索引的重要性及原理

索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构，其本质可以看成是一种排序好的数据结构。索引的作用就相当于书的目录。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。索引底层数据结构存在很多种类型，常见的索引结构有: B 树， B+树 和 Hash、红黑树。在 MySQL 中，无论是 Innodb 还是 MyIsam，都使用了 B+树作为索引结构。

索引的存储原理大致可以概括为一句话：以空间换时间。

一般来说索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往是存储在磁盘上的文件中的（可能存储在单独的索引文件中，也可能和数据一起存储在数据文件中）。

数据库在未添加索引进行查询的时候默认是进行全文搜索，也就是说有多少数据就进行多少次查询，然后找到相应的数据就把它们放到结果集中，直到全文扫描完毕。

索引的优点包括：大大提高数据查询速度，提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本，通过索引列对数据进行排序，降低数据的排序成本，被索引的列会自动进行排序，包括【单例索引】和【组合索引】，如果按照索引列的顺序进行排序，对order by语句来说，效率就会提高很多。

然而，索引也有一些缺点，比如会占据磁盘空间，降低更新表的效率，维护索引需要消耗数据库资源。此外，使用索引并不一定能够带来很大提升，特别是在数据库的数据量不大的情况下。

索引的分类包括按「数据结构」分类、按「物理存储」分类、按「字段特性」分类和按「字段个数」分类。常见索引类型有主键索引、唯一索引、复合索引、全文索引、空间索引和前缀索引。

要判断SQL是否走索引，可以通过explain关键字查看这条语句的执行计划。key字段显示实际使用的索引，type字段显示查询使用了何种类型，rows字段大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数。

索引失效的原因包括左或者左右模糊匹配、在查询条件中对索引列使用函数、对索引列进行表达式计算、隐式类型转换、联合索引未遵循最左匹配原则以及在WHERE子句中使用OR导致索引失效。

索引能提高查询性能的原因在于，索引通过多阶使树的结构更矮胖，减少I/O次数；通过B+树，把业务数据与索引数据分离，提高单次I/O有效数据量；通过树数据的有序和「二分查找」，大大缩小查询范围；针对的是单个字段或部分字段，数据量本身比一条记录的数据量要少的多，这样即使通过扫描的方式查询索引也比扫描数据库表本身快的多。

MySQL 默认的存储引擎 InnoDB 采用的是 B+ 作为索引的数据结构，原因在于B+ 树的非叶子节点不存放实际的记录数据，仅存放索引，因此数据量相同的情况下，相比存储即存索引又存记录的 B 树，B+树的非叶子节点可以存放更多的索引，因此 B+ 树可以比 B 树更「矮胖」，查询底层节点的磁盘 I/O次数会更少。

如何判断sql是否走索引？

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