MySQL索引详解

MySQL索引详解

1. 什么是索引

• 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

2. 索引优缺点

优点：

• 能极大提高查询效率
• 创建唯一索引可以保证数据库表中每一行数据的唯一性

缺点：

• 创建和维护索引比较耗时，当数据表频繁增删改时，对应的索引也要动态改变，会降低SQL执行效率
• 索引需要使用物理文件存储，会耗费一定存储空间

大多数情况下，索引查询都比全表扫描快。但是数据库数据量不大的话，使用索引不一定能提升查询效率

3. 索引底层数据结构

3.1 MySQL为何不使用Hash作为索引

• Hash存在哈希冲突
• Hash索引不支持顺序查找和范围查找

3.2 B树 和 B+树

• 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。
• 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
• B 树的检索的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，检索就结束了。而 B+树的检索效率就很稳定了，任何查找都是从根节点到叶子节点的过程，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 引擎中，B+Tree 叶节点的 data 域存放的是数据记录的地址。在索引检索的时候，首先按照 B+Tree 搜索算法搜索索引，如果指定的 Key 存在，则取出其 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 域存储相应记录主键的值而不是地址，这也是和 MyISAM 不同的地方。在根据主索引搜索时，直接找到 key 所在的节点即可取出数据；在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【回表】。 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。

4. 索引类型

4.1 主键索引

• 数据表的主键列使用的就是主键索引
• 一张数据表有且只能有一个主键，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。

4.2 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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

5. 聚集索引和非聚集索引

5.1 聚集索引

• 索引结构和数据一起存放的索引。主键索引属于聚集索引
• 在 Mysql 中，InnoDB 引擎的表的 .ibd文件就包含了该表的索引和数据，对于 InnoDB 引擎表来说，该表的索引(B+树)的每个非叶子节点存储索引，叶子节点存储索引和索引对应的数据
• 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。
• 缺点：
  • 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，整型数据还好，若类似于字符串或 UUID 这种又长又难比较的数据，会造成主索引频繁分裂，插入或查找的速度肯定比较慢
  • 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

5.2 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
• MYISAM 引擎的表的.MYI 文件包含了表的索引， 该表的索引(B+树)的每个叶子非叶子节点存储索引， 叶子节点存储索引和索引对应数据的指针，指向.MYD 文件的数据。
• 非聚集索引的叶子节点并不一定存放数据的指针， 因为二级索引的叶子节点就存放的是主键，根据主键再回表查数据。
• 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
• 缺点：
  • 非聚集索引也依赖于有序的数据
  • 可能会二次查询(回表) : 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。

6. 覆盖索引

• 一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们就称之为“覆盖索引”
• 在 InnoDB 存储引擎中，如果不是主键索引，叶子节点存储的是主键+列值。最终还是要“回表”，也就是要通过主键再查找一次。这样就会比较慢
• 覆盖索引就是把要查询出的列和索引是对应的，不做回表操作

7. 创建索引注意事项

• 选择合适的字段创建索引：
  • 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 这样语义较为清晰的短值或短字符作为替代。
  • 被频繁查询的字段 ：我们创建索引的字段应该是查询操作非常频繁的字段。
  • 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。
  • 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。
  • 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。
• 被频繁更新的字段应该慎重建立索引。
• 尽可能的考虑建立联合索引而不是单列索引。因为索引是需要占用磁盘空间的，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，那么将会节约很大磁盘空间，且修改数据的操作效率也会提升
• 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
• 考虑在字符串类型的字段上使用前缀索引代替普通索引。前缀索引仅限于字符串类型，较普通索引会占用更小的空间，所以可以考虑使用前缀索引带替普通索引

8. 使用索引的注意事项

• 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
• 避免 where 子句中对字段施加函数，这会造成无法命中索引
• 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
• 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 MySQL 5.7 可以通过查询 sys 库的 schema_unused_indexes 视图来查询哪些索引从未被使用
• 在使用 limit offset 查询缓慢时，可以借助索引来提高性能

9. MySQL如何为表字段添加索引

1. 添加主键索引

alter table table_name add primary key(column)

2. 添加唯一索引

alter table table_name add unique(column)

3. 添加普通索引

alter table table_name add index index_name(column)

4. 添加全部索引

alter table table_name add fulltext(column)

5. 添加多列索引

alter table table_name add index index_name(column1, column2, column3)

10. 最左前缀匹配

• 在MySQL建立联合索引时会遵守最左前缀匹配原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配。
• MySQL创建联合索引的规则是首先会对联合索引的最左边第一个字段排序，在第一个字段的排序基础上，然后在对第二个字段进行排序。