一文搞懂 MySQL 索引

1、MySQL 索引简介

1.1、MySQL 索引是什么？

索引是一个单独的、存储在磁盘上的数据库结构，包含着对数据表里所有记录的引用指针。

1.2、 MySQL 索引的存储类型有哪些？

MySQL中索引的存储类型有两种，即 BTree 和 Hash。

1.3、MySQL 索引在哪里实现的？

索引是在存储引擎中实现的。（MySQL 的存储引擎有：InnoDB、MyISAM、Memory、Heap）

InnoDB / MyISAM 只支持 BTree 索引
Memory / Heap 都支持 BTree 和 Hash 索引

1.4、存储引擎是什么？

存储引擎就是指表的类型以及表在计算机上的存储方式。

1.5、索引的优缺点有哪些？

优点：

提高数据的查询的效率（类似于书的目录）
可以保证数据库表中每一行数据的唯一性（唯一索引）
减少分组和排序的时间（使用分组和排序子句进行数据查询）
- 被索引的列会自动进行分组和排序

缺点：

占用磁盘空间
降低更新表的效率（不仅要更新表中的数据，还要更新相对应的索引文件）

2、MYSQL 索引的分类

1、普通索引和唯一索引

普通索引：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
唯一索引：要求索引列的值必须唯一，但允许有空值
- 如果是组合索引，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

2、单列索引和组合索引

单列索引：一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引
组合索引：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（最左前缀原则）

3、全文索引

全文索引的类型为 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 和 text 类型的列上创建

4、空间索引

空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引
MySQL中的空间数据类型有4种，分别是 Geometry、Point、Linestring 和 Polygon
MySQL 使用 Spatial 关键字进行扩展，使得能够用创建正规索引类似的语法创建空间索引
创建空间索引的列，不允许为空值，且只能在 MyISAM 的表中创建。

5、前缀索引

在 char、varchar 和 text 类型的列上创建索引时，可以指定索引列的长度

3、MySQL 索引的数据结构

MySQL 索引的数据结构可以分为 BTree 和 Hash 两种，BTree 又可分为 BTree 和 B+Tree。

Hash：使用 Hash 表存储数据，Key 存储索引列，Value 存储行记录或行磁盘地址。

Hash 只支持等值查询（“=”，“IN”，“<=>”），不支持任何范围查询（原因在于 Hash 的每个键之间没有任何的联系），Hash 的查询效率很高，时间复杂度为 O(1)。

BTree：属于多叉树，又名多路平衡查找树。

性质：

BTree 的节点存储多个元素（键值 - 数据 / 子节点的地址）
BTree 节点的键值按非降序排列
BTree 所有叶子节点都位于同一层（具有相同的深度）

查询过程，例如：Select * from table where id = 6;

BTree 的不足：

不支持范围查询的快速查找（每次查询都得从根节点重新进行遍历）
节点都存储数据会导致磁盘数据存储比较分散，查询效率有所降低

B+Tree：在 BTree 的基本上，对 BTree 进行了优化：只有叶子节点才会存储键值 - 数据，非叶子节点只存储键值和子节点的地址；叶子节点之间使用双向指针进行连接，形成一个双向有序链表。

等值查询，例如：Select * from table where id = 8;

范围查询，例如：Select * from table where id between 8 and 22;

B+Tree 的优点：

保证了等值查询和范围查询的快速查找
单一节点存储更多的元素，减少了查询的 IO 次数

4、MySQL 索引的实现

4.1、MyISAM 索引

MyISAM 的数据文件（.myd）和索引文件（.myi）是分开存储的
MyISAM（B+Tree）叶子节点中存储的键值为索引列的值，数据为索引所在行的磁盘地址
MyISAM 的主键索引（Primary key）和辅助索引（Secondary key）在结构上没有任何区别，只是主键索引要求键值唯一，而辅助索引键值可以重复

4.2、InnoDB 索引

数据和索引都存储在一个文件中（.ibd）
一般情况下，聚簇索引等同于主键索引；除聚簇索引外的所有索引均称为辅助索引
InnoDB（B+Tree）叶子节点中存储的键值为索引列的值
- 如果是聚簇索引，数据为整行记录（除了主键值）
- 如果是辅助索引，数据为该行的主键值
每一张表都有一个聚簇索引
- 如果表中有定义主键，主键索引用作聚簇索引
- 如果表中没有定义主键，选择第一个不为 NULL 的唯一索引列用作聚簇索引
- 如果以上都没有，使用一个 6 字节长整形的隐式字段 ROWID （自增）用作聚簇索引
根据在辅助索引树中获取的主键id，再到主键索引树查询数据的过程称为回表查询
组合索引
- 遵循最左匹配（最左前缀）原则：
  - 使用组合索引查询时，MySQL 会一直向右匹配直至遇到范围查询（>、<、between、like）就停止匹配。
- 只有第一列是有序的，其它列都是无序的（最左匹配原则的原因）

主键索引（聚簇索引）：

辅助索引：

组合索引：

覆盖索引：

覆盖索引不是一种索引结构，而是一种优化手段
我们只需要查询组合索引中的字段，而不需要表中的其它字段，在这过程中不会产生回表现象，这种情况称为覆盖索引

create index idx on user(name, age, gender);

-- 使用覆盖索引
explain select name, age, gender from user where name ='万叶' and age = 18 and gender = '0';

-- 未使用覆盖索引
explain select * from user where name ='万叶' and age = 18 and gender = '0';

5、MySQL 索引的使用

5.1、MySQL 索引的基本语法

定义主键约束、外键约束、唯一约束等约束时相当于同时在指定列上创建了一个索引

创建表时：

create table table_name([col_name data_type] [unique | fulltext | spatial...],[unique...] [index | key] [index_name] (col_name [length], ...)
);create table user (id INT NOT NULL, name CHAR(30) NOT NULL, unique index uniqueIdx(id)
);

表已存在时：

-- 第一种
alter table table_name add [unique...] [index | key] [index_name] (col_name [length], ...);alter table user add unique index uniqueIdx(id);-- 第二种
create [unique...] index index_name
on table_name (col_name [length], ...);create unique index uniqueIdx on user(id);-- 删除索引drop index index_name on table_name;

5.2、怎么判断要不要加索引？

加索引：

数据本身具有某种的性质，如：唯一性、非空性…
频繁进行分组或排序的列；如果待排序的列有多个，可以建立组合索引

不加索引：

经常更新的列
列的值类型很少，如性别
where 条件中用不到的列
参与计算的列
数据量小的表

5.3、只要创建了索引，就一定会生效吗？

不一定。当使用组合索引时，如果没有遵循最左匹配原则，索引不生效。

例如，创建 id、name、age 组合索引

id、（id、name）、（id、name、age）查询，索引生效
age、（age、name）查询，索引不生效

5.4、怎样判断索引是否生效？

使用 explain 关键字。

possible_keys：MySQL 在搜索数据记录时可选用的各个索引
key：MySQL 实际选用的索引

例如：

explain select * from user where id = 1;

5.5、怎么避免索引失效?

使用组合索引时，遵循最左匹配原则
不在索引列上进行任何操作，如：计算、函数、类型转换
尽量使用覆盖索引
索引列尽量不使用不等于（!= / <>）条件、通配符开头的模糊查询（like %abc）、or 作为连接条件
字符串加单引号（不加可能会发生索引列的隐式转换，导致索引失效）