正确的理解MySQL的索引机制以及内部实现（一）

本文主要是介绍正确的理解MySQL的索引机制以及内部实现（一），对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

本文链接：https://blog.csdn.net/SnailMann/article/details/88594860

正确的理解MySQL的索引机制以及内部实现（一）

---

如果觉得对你有帮助，能否点个赞或关个注，以示鼓励笔者呢？！博客目录 | 先点这里

• 第一部分 倾向于MySQL数据库索引的日常生活，主要体现MySQL索引的应用
  正确的理解MySQL的索引机制以及内部实现（一）
• 第二部分 更倾向于讲解MySQL B+树索引的实现原理
  正确的理解MySQL的索引机制以及内部实现（二）

因为数据库索引的知识点比较多，而且感觉比较复杂和混乱！所以为了让文章更加的清晰，最终在按原目录结构写了三分之二的时候，还是决定分为两个部分分开去描述（虽然还是有很多地方没有去解释）

刚花了几小时撸了个py博客批量备份小工具，有需要可以拿走 https://github.com/SnailMann/CAB-Tool

---

• 前提概要
  • 样例表
  • 如何去学习MySQL的索引知识？
• MySQL索引
  • 什么是索引？
  • 索引的优缺点
  • 索引设计的原则
  • 索引相关SQL
• MySQL有哪些索引
  • MySQL索引的分类
  • 单列索引
  • 组合索引
• 其他相关问题
  • 索引是越建越多，越好吗？
  • 不同类型字段隐式转换导致索引失效

前提概要

---

说明的表

以下是用于解释索引的样例表

建表语句

create table `student` (
	`sid` int(11) not null,
	`name` varchar(20) not null,
	`age` int(11) not null,
	`tel` varchar(11) not null,
	`email` varchar(20) not null,
	`class` varchar(20) not null,
	primary key (`sid`),
	unique name(`name`),
	index age(`age`),
	index tel_email(`tel`,`email`)
) engine=innodb default charset=utf8;

 
 123456789101112

插入数据

insert into student values(1,"Jerry",22,"123451","jerry@gmail.com","计算机1班");
insert into student values(2,"Tom",22,"123452","tom@gmail.com","计算机2班");
insert into student  values(3,"Mark",20,"123453","mark@gmail.com","计算机3班");
insert into student  values(4,"Jack",19,"123454","jack@gmail.com","计算机4班");

 
 1234

表与数据

表中的索引

• sid(学号)是主键索引
• name(姓名)是唯一非空索引
• age(年龄)是普通索引
• tel(电话),email(邮箱)是组合索引
• class(班级)列没有生成索引

---

如何去学习MySQL的索引知识？

由于本文的主要性质是自己的笔记总结，是自己学习过程思路的整理。因为索引的知识点的确比较繁琐，所以简单的我说一下我在学习数据库索引机制的步骤和方式。

（一）首先要了解什么是索引？索引是干嘛呢，有什么好处

• 了解一下什么是索引，它能给我们带来什么好处？
• 索引的底层实现数据结构一般是什么，不同存储引擎的索引底层实现有区别吗？
• 我们使用索引需要注意什么事情，按照什么样的原则去建立索引？

（二）了解MySQL在功能上，给我们提供了什么索引？

• 了解单列索引的主键索引，唯一索引，普通索引以及全文索引
• 了解一下什么是组合索引，明白组合索引的 最左前缀原则，然后大概就知道MySQL的索引要怎么用了
• 有时间最好要了解如何分析索引命中（explain）,至少得知道怎么才算走了索引
• 然后了解一下MySQL应用层面上的坑坑哇哇

（三）准备入门MySQL索引的底层实现（B+ Tree索引）

• 因为通常的MySQL索引底层实现主要是B+树，所以需要先把索引会涉及的 基础数据结构 打个补丁，比如二叉搜索树，平衡二叉搜索树，B树，B+树。
• 区分一下索引底层实现的一些内部概念，如 主键索引(primary index)， 辅助键索引(secondary index)
• 再区分一下 聚簇索引(clustered index)和 非聚簇索引(non-clustered index)的概念分别是什么意思?
• 在这个阶段，会很容易的出现概念性的混乱，因为大家都叫索引，但却有时候不是属于一个维度的东西
• 了解MySQL下InnoDB引擎和MyISAM引擎分别通过B+ Tree索引查询的过程

（四）如果你还想了解其他索引的实现的话，可以看看

• 了解什么是 BitMap索引
• 了解 哈希索引 和 自哈希索引
• 了解全文检索中的 倒排索引

索引

---

什么是索引？

什么是索引：

• 索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。如果想按特定职员的姓来查找他或她，则在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息
• 通俗的讲，索引就是数据的目录，就像看书一样，假如我想看第三章第四节的内容，如果有目录，我直接翻目录，找到第三章第四节的页码即可。如果没有目录，我就需要将从书的开头开始，一页一页翻，直到翻到第三章第四节的内容。

---

索引的优缺点

索引的优点：

• 通过创建唯一索引，可以保证每一行数据的唯一性
• 可以大大提高查询速度
• 可以加速表与表的连接
• 可以显著的减少查询中分组和排序的时间
• 通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。

索引的缺点：

• 创建索引需要时间，后期创建的索引，创建开销时间与表数据量呈正相关
• 创建索引时，需要对表加锁，在锁表的同时，可能会影响到其他的数据操作
• 索引需要磁盘的空间进行存储，如果针对单表创建了大量的索引，可能比数据文件更快达到大小上限
• 当对表中的数据进行CRUD的时，也会触发索引的维护，而维护索引需要时间，可能会降低数据操作的性能

---

索引设计的原则

不应该：

• 索引不是越多越好。索引太多，维护索引需要时间，同时索引也需要占用磁盘资源
• 频繁更新的数据，不宜建索引。 数据频繁更新，触发索引频频维护，降低写速度
• 数据量小的表没必要建立索引。数据量过小，建索引等于多此一举，还增加了操作复杂度

应该：

• 重复率小的列建议生成索引。因为重复数据少，索引树查询更有效率
• 数据具有唯一性，建议生成唯一性索引。在数据库的层面，保证数据正确性
• 频繁group by、order by的列建议生成索引。可以大幅提高分组和排序效率
• 经常用于查询条件的字段建议生成索引。通过索引查询，速度更快

---

索引相关SQL

查看表中的索引

show index from {table_name}

 
 1

添加索引

# 创建表
CREATE TABLE {table_name}(  
    ...
    INDEX  {index_name}({column_name})  
);

 
 12345

# 修改表
alter table {table_name} add unique index {index_name}({column_name}); # 唯一索引
alter table {table_name} add index {index_name}({column_name});        # 普通索引
create index {index_name} on {table_name}({column_name});              # 普通索引

 
 1234

删除索引

drop index {index_name} on {table_name};
alter table {table_name} drop index {index_name}

 
 12

查看索引命中情况

explain select * from {table_name} where {column_name} = xxx;

 
 1

对于Explain不清楚的同学，可以看这篇文章 理解索引：MySQL执行计划详细介绍 - @作者：情情说

MySQL有哪些索引

---

MySQL索引的分类

我们根据对以列属性生成的索引大致分为两类：

• 单列索引
  以该表的单个列，生成的索引树，就称为该表的单列索引
• 组合索引
  以该表的多个列组合，一起生成的索引树，就称为该表的组合索引

然后单列索引又有具体细的划分：

• 主键索引
  以该表主键生成的索引树，就称为该表的主键索引
• 唯一索引
  以该表唯一列生成的索引树，就称为该表的唯一索引
• 普通索引
  以该表的普通列（非主键，非唯一列）生成的索引树，就称为该表的普通索引
• 全文索引

---

单列索引

主键索引

主键索引，既主索引，以主键列生成的索引，每张表只有一个主键索引，不允许重复，不允许有空值（Null）

alter table student drop index `PRIMARY`; # 删除主索引
alter table student add primary key pk_index(`sid`); # 添加

 
 12

基本查询的索引命中

唯一索引

唯一索引，以唯一列生成的索引，该列不允许有重复值，但允许有空值（Null）

• 在数据库的角度中，NULL != NULL , 所以唯一索引列，可以由多个空值，但这样的一个做饭，不符合我们的常规理解，所以要特别注意
• 主键索引也是一种唯一索引，但主键索引不能有空值（Null）

alter table student drop index `name`; # 删除主索引
alter table student add unique index name(`name`); # 添加

 
 12

基本查询的索引命中

普通索引

普通索引，以普通列生成的索引，没有任何限制

alter table student drop index `age`; # 删除主索引
alter table student add index age(`age`); # 添加

 
 12

此时的age是普通索引，class无索引，分别根据age和class进行查询，使用explain分析语句，会发现第一个的type是ref，代表使用了索引。第二张图的type是ALL, 代表全部查询

全文索引

全文索引通常使用大文本对象的列去构建索引，索引底层实现是FULLINDEX

alter table student add fulltext index ft_index(`class`); # 添加全文索引
alter table student drop index `ft_index`;                # 删除全文索引

 
 12

---

组合索引

组合索引

组合索引，相对单列索引，组合索引是用多个列组合构建的索引

alter table student add index tel_email(`tel`,`email`); # 添加tel列和email列的组合索引
alter table student drop index `tel_email`;             # 删的tel_email组合索引

 
 12

通常，组合索引又多个列组成，所以有时有可能因为多个列名过长，导致正棵组合索引树的键大小过大，降低了存储和查询的效率。所以为了避免出现这样的情况，可以适当的保证每一列的名字不要太长，或只取组合索引每一列前几个字符组成索引

最左前缀匹配原则

最左前缀匹配原则

• 在MySQL建立组合索引时会遵循最左前缀匹配的原则，即最左优先，在检索数据时从组合索引的最左边开始匹配

alter table student add index tel_email(`tel`,`email`); 

 
 1

比如我们的说明表中，我们以tel列和email列生成一个组合索引，按照最左优先，我们要把最常作为检索或排序的列放在最左边，依次递减。因为这个组合索引相当于建立了(tel),(tel,email)两个索引。因为我们的样例只有连个列，效果不够明显。我们以三个列的组合索引举例，如下

alter table table_name add index col1_col2_col3(`col1`,`col2`,col3); 

 
 1

那么根据最左前缀匹配原则，最终相当于生成(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三个索引。哈哈，有看出什么问题吗？那就是这样三个列的组合索引并不是全排列，是有严格顺序的最左优先匹配，既跟(col2),(col3),(col2,col3)等索引没有必要联系，不会产生与他们等价的效果

所以使用组合索引时一定要记住这一点，最查用的匹配列，在建索引时，优先放在最左边。另外组合索引实际还是一个索引，并非真的创建了多个索引，只是产生的效果等价于产生多个索引。

使用组合索引的好处

• 减少开销
  建一个组合索引(col1,col2,col3)，实际产生的作用等价于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三个索引。而我们知道，索引也是站磁盘空间的，每多一个索引，不仅增加磁盘空间的开销，还多了一棵索引的查询。对于大量数据的表，使用联合索引会大大的减少开销！
• 覆盖索引（下一篇会说）
  对于组合索引(col1,col2,col3)，如果有如下的select col1,col2,col3 from table where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以通过直接一遍历次该组合索引，便可以取到col1,col2,col3三列的数据，而无需回表，这就减少了很多的IO操作
• 效率高
  索引列越多，通过索引筛选出的数据越少。有1000w条数据的表，如果有如下的select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3的SQL。假设每个条件可以筛选出10%的数据，如果三个条件均是单列索引，那么通过col1索引能筛选出1000w * 10%=100w条数据，然后再回表从100w条数据中找到符合col2=2的数据（100w * 10% = 10w）, 依次回表，最后从结果数据中找出满足col3= 3的数据。而如果是组合索引，通过一棵索引树就能直接筛选出1000w * 10% * 10% * 10% = 1w的最终数据，效率提升可想而知！

Mysql联合索引最左匹配原则 - @princekin

其他问题

---

索引是越建越多，越好吗？

数据库索引是越多越好吗？非也非也 。虽然很多情况下， 建立索引能够很好的加快数据库的查询， 但也不是什么都需要建索引的，索引建的过多，反而会引起一定的不良作用，导致性能降低。比如说：

• 假设我们一个表的字段很多，但是实际行记录很少。如果我们为每个列都生成一个索引，这很容易就导致该表的索引文件远大于行记录数据本身，这就造成了一定的资源浪费，在占据大量磁盘资源的基础上，还因为行数据量太小，索引根本起不来作用。
• 建立的索引越多，说明需要维护的索引树越多。每当新增，删除一个行记录，或是更新单行或多行的列数据，都需要对涉及的索引树进行维护。而维护的过程也是需要有性能消耗的，在涉及索引过多的情况下，每次的数据库写操作都需要耗费大量的时间， 这就大大降低了数据库写的性能

所以我们要注意索引原则中的三大不应该:

• 索引不是越多越好。索引太多，维护索引需要时间，同时索引也需要占用磁盘资源
• 频繁更新的数据，不宜建索引。 数据频繁更新，触发索引频频维护，降低写速度
• 数据量小的表没必要建立索引。数据量过小，建索引等于多此一举，还增加了操作复杂度

---

索引失效的场景

• 模糊搜索，左模糊或全模糊都会导致索引失效，比如'%key'和'%key%'。但是右模糊是可以利用索引的，比如'key%'
• 隐式类型转换，比如select * from name = xxx , name是字符串类型，但是没有加引号，所以是由MySQL隐式转换的，所以会让索引失效
• 当语句中带有or的时候，比如select * from table where name=‘snailmann’ or age=20
• 不符合联合索引的最左前缀匹配， (A,B,C)的联合索引，你只where了C或B或只有B,C

---

不同类型字段隐式转换导致索引失效

问题描述
假设，我们要指向一个查询语句select * from xxx where xxx = xxx，查询条件是建立了索引的字段，字段类型为varchar, 但我们的SQL条件实际传入的是int类型，那么猜测一下，这条查询语句会走索引吗？

测试数据
student表定义

student表的索引定义

测试

我们的student表的tel字段是一个组合索引，类型是varchar。所以我们就拿tel电话字段来测试一下

• (1) 执行SQLexplain select * from student where tel = 123451;
  我们发现，因为123451没有引号，传入数值类型。所以explain语句的分析中，type类型是ALL，说明走的是全表查询，并没有走索引。
  
• (2) 执行SQLexplain select * from student where tel = '123451';
  当我们给参数加上了引号，代表字符类型后，type类型变成了ref，走的是普通索引，并没有全部查询
  

结论

• 再写SQL语句的时候，要尽量的避免出现类型不一致的情况，因为MySQL的隐式类型转换，很可能会导致查询没有走索引，从而导致查询性能低下。

参考资料

---

• 《MySQL技术内幕》
• 深入理解MySQL索引原理和实现——为什么索引可以加速查询？
• 数据库索引的作用和优点缺点以及索引的11中用法 - @作者：菜鸟程序猿
• mysql--------四种索引类型 - @作者：切切歆语
• Mysql联合索引最左匹配原则 - @princekin
• 通俗易懂 索引、单列索引、复合索引、主键、唯一索引、聚簇索引、非聚簇索引、唯一聚簇索引 的区别与联系 - @知乎
• 如果觉得对你有帮助，能否点个赞或关个注，以示鼓励笔者呢？！

这篇关于正确的理解MySQL的索引机制以及内部实现（一）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！