1.索引的概念
索引是数据库系统中提升数据检索效率的关键组成部分，它通过创建特定的数据结构来加速数据查找，从而显著减少系统响应时间
2.索引的基本原理与数据结构
实现索引有多种数据结构，这里重点介绍 [ B+树 ] 这种结构
2.1**[ B+树 ]**
2.1.1 特点
**1）**B+树 是一种平衡树，其所有的叶子节点构成一个有序的链表，便于范围查询；
**2）**B+树 的叶子节点存储数据；非叶子节点存储索引键值；
**3）**根节点到任意叶子节点的路径长度相同，可以确保数据访问的一致性和快速性；
**4）**即使数据量增加，数据检索路径的长度也能保持相对稳定，从而实现高效的数据访问；
2.1.2 为什么数据库（如 MySQL）酷爱 B+树
可以这么近似理解：想象一本超级厚的电话簿（数据库表）。平衡树（尤其是B+树）就像这本电话簿的智能目录：它不是简单分章节（那可能不均匀），而是构建了一个多级的、自动平衡的索引结构。找 " 张三 " 时，它让你快速跳过无关章节（减少磁盘读取），并且找到 " 张三 " 后，紧挨着的 " 李四 " 也能瞬间定位（范围查询高效）。这就是它成为数据库引擎心脏的原因！
2.2 其他数据结构
**1）**哈希索引：哈希索引通过哈希函数将数据映射到存储位置，提供极快的等值查询速度；但哈希索引不适合范围查询，并且在大型数据集上可能会面临高碰撞率问题，这会影响查询效率
**2）**分页索引结构：用于 XML 数据库，通过划分结点集合直接定位查询结果，避免重复遍历路径
**3）**H-T-tail 混合索引机制：为嵌入式数据库设计，注重内存空间效率。其核心是结合哈希表（H）、树结构（T）和尾部索引（Tail），通过行存索引辅助列存查询，优化更新与扫描性能
3.索引的分类与应用
3.1 聚簇索引
3.1.1 特点：
1）物理排序：聚簇索引将数据行按照索引列的值进行物理排序，使相邻数据行在磁盘上相邻存储，从而提升范围查询和排序效率
2）唯一性：一个表只能有一个聚簇索引，因为它直接关联数据的物理存储顺序
3）覆盖索引：叶子节点直接存储数据，无需回表即可满足查询
3.1.2 常见类型
1）主键索引：主键索引是聚簇索引的默认形式
2）唯一非空列索引：当表未定义主键时，数据库可能选择唯一非空列作为聚簇索引
3.2 非聚簇索引
3.2.1 特点
1） 索引与数据分离：1.存储结构：非聚簇索引通常使用 B+树作为其物理存储结构
2.查找过程：查询时需先通过索引找到主键值再通过主键回表获取完整数据
**2）**多索引支持：单表可以创建多个非聚簇索引
**3）**覆盖索引：叶子节点存储完整数据行，可避免回表操作，直接返回查询结果
**4）**空间效率：索引结构占用空间较小，适合内存受限环境；维护成本低，插入/删除时只需要更新索引树，不影响数据物理顺序
3.2.2 常见类型
**1）**唯一索引：可以确保数据库表中指定列或组合的值具有唯一性，防止重复数据插入，但不作为聚簇索引
**2）**普通索引：无唯一性约束，用于加速查询
**3）**联合索引：由多个列组合而成的索引，提升多列查询效率
**4）**全文索引：用于文本搜索，支持模糊匹配
3.3 辅助理解
3.3.1 聚簇索引（Clustered Index）：图书馆的书架
1）场景：图书馆按书名首字母（聚簇索引）排书架，每本书直接放在书架上（数据行即索引）。
2）操作
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查找《西游记》：直接找到 " 西 " 开头的书架，无需再查目录（覆盖索引）。
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优势：
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高效：按书名顺序存储，支持范围查询
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唯一性：每排书架只能放一本《西游记》（主键唯一）。
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3.3.2 非聚簇索引（Non-Clustered Index）：图书馆的目录
1）场景：图书馆有独立的目录（非聚簇索引），按书名首字母名排目录，目录里存书名和书架号（主键值）。
2）操作：
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查找《西游记》：先查目录找到书名和书架号（非聚簇索引），再回书架取书（回表）。
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优势：
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灵活：可创建多个目录（如按作者、按出版年份）。
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适用场景：快速定位书。
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4.补充知识点
4.1 关系型数据库和非关系型数据库
4.2 平衡树
4.2.1 概念
平衡树是一种能自动保持左右子树 " 身高 " 接近的二叉搜索树，核心目标是避免树结构退化成链表，让查找、插入、删除表操作稳定在**O ( log n )**的时间复杂度
4.2.2 为何需要"平衡"？
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问题： 普通二叉查找树如果插入顺序不当（如一直插入更大/更小的数），会退化成 " 歪脖子树 "（类似链表），查找效率暴跌至O(n)。
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解决： 平衡树通过旋转操作（左旋、右旋、组合旋），在插入/删除节点时动态调整树的结构，确保任意节点的左右子树高度差不超过1（或满足其他平衡因子定义）。
4.2.3 关键特性：
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自平衡： 插入/删除后自动检查并调整平衡，无需手动干预。
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稳定高效： 保证最坏情况下的查找、插入、删除时间复杂度都是 O(log n)，性能可预测。
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有序性： 保持二叉查找树的性质（左子树 < 根 < 右子树）。
4.2.4 常见类型（知道名字就行，重点理解思想）：
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AVL 树： 最严格的平衡，通过平衡因子（左高-右高）保证高度差≤1。查找最快，但维护平衡的旋转操作可能更频繁。
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红黑树： 广泛应用（如 Java HashMap、Linux 内核），通过颜色标记和规则实现近似平衡（确保最长路径 ≤ 2 倍最短路径）。插入删除效率通常比 AVL 更高。
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B树 / B+树： 这才是数据库索引的明星！
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B树： 多路平衡查找树（不是二叉树！一个节点可存多个 key 和指针）。减少磁盘 I/O 次数（关键！因为磁盘读块比内存慢得多）。适用于文件系统和部分数据库。
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B+树： MySQL InnoDB 引擎的标准索引结构。 在 B树 基础上优化：
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非叶子节点只存键，不存数据（让一个磁盘块能存更多索引，树更矮）。
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所有数据记录都存在叶子节点，并按顺序链式链接。
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优势： 范围查询超高效（顺序扫描叶子链表即可）、全表扫描更快（只需遍历叶子节点）、查询更稳定（都要查到叶子层）。
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4.3 回表
4.3.1 什么是回表？
**1）**想象你在查字典：
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第一步：查目录（索引）通过"拼音索引"快速找到"张"字所在的页码（主键 ID ）。
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第二步：翻到正文（回表）根据页码，回到字典正文（数据页） 找到 " 张 " 字的详细解释（完整数据行）。
2） 技术定义：
当SQL语句通过二级索引（非主键索引） 定位到目标数据的主键值后，还需根据主键值再次扫描聚集索引（主键索引） 才能获取完整数据行的过程。
4.3.2 为什么会发生回表？
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二级索引的存储结构：
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只存储索引字段的值 + 对应记录的主键值（不存完整数据！）。
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例如索引
INDEX(name)：存储的是(name值, 主键id)。
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聚集索引的存储结构：
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叶子节点直接存储完整数据行（ InnoDB 引擎特性）。
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主键索引即聚集索引。
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触发条件：
查询语句需要的列未完全包含在使用的二级索引中（即存在 " 未被索引覆盖的列 " ）。
4.3.3 回表为什么影响性能？
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额外I/O 开销： 二级索引查找通常是内存操作（快），而回表需随机读取磁盘数据页（慢）。
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随机访问： 根据主键回表是随机I/O（比顺序I/O 慢得多）。
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数据量放大： 若二级索引筛选出大量行，每次回表都是一次磁盘寻址。
4.3.4 如何避免回表？
核心方案：索引覆盖，创建一个包含所有查询字段的索引，让二级索引的叶子节点直接包含所需数据，无需回表。