Mysql系列第二十講 什麼是索引？

本文開始連續3篇詳解mysql索引：

第1篇來說說什麼是索引？

第2篇詳解Mysql中索引的原理

第3篇結合索引詳解關鍵字explain

本文為索引第一篇：我們來了解一下什麼是索引？

路人在搞計算機之前，是負責小區建設規劃的，上級領導安排路人負責一個萬人小區建設規劃，並提了一個要求：可以快速透過戶主姓名找到戶主的房子；讓路人出個好的解決方案。

方案

剛開始路人沒什麼經驗，實在想不到什麼好辦法。

路人告訴領導：你可以去敲每戶的門，然後開門之後再去詢問房主姓名，是否和需要找的人姓名一致。

領導一聽鬱悶了：我敲你的頭，1萬戶，我一個個找，找到什麼時候了？你明天不用來上班了。

這裡面涉及到的時間有：走到每戶的門口耗時、敲門等待開門耗時、詢問戶主獲取戶主姓名耗時、將戶主姓名和需要查詢的姓名對比是否一致耗時。

加入要找的人剛好在最後一戶，領導豈不是要瘋掉了，需要重複1萬次上面的操作。

上面是最原始，最耗時的做法，可能要找的人根本不在這個小區，白費力的找了1萬次，豈不是要瘋掉。

方案2

路人靈機一動，想到了一個方案：

給所有的戶主制定一個編號，從1-10000，戶主將戶號貼在自家的門口

路人自己製作了一個戶主和戶號對應的表格，我們叫做：戶主目錄表，共1萬條記錄，如下：

此時領導要查詢路人甲Java時，過程如下：

按照姓名在戶主目錄表查詢路人甲Java，找到對應的編號：10000

然後從第一戶房子開始找，檢視其門口戶號是否是10000，直到找到為止

路人告訴領導，這個方案比方案1有以下好處：

如果要找的人不在這個小區，透過戶主目錄表就確定，不需要第二步了

步驟2中不需要再去敲每戶的門以及詢問戶主的姓名了，只需對比一下門口的戶號就可以了，比方案1省了不少時間。

領導笑著說，不錯不錯，有進步，不過我找路人甲Java還是需要挨家挨戶看門牌號1萬次啊！。。。。。你再去想想吧，看看是否還有更好的辦法來加快查詢速度。

路人下去了苦思冥想，想出了方案3。

方案3

方案2中第2步最壞的情況還是需要找1萬次。

路人去上海走了一圈，看了那邊小區搞的不錯，很多小區都是搞成一棟一棟的，每棟樓裡面有100戶，路人也決定這麼搞。

路人告訴領導：

將1萬戶劃分為100棟樓，每棟樓有25層，每層有4戶人家，總共1萬戶

給每棟樓一個編號，範圍是[001,100]，將棟號貼在每棟樓最顯眼的位置

給每棟樓中的每層一個編號，編號範圍是[01,25]，將層號貼在每層樓最顯眼的位置

戶號變為：棟號-樓層-層中編號，如路人甲Java戶號是：100-20-04，貼在每戶門口

戶主目錄表還是有1萬條記錄，如下：

此時領導要查詢路人甲Java時，過程如下：

按照姓名在戶主目錄表查詢路人甲Java，找到對應的編號是100-25-04，將編號分解，得到：棟號（100）、樓層（25）、樓號（04）

從第一棟開始找，看其棟號是否是100，直到找到編號為100為止，這個過程需要找100次，然後到了第100棟樓下 /oldage/

從100棟的第一層開始向上走，走到每層看其編號是否為25，直到走到第25層，這個過程需要匹配25次

在第25層依次看看戶號是否為100-25-04，匹配了4次，找到了路人甲Java

此方案分析：

查詢戶主目錄表1萬次，不過這個是在表格中，不用動身走路去找，只需要動動眼睛對比一下數字，速度還是比較快的

將方案2中的第2步最佳化為上面的2/3/4步驟，上面最壞需要匹配129次（棟100+層25+樓號4次），相對於方案2的1萬次好多了

領導拍拍路人的肩膀：小夥子，去過上海的人確實不一樣啊，這次方案不錯，不過第一步還是需要很多次，能否有更好的方案呢？

路人下去了又想了好幾天，突然想到了我們常用的字典，可以按照字典的方式對方案3中第一步做最佳化，然後提出了方案4。

方案4

對戶主表進行改造，按照姓的首字母(a-z)製作26個表格，叫做：姓氏戶主表，每個表格中儲存對應姓氏首字母及所有戶主和戶號。如下：

現在查詢戶號步驟如下：
透過姓名獲取姓對應的首字母

在26個表格中找到對應姓的表格，如路人甲Java，對應L表

在L表中迴圈遍歷，找到路人甲Java的戶號

根據戶號按照方案3中的(2/3/4)步驟找對應的戶主

理想情況：

1萬戶主的姓氏分配比較均衡，那麼每個姓氏下面分配385戶（10000/26） ，那麼找到某個戶主，最多需要:26次+385次 = 410次，相對於1萬次少了很多。

最壞的情況：

1萬個戶主的姓氏都是一樣的，導致這1萬個戶主資訊都位於同一個姓氏戶主表，此時查詢又變為了1萬多次。不過出現姓氏一樣的情況比較低。

如果擔心姓氏不足以均衡劃分戶主資訊，那麼也可以透過戶主姓名的筆畫數來劃分，或者其他方法，主要是將使用者資訊劃分為不同的區，可以快速過濾一些不相關的戶主。

上面幾個方案為了快速檢索到戶主，用到了一些資料結構，透過這些資料結構對戶主的資訊進行組織，從而可以快速過濾掉一些不相關的戶主，減少查詢次數，快速定位到戶主的房子。

索引是什麼？

透過上面的示例，我們可以概況一下索引的定義：索引是依靠某些資料結構和演算法來組織資料，最終引導使用者快速檢索出所需要的資料。

索引有2個特點：

透過資料結構和演算法來對原始的資料進行一些有效的組織

透過這些有效的組織，可以引導使用者對原始資料進行快速檢索