同的方式。
MySQL的索引分类问题一直让人头疼，几乎所有的资料都会给你列一个长长的清单，给你介绍什么主键索引、单值索引，覆盖索引，自适应哈希索引，全文索引，聚簇索引，非聚簇索引等……给人的感觉就是云里雾里，好像MySQL索引的实现方式有很多种，但是都没有一个清晰的分类。所以本人尝试总结了一下如何给MySQL的索引类型分类，便于大家记忆，由于MySQL中支持多种存储引擎，在不同的存储引擎中实现略微有所差距，下文中如果没有特殊声明，默认指的都是InnoDB存储引擎。
最近在梳理 MySQL 核心知识，刚好梳理到了 MySQL 索引相关的知识，我的文章风格很多都是原理 + 实战的方式带你去了解知识点，所以本篇也是。
本没想着写这篇文章的，因为我觉得这个东西大多数有经验的开发遇到过，肯定也了解过相关的原因，但最近我看到有几个关注的技术公众号在推送相关的文章。实在令我吃惊！
大家好，本期讨论MySQL的DDL, 讨论的背景是MySQL 8.0+InnoDB。
* 如果表没有主键，则会默认第一个NOT NULL，且唯一（UNIQUE）的列作为聚簇索引
关于MySQL的优化，相信很多人都听过这一条：避免使用select*来查找字段，而是要在select后面写上具体的字段。
此小结与索引其实没有太多的关联，但是为了便于理解索引的内容，添加此小结作为铺垫知识。
为什么在 MySQL数据库中，一条慢查询只要添加上合适的索引，查询速度就能提升一个档次？对于 MySQL，如何巧用索引优化SQL语句性能？需要注意什么问题？
MySQL中通过show ENGINES指令可以看到所有支持的数据库存储引擎。最为常用的就是MyISAM和InnoDB两种。
弄懂了 MySQL 的基本 CURD 操作之后，下一个必须掌握的知识就是 MySQL 的索引。
MySQL的默认存储引擎是InnoDB，并且在5.7版本的所有存储引擎中只有InnoDB是事务性存储引擎，也就是说只有InnoDB支持事务。
选择B+树：非叶子节点不存储data，数据全在叶子节点，这样一个节点就可以存储更多的key。可以使得树更矮，所以IO操作次数更少。 叶子节点相连，更便于进行范围查找 B树
实践是检验真理的唯一途径，本篇只是站在索引使用的全局来定位的，你只需要通读全篇并结合具体的例子，或回忆以往使用过的地方，对整体有个全面认识，并理解索引是如何工作的，就可以了。在后续使用索引，或者优化索引时，可以从这些方面出发，进一步来加深对索引正确高效的使用。
如果二叉树特殊化为一个链表，相当于全表扫描。平衡二叉树相比于二叉查找 树来说，查找效率更稳定，总体的查找速度也更快。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 关于MySQL索引的好处，如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。对于没有索引的表，单表查询可能几十万数据就是瓶颈，而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据，没有索引查询会变的非常缓慢。还是以WordPress来说，其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引，比如wp_comments表中针对5个字段设计了BTREE（二叉树）索引。
英文原文：http://www.mysqltutorial.org/mysql-index/mysql-clustered-index/
不使用索引，MySQL必须从第一条记录开始读完整个表，直到找出相关的行，表越大，查询数据所花费的时间就越多，如果表中查询的列有一个索引，MySQL能够快速到达一个位置去搜索数据文件，而不必查看所有数据，那么将会节省很大一部分时间。
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MySQL中默认的隔离级别是：RR。但是也保证了事务的ACID特性。实现原理是锁 + MVCC机制
除了常见的普通索引，唯一索引，组合索引，大家还能说一下mysql中有哪些其他类型的索引吗？
索引的概念基本所有人都会遇到过，就算没有了解过数据库中的索引，在生活中也不可避免的接触到。比方说书籍的目录，字典的查询页，图书馆的科目检索等等。其实这些都是一种索引，并且所起到的作用大同小异。
(2).非聚簇索引 联合索引 前缀索引 普通索引 唯一索引 全文索引
上篇文章我们说了，联合索引会用两个以上列来创建索引，b+树是一颗，先用c2列排序，若结果相同，则用c3排序。innoDB的b+树特点是根节点保持不变，新表是先默认有聚簇索引，先有一个没有数据的根目录节点，放用户记录数据放入根几点中，当数据慢了，页分裂，会有多的节点，此刻根节点进化成根目录记录节点，数据存入底层节点。二级索引的内节点保证一致性，存入列值的时候加个主键。
最近接受了深圳开源中国（也就创作和运营马云中国gitee网络的公司）科技公司面试官的电话面试，面试过程中面试官要求我谈一谈Mysql的数据结构。笔者当时只记得Mysql数据库的InnoDB存储引擎底层用到了B+树，对于什么是B+树以及InnoDB数据页结构的了解也不多，所以当时面试回答得很肤浅。很明显结果凉凉了，所以决定写篇文章系统地总结这个问题给自己加深印象，下次面试官再问这一块的问题，保证绝对不再翻车！
MySQL 主要索引类型有如下几种： 1.主键索引 2.唯一索引 3.普通索引 4.空间索引 5.全文索引 假设有如下一张表 CREATE TABLE `t1` ( `id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `u1` int unsigned NOT NULL DEFAULT '0', `u2` int unsigned NOT NULL DEFAULT '0', `u3` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '',
优势：可以快速检索，减少I/O次数，加快检索速度；根据索引分组和排序，可以加快分组和排序；
对于聚簇索引记录来说，有一个 trx_id 隐藏列，该隐藏列记录着最后改动该记录的 事务id 。那么如果在当前事务中新插入一条聚簇索引记录后，该记录的 trx_id 隐藏列代表的的就是 当前事务的 事务id ，如果其他事务此时想对该记录添加 S锁 或者 X锁 时，首先会看一下该记录的trx_id 隐藏列代表的事务是否是当前的活跃事务，如果是的话，那么就帮助当前事务创建一个 X锁 （也就是为当前事务创建一个锁结构， is_waiting 属性是 false ），然后自己进入等待状态 （也就是为自己也创建一个锁结构， is_waiting 属性是 true ）。
在关系数据库中，索引是一种数据结构，为存储引擎提高访问速度的数据结构，它一般是以包含索引键值和一个指向索引键值对应数据记录物理地址的指针的节点的集合的清单的形式存在。
下表是MySQL常见的存储引擎InnoDB，MyISAM和Memory分别支持的索引类型
关系型数据库中的索引，能够提升数据检索的效率，是提升性能的主要途径，GreatSQL开源社区推送的这篇《MySQL 常见索引类型介绍》，介绍了在MySQL中常见的几种索引。
聚簇索引：将数据存储与索引放到了一块，找到索引也就找到了数据非聚簇索引：将数据存储于索引分开结构，索引结构的叶子节点指向了数据的对应行，myisam通过key_buffer把索引先缓存到内存中，当需要访问数据时（通过索引访问数据），在内存中直接搜索索引，然后通过索引找到磁盘相应数据，这也就是为什么索引不在key buffer命中时，速度慢的原因
按照特定的数据结构来组织、存储和管理数据的仓库叫做数据库，MySQL是一种关系型数据库。数据库最重要的功能就是存储数据，而数据存储是需要依赖具体的介质的，它就是磁盘。
myisam引擎是5.1版本之前的默认引擎，⽀持全⽂检索、压缩、空间函数等，但是不⽀持事务和⾏级锁，所以⼀般⽤于有⼤量查询少量插⼊的场景来使⽤，⽽且myisam不⽀持外键，并且索引和数据是分开存储的。
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