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）