MySQL索引 - MySQL索引 - 《SQL》

索引种类
索引原则和优化
总结

MySQL 索引

索引种类

索引就是一种数据结构，作用就是发挥这种数据结构的作用，加快查询的效率，例如：InnoDB存储引擎中使用的是就是B+tree这种数据结构来组织索引。
Mysql中索引的种类也不是很多，不同类型的索引有不同的作用，索引的作用相互之间也存在交叉关系，Mysql中索引主要分为以下几类：

「主键索引」（PRIMARY KEY）：主键索引一般都是在创建表的时候指定，「一个表只有一个主键索引」，特点是「唯一、非空」。
「唯一索引」（UNIQUE）：唯一索引具有的特点就是唯一性，可以在创建表的时候指定，也可以在创建表后创建。
「普通索引」（INDEX）：普通索引唯一的作用就是加快查询。
「组合索引」（ INDEX）：组合索引是创建一个「多个字段的索引」，这个概念是相对于上上面的单列索引而言，组合索引查询遵循「最左前缀原则」。
「全文索引」（FULLTEXT）：全文索引是针对一些大的「文本字段」创建的索引，也称为「全文检索」。
「聚簇索引」和「非聚簇索引」：聚簇索引和非聚簇索引的概念比上面的概念要大，属于包含和被包含的关系。例如：InnoDB中主键索引使用的就是聚簇索引。

若是想查看一个表的所有索引，可以通过执行下面的sql来查看：

show index from 表名

例如，查看表里面的索引，如下图所示，Key_name表示索引的名字，Column_name表示索引的字段。

上面大概的说了主要索引的概念，下面详细的介绍一下这几大索引的特点和使用。

主键索引

主键索引在InnoDB存储引擎中是最常见的索引类型，一个表都会有一个主键索引，它索引的字段不允许为空值，并且唯一。
一般是在创建表的时候，可以通过RIMARY KEY指定主键索引，在InnoDB存储引擎中，若是创建表的时候没有主观创建主键索引，Mysql就会看表中是否有唯一索引，有，就会指定「非空的唯一索引」为主键索引；
没有，就会默认生成一个6byte空间的自动增长主键作为主键索引，可以通过select _rowid from 表名查询的是对应的主键值.。
MyISAM储存引擎是可以不存在主键索引，MyISAM和InnoDB储存数据的结构方式还是有明显的区别，这个后面篇章会详细讲解。

唯一索引

唯一索引与主键索引的区别就是，唯一索引允许为空，若是在组合索引中，只要创建的列值是唯一的
唯一索引在实际中更多的是用来保证数据的唯一性，假如仅仅要数据能够快速查询，也可以使用普通索引，所以唯一索引重在体现它的唯一性。
实际的业务场景，有些库表字段要求唯一，就可以使用唯一索引，创建唯一索引的方式有三种。
（1）一个是在创建表的时候指定，如下sql：

CREATE TABLE user( 
 id INT PRIMARY KEY NOT NULL, 
 name VARCHAR(16) NOT NULL, 
 UNIQUE unique_name (name(10)) 
);

（2）也可以在表创建后创建，如下sql：

CREATE UNIQUE INDEX unique_name ON user(name(10))；

（3）通过修改表结构创建，如下sql：

ALTER user ADD UNIQUE unique_name ON (name(10))

这里有一个细节要注意的是创建的name字段，指定的长度是16字符，而创建的索引的长度制定的是10字符，因为也没有人的名字长度会超过10个字符，所以减少索引长度，能够减少索引所占的空间的大小。

普通索引

普通索引的唯一作用就是加快数据的查询，一般对查询语句WHERE和ORDER BY后面的字段创建普通索引。
创建普通索引的方式也有三种，基本和创建唯一索引的方式一样，只是把关键字UNIQUE换成INDEX，如下所示：

// 创建表的时候创建
CREATE TABLE user( 
 id INT PRIMARY KEY NOT NULL, 
 name VARCHAR(16) NOT NULL, 
 INDEX index_name (name(10)) 
);
// 创建表后创建
CREATE INDEX INDEX index_name ON user(name(10))；
// 修改表结构创建
ALTER user ADD INDEX index_name ON (name(10))

若是想删除索引，可以通过执行下面的sql进行删除索引：

DROP INDEX index_name ON user;

组合索引

组合索引即用多个字段创建一个索引，组合索引能够避免「回表查询」，相对于多字段的单列索引，组合索引的查询效率更高。
创建组合索引(联合索引)的方式和上面创建普通索引的方式一样，只不过字段的数目多了，如下sql创建：

// 其它方式和上面的一样，这里就只列举修改表结构的方式创建
ALTER TABLE employee ADD INDEX name_age_sex (name(10),age,sex);

回表查询

什么是回表查询呢？回表查询简单来说「通过二级索引查询数据，得不到完整的数据行，需要再次查询主键索引来获得数据行」。
InnoDB存储引擎中，索引分为「聚簇索引」和「二级索引」，主键索引就是聚簇索引，其它的索引为二级索引。
聚簇索引中的叶子节点保存着完整的数据行，而二级索引的叶子节点并不是保存完整的数据行。
上面提到InnoDB表是一定要有主键索引的，虽然索引占据空间，但是索引符合二分查找的算法，查找数据非常的快。
假设还是上面的employee表，里面有主键索引id，和普通的索引name，那么在InnoDB中就会存在两棵B+Tree，一棵是主键索引树：

主键索引树
在主键索引树中的叶子节点存储的是完整的数据行，另外一棵是name字段的二级索引树，如下图所示：

二级索引
倘若执行这条sql：select name, age, sex from employee where id =’as’;就会先执行二级索引的查询，当查询name=’as’时，得到主键为50，再根据主键查询主键索引树，得到完整的数据行，具体的执行流程如下：

回表原理图
这个就是回表查询，回表查询会查询两次，这样就会降低查询的效率，为了避免回表查询，只查询一次就能得到完整的数据呢？

索引覆盖

常见的方式就是「建立组合索引（联合索引）「进行」索引覆盖」，什么是索引覆盖呢？索引覆盖就是「索引的叶子节点已经包含了查询的数据，没必要再回表进行查询。」
假如执行如下sql：select name, age, sex from employee where name =’as’;因为普通索引只有name字段才建立了索引，这必然会导致回表查询。
为了提高查询效率，就(name)「单列索引升级为联合索引」(name, age, sex)就不同了。
因为建立的联合索引，在二级节点的叶子阶段就会同时存在name, age, sex三个的值，一次性就会获得所需要的数据，这样就避免了回表，但是所有的方案都不是完美的。
若是这个联合索引哪一天某一个数据行的name值改变了或者age改变了，就需要同时维护主键索引和联合索引两棵树，这样的维护成本就高了，性能开销也大了。
相比之前数据的改变，只需要维护主键索引即可，联合索引的创建就导致了需要同时维护两棵树，这样就会影响插入、更新数据的操作，所以并没有哪种方案是完美的。

最左前缀原则

单列索引是按照索引列有序性的进行组织B+Tree结构的，联合索引又是怎么组织B+Tree呢？
联合索引其实也是按照创建索引的时候，最左边的进行最开始的排序，也就是「最左前缀原则」，比如一个表中有如下数据：

name	age	sex
ad	23	男
bc	21	男
bc	24	女
bc	25	男
de	21	女

如上图所示，对于联合索引中name字段是放在最前面的，所以name是完全有序的，但是age字段就不是有序的，只有当name相同，例如：name=’bc’此时age字段的索引排序才是完全有序的。
所以会发现，在联合索引中只有使用以下的规则的方式查询才会使用到索引：

name,age,sex
name,age
name

因为Mysql的底层有查询优化器，会判断sql执行的时候若是使用全表扫描的效率比使用索引的效率更高，就会使用全表扫描。
假如，查询的时候使用age>=23,sex=’男’;两个字段作为查询条件，但是没有使用name字段，因为在name不知情的条件下，对于age是无序的。
对于age>=23条件可能在很多的name不同中都有符合条件的出现，所以就没有办法使用索引，这也是索引实现的原因，一定要遵循「查找有序，充分的利用索引的有序性」。
假如是分别在name，age，sex三个字段中分别建立三个单列索引，就相当于建立三颗索引树，那么它的查询效率，比使用一棵索引树查询效率就可想而知了。
有一种情况即使使用到了最左边的name字段也不会使用索引，例如：WHERE name like ‘%d%’；这种like条件的模糊查询是会使索引失效。
可以这样理解，「查询字符串也是遵循最左前缀原则的」，字符串的查询是对字符串里面的字符一个一个的匹配，「若是字符串最左边为%表示一个不确定的字符串，那么是没办法利用到索引的有序性」。
但是若是修改为：WHERE name like ‘d%’；就可以使用索引，因为最左边的字符串是确定的，这种称为「匹配列前缀」。
实际业务场景中联合索引的创建，「应该把识别度比较高的字段放在前面，提高索引的命中率，充分的利用索引」。

索引下推

Mysql5.6版本提出了索引下推的原则，「用于查询优化，主要是用于like关键字的查询的优化」，什么是索引下推呢？
下面通过演示来说明一下他的概念，还是利用原来的employee测试表，假如要执行下面的sql进行查询：SELECT * from user where name like ‘张%’ and age=40；
假如没有索引下推，执行的过程如下图所示：

查询会直接忽略age字段，将name查询的张开头的id=5、id=7的结果返回给Mysql服务器，再执行两次的回表查询。
若是上面的查询操作使用了索引下推，执行的过程如下：

Mysql会将查询条件age=40的查询条件传递给存储引擎，再次过滤掉age=50的数据行，这样回表的次数就变为了一次，提高了查询效率。
总结起来索引下推就是在执行sql查询的时候，会将一部分的索引列的判断条件传递给存储引擎，由存储引擎通过判断是否符合条件，只有符合条件的数据才会返回给Mysql服务器。

全文索引

全文索引也称为全文检索，可以通过以下sql建立全文索引：ALTER TABLE employee ADD FULLTEXT fulltext_name(name);或者CREATE INDEX的方式创建。
全文索引主要是针对CHAR、VARCHAR或TEXT这种文本类的字段有效，有人说不也可以使用like关键字来查询文本吗。
普通索引（单列索引）的查询只能加快字段内容中最前面的字符串的检索，若是对于多个单词组成文本的查询普通索引就无能为力了。
索引一经创建就没有办法修改，若是想要修改索引，必须重建，可以使用以下sql来删除索引：DROP INDEX fulltext_name ON employee;

聚簇索引和非聚簇索引

聚簇索引和非聚簇索引是相对于存储引擎的概念，范围比较大，包含上面所提到的索引类型。
「聚簇索引就是叶子节点中存储的就是完整的行数据，索引和数据存储在一起；而非聚簇索引的索引文件和数据文件是分开的，所以查询数据会多一次查询」。
因此聚簇索引的查询速度会快于非聚簇索引的查询速度，在Mysql的存储引擎中，「InnoDB支持聚簇索引，MyISAM不支持聚簇索引，MyISAM支持非聚簇索引」。

聚簇索引

下面来看看InnoDB中的聚簇索引，前面说到InnoDB都会有一个主键，该主键就是用于支持聚簇索引，聚簇索引结构图，大致如下图所示：

InnoDB中适用于最好的主键选择就是给出一个AUTO_INCREMENT的列作为自增的主键，有的人可能会使用UUID作为随机主键。
因为索引要维持有序性，若是使用随机的主键，主键的插入需要寻找合适的位置进行放置，这样维护主键索引树的成本就会变得更高。
相反的，自增主键，主键都是自增变大，在维护主键索引树的成本就会变得更小，随意应该尽量避免随机主键。

非聚簇索引

MyISAM使用的是非聚簇索引，新插入数据的时候，会按顺序的写入的磁盘中，并且给每一行数据标记一个行号，从小逐渐增大。

当MyISAM创建主键索引的时候，形成的主键索引树的结构图如下图所示：

在主键索引中，数据也是非空且唯一，主键索引树中存储的是数据行的行号，当查询数据的时候使用主键索引查询需要查询到行号，然后通过行号获取数据。
非主键索引和主键索引一样叶子节点也是存储着行号，唯一的区别就是非主键索引不要求非空、唯一。
可以通对比图来对比一下「InnoDB(聚簇索引)」和「MyISAM(非聚簇索引)」的索引数据布局，如下图所示：

索引原则和优化

要正确的使用索引，就要正确的创建索引，用索引正确的查询，不要使索引失效，因此索引的设计和优化的原则应该遵循下面的几个原则：

索引列不要在表达式中出现，这样会导致索引失效。如：「SELECT …… WHERE id+1=5」;
索引列不要作为函数的参数使用。
索引列尽量不要使用like关键字。如：「SELECT …… WHERE name like ‘%d%’」;
数字型的索引列不要当作字符串类型进行条件查询。如：「SELECT …… WHERE id = ‘35’」;
尽量不要在条件NOT IN、<>、!= 中使用索引。
在索引列的字段中不要出现NULL值，NULL值会使索引失效，可以用特殊的字符比如空字符串’ ‘或者0来代替NULL值。
联合索引的查询应该遵循最左前缀原则。
一般对于区别性比较大的字段建立索引，在联合索引中区别性比较大（识别度比较高）放在最前面，提高索引的命中率。
索引的大小要适度，不易过大，避免索引的冗余。

总结
索引是工作经常会使用到的数据查询方式，正确的使用索引可以大大提高查询的效率。
一方面索引减少了索引服务器需要扫描的数据行的数量，将原来的全表扫描，使用特定的数据结构，能够快速的定位数据行。
另一方面使用有序的索引，避免了排序，将原来的随机的IO操作，变成了顺序的IO操作，执行有序。

但是索引也不是十全十美的，也有自己的缺点，不正确的使用索引，将会导致索引大量的占据空间，索引并非是越多越好，索引文件会越发的膨胀，这样严重的影响查询的性能。
对于插入、更新、删除数据，除了维护数据以外，还要维护索引文件，这样也会影响这些操作的性能，但是对于查询的频率远高于更新和插入数据的业务场景，索引是再适合不过了。