一文读懂MySQL索引（全）

本文主要是介绍一文读懂MySQL索引（全），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！

何为索引？有什么作用？

索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构。常见的索引结构有：B树，B+树和Hash.

索引的作用就相当于目录的作用。打比方：我们在查询字典的时候，如果没有目录，那我们就只能一页一页的去找我们需要查的那个字，速度很慢。如果有目录了，我们只需要先去目录里查找字的位置，然后直接翻到那一页就行了。

索引的优缺点：

优点：

1. 使用索引可以大大加快数据的检索速度（大大减少检索的数据量），这也是创建索引的最主要的原因。
2. 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。

缺点：

1. 创建索引和维护索引需要耗费许多时间。当对表的数据进行增删改的时候，如果数据有索引，那么索引也需要动态的修改，会降低SQL执行效率。
2. 索引需要使用物理文件存储，也会耗费一定空间。

但是，使用索引一定能提高查询性能吗?

大多数情况下，索引查询都是比全表扫描要快的。但是如果数据库的数据量不大，那么使用索引也不一定能够带来很大提升。

索引的底层数据结构

Hash表 & B+树

哈希表是键值对的集合，通过键（key）即可快速去除对应的值（value）,因此哈希表可以快速的检索数据（接近O(1)）.

为何能够通过key快速取出value呢？原因在于哈希算法（也叫散列算法）。通过哈希算法，我们可以快速找到value对应的index,找到了index也就找到了对应的value.

但是！哈希算法有个 Hash 冲突 问题，也就是说多个不同的 key 最后得到的 index 相同。通常情况下，我们常用的解决办法是 链地址法。链地址法就是将哈希冲突数据存放在链表中。就比如 JDK1.8 之前 HashMap 就是通过链地址法来解决哈希冲突的。不过，JDK1.8 以后HashMap为了减少链表过长的时候搜索时间过长引入了红黑树。

为了减少 Hash 冲突的发生，一个好的哈希函数应该“均匀地”将数据分布在整个可能的哈希值集合中。

既然哈希表这么快，为什么MySQL 没有使用其作为索引的数据结构呢？

1.Hash 冲突问题 ：我们上面也提到过Hash 冲突了，不过对于数据库来说这还不算最大的缺点。

2.Hash 索引不支持顺序和范围查询(Hash 索引不支持顺序和范围查询是它最大的缺点： 假如我们要对表中的数据进行排序或者进行范围查询，那 Hash 索引可就不行了。

B树 & B+树

B树也称B-树，全称为多路平衡查找树，B+树是B树的一种变体。B树和B+树中的B是balanced（平衡）的意思。目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree或其变体B+Tree作为索引结构。

B树 & B+树两者有何异同呢？

1. B树的所有节点既存放键（key）也存放数据（data）；而B+树只有叶子节点存放key和data，其他内节点只存放key.
2. B树的叶子节点都是独立的；B+树的叶子节点有一条引用链指向与它相邻的叶子节点。
3. B树的检索过程相当于对范围内的每个节点的关键字做二分查找，可能还没有到达叶子节点就结束了；而B+树的检索效率就很稳定，任何查找都是从根节点到子节点的过程，叶子节点的顺序检索很明显。

在 MySQL 中，MyISAM 引擎和 InnoDB 引擎都是使用 B+Tree 作为索引结构，但是，两者的实现方式不太一样。

MyISAM 引擎：

MyISAM 引擎中，B+Tree叶节点的data域存放的是数据记录的地址。在检索的时候，首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的key存在，则取出data域的值，然后以data域的值为地址读取相应的数据记录。这被称为“非聚簇索引”

InnoDB引擎：

InnoDB引擎中，其数据文件本身就是索引文件，相比MyISAM，索引文件和数据文件是分离的，其表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。这被称为“聚簇索引（或聚集索引）”而其余的索引都作为辅助索引，辅助索引的data域存储相应记录的主键的值而不是地址,这也是和MyISAM不同的地方。再根据主索引搜索时，直接找到key所在的节点即可取出数据；再根据辅助索引查找时，则需要先取出主键的值，在走一遍主索引。因此，在设计表的时候，不建议使用过长的字段作为主键，也不建议使用非单调的字段作为主键，这样会造成主索引频繁分裂。

索引类型：

主键索引（Primary Key）

数据表的主键列使用的就是主键索引。

一张数据表有只能有一个主键，并且主键不能为 null，不能重复。

在 MySQL 的 InnoDB 的表中，当没有显示的指定表的主键时，InnoDB 会自动先检查表中是否有唯一索引的字段，如果有，则选择该字段为默认的主键，否则 InnoDB 将会自动创建一个 6Byte 的自增主键。

二级索引(辅助索引)

二级索引又称为辅助索引，是因为二级索引的叶子节点存储的数据是主键。也就是说，通过二级索引，可以定位主键的位置。

唯一索引，普通索引，前缀索引等索引属于二级索引。

1. 唯一索引(Unique Key) ：唯一索引也是一种约束。唯一索引的属性列不能出现重复的数据，但是允许数据为 NULL，一张表允许创建多个唯一索引。 建立唯一索引的目的大部分时候都是为了该属性列的数据的唯一性，而不是为了查询效率。
2. 普通索引(Index) ：普通索引的唯一作用就是为了快速查询数据，一张表允许创建多个普通索引，并允许数据重复和 NULL。
3. 前缀索引(Prefix) ：前缀索引只适用于字符串类型的数据。前缀索引是对文本的前几个字符创建索引，相比普通索引建立的数据更小， 因为只取前几个字符。
4. 全文索引(Full Text) ：全文索引主要是为了检索大文本数据中的关键字的信息，是目前搜索引擎数据库使用的一种技术。Mysql5.6 之前只有 MYISAM 引擎支持全文索引，5.6 之后 InnoDB 也支持了全文索引。

二级索引：

聚集索引与非聚集索引：

聚集索引

聚集索引即索引结构和数据一起存放的索引。主键索引属于聚集索引。

聚集索引的优点

聚集索引的查询速度非常的快，因为整个 B+树本身就是一颗多叉平衡树，叶子节点也都是有序的，定位到索引的节点，就相当于定位到了数据。

聚集索引的缺点

1. 依赖于有序的数据 ：因为 B+树是多路平衡树，如果索引的数据不是有序的，那么就需要在插入时排序，如果数据是整型还好，否则类似于字符串或 UUID 这种又长又难比较的数据，插入或查找的速度肯定比较慢。
2. 更新代价大 ： 如果对索引列的数据被修改时，那么对应的索引也将会被修改， 而且况聚集索引的叶子节点还存放着数据，修改代价肯定是较大的， 所以对于主键索引来说，主键一般都是不可被修改的。

非聚集索引

非聚集索引即索引结构和数据分开存放的索引。

二级索引属于非聚集索引。

非聚集索引的优点

更新代价比聚集索引要小 。非聚集索引的更新代价就没有聚集索引那么大了，非聚集索引的叶子节点是不存放数据的

非聚集索引的缺点

1. 跟聚集索引一样，非聚集索引也依赖于有序的数据
2. 可能会二次查询(回表) :这应该是非聚集索引最大的缺点了。 当查到索引对应的指针或主键后，可能还需要根据指针或主键再到数据文件或表中查询。

InnoDB引擎和MYISAM引擎索引和数据

聚集索引和非聚集索引:

创建索引的注意事项：

1.选择合适的字段创建索引

1. 不为NULL的字段：索引字段的数据应该尽量不为NULL，因为对于数据为NULL的字段，数据库较难优化。如果字段频繁被查询，但又避免不了为NULL，建议使用0，1，true，false这样的语义较为清晰的短值或短字符作为替代。
2. 被频繁查找的字段：我们创建索引的字段应该是查询操作比较频繁的字段。
3. 被作为条件查询的字段：被作为where条件查询的字段，应该被考虑建立索引。
4. 频繁需要排序的字段：索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间。
5. 被经常频繁用于连接的字段：经常用于连接的字段可能是一些外键列，对于外键列并不一定要建立外键，只是说该列涉及到表与表的关系。对于频繁被连接查询的字段，可以考虑建立索引，提高多表连接查询的效率。

2.被频繁更新的字段应该慎重建立索引

虽然索引能带来查询上的效率，但是维护索引的成本也是不小的。如果一个字段不被经常查询，反而被经常修改，那么就更不应该在这种字段上建立索引了。

3.尽可能的考虑建立联合索引而不是单列索引

因为索引是需要占磁盘空间的，可以简单理解为每个索引都对应着一颗B+树。如果一个表的字段过多，索引过多，那么当这个表的数据达到一个体量后，索引占用的空间也是很多的，且修改索引时，耗费的时间也是比较多的。如果是联合索引，多个字段在一个索引上，那么将会节约很大的磁盘空间，且修改数据的操作效率也会提升。

4.注意避免冗余索引

冗余索引指的是索引的功能相同，能够命中索引（a,b）就肯定能命中索引（a）,那么索引（a）就是冗余索引。如（name,city）和（name）这两个索引就是冗余索引，能够命中前者的查询，肯定是能够命中后者的，在大多数情况下，都应该尽量扩展已有的索引而不是创建新索引。

5.考虑在字符串类型的字段上使用前置索引代替普通索引

前缀索引仅限于字符串类型，较普通索引会占更小的空间，所以可以考虑使用前缀索引代替普通索引。

使用索引的一些建议：

1. 对于中到大型表索引都是非常有效的，但是特大型表的话维护开销会很大，不适合建索引。
2. 避免where子句中对字段施加函数，这会造成无法命中索引。
3. 在使用InnoDB时使用与业务无关的自增主键作为主键，即使用逻辑主键，而不要使用业务主键。
4. 删除长期未使用的索引，不用的索引的存在会造成不必要的性能损耗，MySQL5.7可以通过查询sys库的schema_unused_indexes视图来查看哪些索引从未被使用。
5. 在使用limit offset查询缓慢时，可以借助索引来提高性能。

值得学习：

https://cloud.tencent.com/developer/article/1543335

https://github.com/Snailclimb/JavaGuide/blob/master/docs/database/MySQL%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E7%B4%A2%E5%BC%95.md

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