设计索引

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今天要解决的问题：如何设计图书的多级分类问题？

• 我们有很多的图书，图书有很多分类。比如：人文-》哲学-》宗教哲学等
• 涉及的统计可能有：某个分类下所有图书的数量（包括子分类）；
• 每个分类可能有上级分类和下级分类；
  

什么是索引
索引，我个人理解是一种对数据做了特殊结构处理的数据结构，它可以优化我们查找数据的速度。这些数据以一定数据结构的方式存在（如B树、哈希）。
为什么使用索引
当然是为了查询更快。好的设计是，我们的大部分查询都会使用索引。在数据量小的情况下（小于10W），有没有索引的影响不是很大，但是当数据量大于10W时，索引的优化还是很客观的。
比如：  

select * from single_index where id=1024; //有索引，耗时0.00s
select * from single_index where noindex=1024; //无索引，耗时0.03s  

索引的类型
primary：一张表中最多只有一个primary类型的索引，一般情况下每个表最好有一个primarykey的索引。它有时会影响表的存储行为和写入行为。（innodb中，数据按primary key存储）primary的数值不重复。
index：普通索引，可重复；

create INDEX testindex ON table (column, ...)

unique：唯一的索引，可为NULL。会影响insert部分的写入。支持字段部分索引，varchar的前10个字节。

create UNIQUE testindex ON table (column, ...)

fulltext（MyIsam）：全文索引，一般用在全文搜索时。一般在小项目中使用，如果数据量增长到一定量的情况，不是很合适。另外，对中文的支持有限。
左前缀

• 对于字符串的索引，可以指定字段的前N个字节有索引
• 对于字符串的索引，可以使用：(... where somechar like "abc%")
• 对于多列索引，同样存在顺序的规则。如：index (a, b)，那么实际会用到索引的条件是：where a = 123 和 where a= 123 and b = 345; 而：b=345不会使用索引。
  

使用场景

• 包含where的场景（select、update、delete）
• order by的字段，建议索引，B树有效
• group by的字段，建议给索引，B树有效
• 左前缀可以做树的数据结构的查询，如多级分类统计等
  

判断一个查询是否使用索引&遍历的行数
可能很多人都知道explain，但是会用么？

• type：使用全表遍历（All）还是区间遍历（range）
• key：查询会使用到的索引
• key_len：索引长度
• rows：可能遍历的条数