C语言“索引(从零开始)必须大于或等于零,且小于参数列表的大小”，是什么意思？

计算机的内存编号是从零开始编号的，是一种规定。出现这个错误，可能是你的代码执行过程种，索引为负值。

1、索引的定义

在关系数据库中，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一种存储结构，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。

索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针，然后根据您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。

当表中有大量记录时，若要对表进行查询，第一种搜索信息方式是全表搜索，是将所有记录一一取出，和查询条件进行一一对比，然后返回满足条件的记录，这样做会消耗大量数据库系统时间，并造成大量磁盘I/O *** 作；第二种就是在表中建立索引，然后在索引中找到符合查询条件的索引值，最后通过保存在索引中的ROWID（相当于页码）快速找到表中对应的记录。

2、索引原理

除了词典，生活中随处可见索引的例子，如火车站的车次表、图书的目录等。它们的原理都是一样的，通过不断的缩小想要获得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，也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据。

数据库也是一样，但显然要复杂许多，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 *** 作成本来考虑的，数据库实现比较复杂，数据保存在磁盘上，而为了提高性能，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。

3、索引的数据结构

前面讲了生活中索引的例子，索引的基本原理，数据库的复杂性，又讲了 *** 作系统的相关知识，目的就是让大家了解，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。

查看索引

mysql>show index from tblname

mysql>show keys from tblname

· Table

表的名称。

· Non_unique

如果索引不能包括重复词，则为0。如果可以，则为1。

· Key_name

索引的名称。

· Seq_in_index

索引中的列序列号，从1开始。

· Column_name

列名称。

· Collation

列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（无分类）。

· Cardinality

索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数，所以即使对于小型表，该值也没有必要是精确的。基数越大，当进行联合时，MySQL使用该索引的机 会就越大。

· Sub_part

如果列只是被部分地编入索引，则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引，则为NULL。

· Packed

指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩，则为NULL。

· Null

如果列含有NULL，则含有YES。如果没有，则该列含有NO。

· Index_type

用过的索引方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE）。

· Comment

了解mysql的索引类型的时候，我觉得按照以下4中方式划分逻辑是比较清晰的。

1.存储结构 2.物理存储 3.作用字段 4.功能

按照数据存储的结构可以分B树索引和hash索引。

又称为 BTREE 索引，目前大部分的索引都是采用 B-树索引来存储的。B-树索引是一个典型的数据结构。

基于这种树形数据结构，表中的每一行都会在索引上有一个对应值。因此，在表中进行数据查询时，可以根据索引值一步一步定位到数据所在的行。

查询必须从索引的最左边的列开始。

查询不能跳过某一索引列，必须按照从左到右的顺序进行匹配。

存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列。

也称为散列索引或 HASH 索引。MySQL 目前仅有 MEMORY 存储引擎和 HEAP 存储引擎支持这类索引。

其中，MEMORY 存储引擎可以支持 B-树索引和 HASH 索引，且将 HASH 当成默认索引。

HASH 索引不是基于树形的数据结构查找数据，而是根据索引列对应的哈希值的方法获取表的记录行。

不能使用 HASH 索引排序。

HASH 索引只支持等值比较，如“=”“IN()”或“<=>”。

HASH 索引不支持键的部分匹配，因为在计算 HASH 值的时候是通过整个索引值来计算的。

聚集索引是按照所以把数据排好序了，所以一个表只能存在一个聚集索引，其它的都是非聚集索引。

因这个特性，聚集索引是查询数据范围的时候有很大的性能优势。

但是也需要注意的是如果频繁更新的列不适合设置为聚集索引，

原因很简单，每次更新都需要从新排序，频繁的更新给的压力也大。

如果不指定的话，默认主键为聚集索引。

一个表里除了一个聚集索引外其他的都是非聚集索引，虽然不能把数据按照索引排序，但是索引数据是可以排序的。

所以非聚集索引查询范围的时候是先找索引列的范围，再通过这个索引查询行的值。

单列索引即一个索引只包含单个列。

组合索引指在表的多个字段组合上创建的索引，只有在查询条件中使用了这些字段的左边字段时，索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集合

Primary Key（聚集索引）：InnoDB存储引擎的表会存在主键（唯一非null），如果建表的时候没有指定主键，则会使用第一非空的唯一索引作为聚集索引，否则InnoDB会自动帮你创建一个不可见的、长度为6字节的row_id用来作为聚集索引。

Key（普通索引）：是MySQL中的基本索引类型，允许在定义索引的列中插入重复值和空值

Unique（唯一索引）：索引列的值必须唯一，但允许有空值。若是组合索引，则列值的组合必须唯一。

主键索引是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。

既不是主键索引也不是唯一索引的一般索引。

FULLTEXT（全文索引）：全文索引类型为FULLTEXT，在定义索引的列上支持值的全文查找，允许在这些索引列中插入重复值和空值。

全文索引可以在CHAR、VARCHAR或者TEXT类型的列上创建。

空间索引主要用于地理空间数据类型 GEOMETRY。

下面是 mysql官网给出的几个存储引擎和索引之间的关系 。

欢迎大家的意见和交流

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