1. 位图索引
1.1. 结构
1.1.1. 位图片段<key, start rowid, end rowid, bitmap>
1.1.2. 一"种"key对应多行
1.1.3. 与B树扫描方式不同，位图索引核心操作是位运算
1.2. 特点
1.2.1. 支持null值
1.2.2. COUNT AND OR操作效率极高，多个索引列可共同作用
1.2.3. 占用空间很小
1.2.4. 对DML极不友好，锁等待
1.2.4.1. insert into Table(sex) values('男')，事务提交前会阻塞所有其他sex='男'的插入/更新;
1.2.4.2. 从key1 update到key2甚至会阻塞所有涉及到key1 key2的插入/更新
1.2.5. 是一种适应范围比较窄，但是特效针对性很强的索引类型
1.3. 应用场景
1.3.1. 列的基数少(重复率高)、可枚举
1.3.1.1. 典型应用: 性别、婚否、状态
1.3.2. 索引列数据极少更新
1.3.3. 适合DSS, OLAP系统
2. 函数索引
2.1. 前置知识
2.1.1. 对索引列做运算让索引失效
2.1.2. 尽量避免列运算(通过转换SQL写法)
2.2. 特点
2.2.1. 性能介于BTREE索引与全表扫描
3. BTREE索引
3.1. 结构
3.1.1. 数据结构：平衡多路查找树
3.1.1.1. 高度低、自动层次控制
3.1.1.2. 查找与写入性能 O(log2N)
3.1.1.3. 插入时节点可能分裂，删除时可能合并
3.1.2. 叶子节点存储：索引列值 + rowid
3.2. 三大特点
3.2.1. 高度低
3.2.1.1. e.g. 对索引列做等值查询时，50w与500w数据量几乎无区别（若在索引树中高度相同，执行效率完全一样）
3.2.1.2. e.g. 数百亿数据量在索引里高度可能才6层
3.2.1.3. IO次数估算*
3.2.2. 存储列值
3.2.2.1. 只查询索引列字段不必回表
3.2.2.2. COUNT利用索引的条件
3.2.2.2.1. 指定列非空：比如 sql的where中，带比较符号 = or < or > ，自然排除了null值
3.2.2.2.2. 或者索引列本身有not null约束
3.2.2.3. SUM/AVG利用索引条件
3.2.2.3.1. 同COUNT
3.2.2.3.2. 技巧：SUM AVG 和COUNT可以写在一起，一次索引扫描即可查出来
3.2.3. 索引有序
3.2.3.1. Min/Max可直接利用索引
3.2.3.1.1. 索引列是否有null不影响
3.2.3.1.2. 查找时，直接找向索引树的最左/最右端，逻辑读很低
3.2.3.1.3. 陷阱：对同一索引字段同时查最小值和最大值，不会走索引 select min(a), max(a) from table
3.2.3.2. 排序相关语句可通过索引优化
3.2.3.2.1. order by
3.2.3.2.2. distinct
3.2.3.2.3. union
3.3. 组合索引
3.3.1. 组合列返回结果越少越高效
3.3.2. 第一列可作为单列索引
3.3.3. 避免回表
3.3.3.1. 典型案例: 若频繁使用select id, name from xxx 可以将(id, name)作为组合索引，避免name字段的回表读
3.3.4. 建立原则
3.3.4.1. 优先照顾第一列
3.3.4.2. 重复记录少的字段在前（利于范围查询）
3.3.4.3. 一列等值一列范围查找: 等值查找的列在前
3.3.4.4. 索引列不宜过多，建议<=3
3.4. 聚合因子
3.4.1. 定义：表明有多少临近的索引条目指到不同的数据块（类比windows磁盘碎片整理）
3.4.2. 影响回表查询的速度
3.4.3. 可通过重组表记录优化