[update]索引部分内容更改

README.md

@@ -188,7 +188,7 @@ Github用户如果访问速度缓慢的话，可以转移到[码云](https://git
 2. **[阿里巴巴开发手册数据库部分的一些最佳实践](docs/database/阿里巴巴开发手册数据库部分的一些最佳实践.md)**
 3. **[一千行MySQL学习笔记](docs/database/一千行MySQL命令.md)**
 4. [MySQL高性能优化规范建议](docs/database/MySQL高性能优化规范建议.md)
-5. [数据库索引总结](docs/database/MySQL%20Index.md)
+5. [数据库索引总结1](docs/database/MySQL%20Index.md)、[数据库索引总结2](docs/database/数据库索引.md)
 6. [事务隔离级别(图文详解)](docs/database/事务隔离级别(图文详解).md)
 7. [一条SQL语句在MySQL中如何执行的](docs/database/一条sql语句在mysql中如何执行的.md)
 

docs/database/MySQL Index.md

+## 为什么要使用索引？
 
-# 思维导图-索引篇
+1. 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
+2. 可以大大加快 数据的检索速度（大大减少的检索的数据量）,  这也是创建索引的最主要的原因。 
+3. 帮助服务器避免排序和临时表。
+4. 将随机IO变为顺序IO
+5. 可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
 
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+## 索引这么多优点，为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢？
 
-![【思维导图-索引篇】](http://my-blog-to-use.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/18-10-2/70973487.jpg)
+1. 当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。 
+2. 索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。 
+3. 创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。 
 
-> **下面是我补充的一些内容**
+## 使用索引的注意事项？
 
-# 为什么索引能提高查询速度
+1. 在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度； 
+2. 在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。 
+3. 在经常需要排序的列上创 建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间； 
+4. 对于中到大型表索引都是非常有效的，但是特大型表的话维护开销会很大，不适合建索引
+5. 在经常用在连接的列上，这 些列主要是一些外键，可以加快连接的速度； 
+6. 避免 where 子句中对宇段施加函数，这会造成无法命中索引。
+7. 在使用InnoDB时使用与业务无关的自增主键作为主键，即使用逻辑主键，而不要使用业务主键。
+8. 将打算加索引的列设置为 NOT NULL ，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
+9. 删除长期未使用的索引，不用的索引的存在会造成不必要的性能损耗 MySQL 5.7 可以通过查询 sys 库的 chema_unused_indexes 视图来查询哪些索引从未被使用
+10. 在使用 limit offset 查询缓慢时，可以借助索引来提高性能
+
+## Mysql索引主要使用的两种数据结构
+
+### 哈希索引
+
+对于哈希索引来说，底层的数据结构就是哈希表，因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候，可以选择哈希索引，查询性能最快；其余大部分场景，建议选择BTree索引。
+
+### BTree索引
+
+## MyISAM和InnoDB实现BTree索引方式的区别
+
+### MyISAM
+
+B+Tree叶节点的data域存放的是数据记录的地址。在索引检索的时候，首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其 data 域的值，然后以 data 域的值为地址读取相应的数据记录。这被称为“非聚簇索引”。
+
+### InnoDB
+
+其数据文件本身就是索引文件。相比MyISAM，索引文件和数据文件是分离的，其表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。这被称为“聚簇索引（或聚集索引）”，而其余的索引都作为辅助索引，辅助索引的data域存储相应记录主键的值而不是地址，这也是和MyISAM不同的地方。在根据主索引搜索时，直接找到key所在的节点即可取出数据；在根据辅助索引查找时，则需要先取出主键的值，在走一遍主索引。 因此，在设计表的时候，不建议使用过长的字段作为主键，也不建议使用非单调的字段作为主键，这样会造成主索引频繁分裂。 PS：整理自《Java工程师修炼之道》
+
+## 覆盖索引介绍
+
+### 什么是覆盖索引
+
+如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们就称之为“覆盖索引”。我们知道InnoDB存储引擎中，如果不是主键索引，叶子节点存储的是主键+列值。最终还是要“回表”，也就是要通过主键再查找一次。这样就会比较慢覆盖索引就是把要查询出的列和索引是对应的，不做回表操作！
+
+### 覆盖索引使用实例 
+
+现在我创建了索引(username,age)，我们执行下面的 sql 语句
+
+```sql
+select username , age from user where username = 'Java' and age = 22
+```
+
+在查询数据的时候：要查询出的列在叶子节点都存在！所以，就不用回表。
+
+## 选择索引和编写利用这些索引的查询的3个原则
+
+1. 单行访问是很慢的。特别是在机械硬盘存储中(SSD的随机I/O要快很多，不过这一点仍然成立）。如果服务器从存储中读取一个数据块只是为了获取其中一行，那么就浪费了很多工作。最好读取的块中能包含尽可能多所需要的行。使用索引可以创建位置引，用以提升效率。
+2. 按顺序访问范围数据是很快的，这有两个原因。第一，顺序1/0不需要多次磁盘寻道，所以比随机I/O要快很多（特别是对机械硬盘）。第二，如果服务器能够按需要顺序读取数据，那么就不再需要额外的排序操作，并且GROUPBY查询也无须再做排序和将行按组进行聚合计算了。
+3. 索引覆盖查询是很快的。如果一个索引包含了查询需要的所有列，那么存储引擎就
+   不需要再回表查找行。这避免了大量的单行访问，而上面的第1点已经写明单行访
+   问是很慢的。
+
+## 为什么索引能提高查询速度
 
 > 以下内容整理自：
 >  地址： https://juejin.im/post/5b55b842f265da0f9e589e79
@@ -48,7 +108,7 @@ MySQL的基本存储结构是页(记录都存在页里边)：
 
 其实底层结构就是B+树，B+树作为树的一种实现，能够让我们很快地查找出对应的记录。
 
-# 关于索引其他重要的内容补充
+## 关于索引其他重要的内容补充
 
 > 以下内容整理自：《Java工程师修炼之道》
 
@@ -61,7 +121,7 @@ MySQL中的索引可以以一定顺序引用多列，这种索引叫作联合索
 select * from user where name=xx and city=xx ; ／／可以命中索引
 select * from user where name=xx ; // 可以命中索引
 select * from user where city=xx ; // 无法命中索引            
-```                                                          
+```
 这里需要注意的是，查询的时候如果两个条件都用上了，但是顺序不同，如 `city= xx and name ＝xx`，那么现在的查询引擎会自动优化为匹配联合索引的顺序，这样是能够命中索引的。
 
 由于最左前缀原则，在创建联合索引时，索引字段的顺序需要考虑字段值去重之后的个数，较多的放前面。ORDER BY子句也遵循此规则。
@@ -84,19 +144,19 @@ ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` )
 ```
 ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` ) 
 ```
- 
+
 3.添加INDEX(普通索引) 
 
 ```
 ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` )
 ```
- 
+
 4.添加FULLTEXT(全文索引) 
 
 ```
 ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column`) 
 ```
- 
+
 5.添加多列索引
 
 ```
@@ -104,7 +164,7 @@ ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3`
 ```
 
 
-# 参考
+## 参考
 
 - 《Java工程师修炼之道》
 - 《MySQL高性能书籍_第3版》