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你好，是我琉忆，PHP 程序员面试笔试系列图书的作者。
本周（2019.3.4 至 3.8）的一三五更新的文章如下：
周一：PHP 面试 MySQL 数据库的基础知识周三：PHP 面试 MySQL 数据库的索引周五：PHP 面试 MySQL 数据库的面试真题
自己整理了一篇“索引有哪些优缺点和使用原则？”的文章，关注公众号：“琉忆编程库”，回复：“索引”，我发给你。
以下内容部分来自《PHP 程序员面试笔试宝典》如需转载请注明出处。
一、什么是索引？
索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。它主要提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针，然后根据指定的排序顺序对这些指针排序。数据库使用索引以找到特定值，然后顺指针找到包含该值的行。这样可以使对应于表的 SQL 语句执行得更快，可快速访问数据库表中的特定信息。索引的特点如下：①可以提高数据库的检索速度；②降低了数据库插入、修改、删除等维护任务的速度；③可以直接或间接创建；④只能创建在表上，不能创建在视图上；⑤使用查询处理器执行 SQL 语句时，一个表上，一次只能使用一个索引；⑥可以在优化隐藏中使用索引。
索引的分类和使用如下：1．直接创建索引和间接创建索引直接创建索引：CREATE INDEX mycolumn_index ON mytable (myclumn)。间接创建索引：定义主键约束或者唯一性键约束，可以间接创建索引。
2．普通索引和唯一性索引普通索引：CREATE INDEX mycolumn_index ON mytable (myclumn)。唯一性索引：保证在索引列中的全部数据是唯一的，对聚簇索引和非聚簇索引都可以使用。CREATE UNIQUE COUSTERED INDEX myclumn_cindex ON mytable(mycolumn)
3．单个索引和复合索引单个索引：即非复合索引。复合索引：又称为组合索引，在索引建立语句中同时包含多个字段名，最多 16 个字段。
CREATE INDEX name_index ON username(firstname,lastname)
4．聚簇索引和非聚簇索引（聚集索引，群集索引）聚簇索引：物理索引，与基表的物理顺序相同，数据值的顺序总是按照顺序排列。CREATE CLUSTERED INDEX mycolumn_cindex ON mytable(mycolumn) WITHALLOW_DUP_ROW(允许有重复记录的聚簇索引)
非聚簇索引：CREATE UNCLUSTERED INDEX mycolumn_cindex ON mytable(mycolumn)。
二、索引的原理
索引的目的在于提高查询效率，与我们查阅图书所用的目录是一个道理：先定位到章，然后定位到该章下的一个小节，然后找到页数。相似的例子还有：查字典，查火车车次，飞机航班等
本质都是：通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。
数据库也是一样，但显然要复杂的多，因为不仅面临着等值查询，还有范围查询 (>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or) 等等。数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢？我们回想字典的例子，能不能把数据分成段，然后分段查询呢？最简单的如果 1000 条数据，1 到 100 分成第一段，101 到 200 分成第二段，201 到 300 分成第三段 …… 这样查第 250 条数据，只要找第三段就可以了，一下子去除了 90% 的无效数据。但如果是 1 千万的记录呢，分成几段比较好？稍有算法基础的同学会想到搜索树，其平均复杂度是 lgN，具有不错的查询性能。但这里我们忽略了一个关键的问题，复杂度模型是基于每次相同的操作成本来考虑的。而数据库实现比较复杂，一方面数据是保存在磁盘上的，另外一方面为了提高性能，每次又可以把部分数据读入内存来计算，因为我们知道访问磁盘的成本大概是访问内存的十万倍左右，所以简单的搜索树难以满足复杂的应用场景。
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三、索引的数据结构
任何一种数据结构都不是凭空产生的，一定会有它的背景和使用场景，我们现在总结一下，我们需要这种数据结构能够做些什么，其实很简单，那就是：每次查找数据时把磁盘 IO 次数控制在一个很小的数量级，最好是常数数量级。那么我们就想到如果一个高度可控的多路搜索树是否能满足需求呢？就这样，b+ 树应运而生。
如上图，是一颗 b + 树，关于 b + 树的定义可以参见 B + 树，这里只说一些重点，浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块，可以看到每个磁盘块包含几个数据项（深蓝色所示）和指针（黄色所示），如磁盘块 1 包含数据项 17 和 35，包含指针 P1、P2、P3，P1 表示小于 17 的磁盘块，P2 表示在 17 和 35 之间的磁盘块，P3 表示大于 35 的磁盘块。真实的数据存在于叶子节点即 3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非叶子节点只不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如 17、35 并不真实存在于数据表中。
b+ 树的查找过程
如图所示，如果要查找数据项 29，那么首先会把磁盘块 1 由磁盘加载到内存，此时发生一次 IO，在内存中用二分查找确定 29 在 17 和 35 之间，锁定磁盘块 1 的 P2 指针，内存时间因为非常短（相比磁盘的 IO）可以忽略不计，通过磁盘块 1 的 P2 指针的磁盘地址把磁盘块 3 由磁盘加载到内存，发生第二次 IO，29 在 26 和 30 之间，锁定磁盘块 3 的 P2 指针，通过指针加载磁盘块 8 到内存，发生第三次 IO，同时内存中做二分查找找到 29，结束查询，总计三次 IO。真实的情况是，3 层的 b + 树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次 IO，性能提高将是巨大的，如果没有索引，每个数据项都要发生一次 IO，那么总共需要百万次的 IO，显然成本非常非常高。
b+ 树性质
1. 索引字段要尽量的小：通过上面的分析，我们知道 IO 次数取决于 b + 数的高度 h，假设当前数据表的数据为 N，每个磁盘块的数据项的数量是 m，则有 h =㏒(m+1)N，当数据量 N 一定的情况下，m 越大，h 越小；而 m = 磁盘块的大小 / 数据项的大小，磁盘块的大小也就是一个数据页的大小，是固定的，如果数据项占的空间越小，数据项的数量越多，树的高度越低。这就是为什么每个数据项，即索引字段要尽量的小，比如 int 占 4 字节，要比 bigint8 字节少一半。这也是为什么 b + 树要求把真实的数据放到叶子节点而不是内层节点，一旦放到内层节点，磁盘块的数据项会大幅度下降，导致树增高。当数据项等于 1 时将会退化成线性表。2. 索引的最左匹配特性（即从左往右匹配）：当 b + 树的数据项是复合的数据结构，比如 (name,age,sex) 的时候，b+ 数是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，比如当 (张三,20,F) 这样的数据来检索的时候，b+ 树会优先比较 name 来确定下一步的所搜方向，如果 name 相同再依次比较 age 和 sex，最后得到检索的数据；但当 (20,F) 这样的没有 name 的数据来的时候，b+ 树就不知道下一步该查哪个节点，因为建立搜索树的时候 name 就是第一个比较因子，必须要先根据 name 来搜索才能知道下一步去哪里查询。比如当 (张三,F) 这样的数据来检索时，b+ 树可以用 name 来指定搜索方向，但下一个字段 age 的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是 F 的数据了，这个是非常重要的性质，即索引的最左匹配特性。
预告：本周五（3.8）将更新 PHP 面试 MySQL 数据库的面试题，敬请期待。
以上内容摘自《PHP 程序员面试笔试宝典》书籍，目前本书没有电子版，可到各大电商平台购买纸质版。
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