MySQL索引 | 易学教程

一.什么是索引

索引是一种数据结构，能够帮助我们快速的检索数据库中的数据。

二.相关概念

1.索引分类

1)从存储结构上划分：
哈希索引
Btree索引

2)从应用层次上划分：
普通索引：一个索引只包含一列数据
唯一索引：索引值必须唯一，可以有空值
复合（联合）索引：包含多个列的索引

3)从存储方式上划分：
聚集索引：表中数据的顺序和索引顺序一致
非聚集索引：和索引不一致

2.聚集索引和非聚集索引

聚集索引和非聚集索引并不是真正的索引类型，而是一种数据存储的方式。InnoDB用的是聚集索引，而myISAM用的是非聚集索引。

简单来说，聚集索引就是以主键创建的索引，又称为主键索引。一张数据表只能建立一个聚集索引，而该表中数据的排序方式和索引排序方式相同。它的底层是B+树，叶子节点的data域就是行数据。

而非聚集索引是非主键建立的索引，一张表中可以有多个非聚集索引，像是普通索引，联合索引都属于非聚集索引，它的叶子节点存储的是索引值和主键，所以当一般查询时首先会查到对应的叶子节点，然后根据主键值去聚集索引中查找相应数据，这也称为回表（当然有特殊情况：覆盖索引）。
覆盖索引：对要查询的列建立索引，这样一次查询到索引就是我们要找的数据了，不需要再去主键索引中查找。

三.底层结构

哈希索引：利用哈希算法，将键值转换为哈希值再来定位。

跟B+树相比：
1.只能进行等值查找，无法进行范围查找。而B+树支持区间查找。
2.无法利用索引进行排序。
3.不适用最左匹配原则，查询条件必须完全符合。
4.存在大量重复键时效率很低。

B-树索引：每个节点都存有数据，查找的时候从根节点开始二分查找。

跟B+树相比：
1.可以进行区间查找了，但是还是需要遍历全部节点。而B+树只需要遍历叶子节点即可。
2.查询效率不稳定，可能查找的非叶子节点就停止了。而B+树的数据都存在叶子节点中，所有查询的路径长度相同，查询效率是一定的。
3.磁盘读写代价更高。B树由于所有节点都有存储数据，非叶子节点能保存的叶子节点变少，要保存大量数据只能增加树的高度，那么IO操作会更多。

B+树索引：只有叶子节点才存储数据，并且之间有指针相连。

data域可以存放行数据（主键索引）或主键值（非聚集索引）

四.InnoDB和MyISAM引擎中的索引实现

InnoDB：

主键索引：
既存储了索引又存储了行数据，查找时可以直接查找到数据。
辅助索引（二级索引）：
叶子节点存储的是主键值，查找时需要进行回表或索引覆盖。

MyIASM：

主键索引：
采用非聚集索引，索引文件和数据文件是分开的，所以叶子节点存储的是指向数据的指针，查找时还需要去其他文件进行查找。
辅助索引：
结构上没有任何区别，但是主键索引要求key唯一，而辅助索引key可以重复。

五.最左匹配原则

当匹配数据时会先从最左边开始，例如联合索引(a,b,c)相当于创建了(a),(a,b),(a,b,c)三个索引。

Q:如果要建立联合索引，对索引的字段顺序是如何选择的呢？
A:我们会根据业务需求，对where字句中最频繁的一列放在最左边，因为MySQL索引符号最左匹配原则，当检索数据时会从最左边开始匹配。所以当我们创建一个联合索引的时候，如(key1,key2,key3)，相当于创建了（key1）、(key1,key2)和(key1,key2,key3)三个索引。