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MySQL索引類型詳解

索引的類型和存儲引擎有關，每種存儲引擎所支持的索引類型不一定完全相同。MySQL 索引可以從存儲方式、邏輯角度和實際使用的角度來進行分類。

存儲方式區分

根據存儲方式的不同，MySQL 中常用的索引在物理上分為 B+樹索引和 HASH 索引兩類，兩種不同類型的索引各有其不同的適用范圍。

1.B+樹索引

B+樹索引又稱為 BTREE 索引，目前大部分的索引都是采用 B+樹索引來存儲的。
MySQL中，索引是在存儲引擎層實現的，不同的存儲引擎支持的索引類型不同，對索引的組織實現方式也不同。我們平時最常使用的是B+樹索引，B+樹是為磁盤或其他存取設備設計的一種平衡查找樹，所有記錄節點按照鍵值大小順序存放在同一層的葉節點上，各葉節點通過指針進行鏈接

B+樹索引是一個典型的數據結構，其包含的組件主要有以下幾個：

• 葉子節點：包含的條目直接指向表里的數據行。葉子節點之間彼此相連，一個葉子節點有一個指向下一個葉子節點的指針。

• 分支節點：包含的條目指向索引里其他的分支節點或者葉子節點。

• 根節點：一個 B+樹索引只有一個根節點，實際上就是位于樹的最頂端的分支節點。

基于這種樹形數據結構，表中的每一行都會在索引上有一個對應值。因此，在表中進行數據查詢時，可以根據索引值一步一步定位到數據所在的行。

其基本特征如下：

• 非葉節點只存關鍵字以及索引下一層節點的指針
• 所有葉節點在同一層，包含全部關鍵字和指向記錄的指針，并且按照關鍵字從小到大順序鏈接

可以看到相比一般二叉樹，B+樹的單個節點能存儲更多信息，減少了磁盤 IO 的次數，從而提升了查找速度，而且葉節點形成有序鏈表，非常適合進行范圍查詢。

B+樹索引可以進行全鍵值、鍵值范圍和鍵值前綴查詢，也可以對查詢結果進行 ORDER BY 排序。但 B+樹索引必須遵循左邊前綴原則，要考慮以下幾點約束：

查詢必須從索引的最左邊的列開始。
查詢不能跳過某一索引列，必須按照從左到右的順序進行匹配。
存儲引擎不能使用索引中范圍條件右邊的列。

2.哈希索引

哈希（Hash）一般翻譯為“散列”，也有直接音譯成“哈希”的，就是把任意長度的輸入（又叫作預映射，pre-image）通過散列算法變換成固定長度的輸出，該輸出就是散列值。

哈希索引也稱為散列索引或 HASH 索引。MySQL 目前僅有 MEMORY 存儲引擎和 HEAP 存儲引擎支持這類索引。其中，MEMORY 存儲引擎可以支持 B+樹索引和 HASH 索引，且將 HASH 當成默認索引。

HASH 索引不是基于樹形的數據結構查找數據，而是根據索引列對應的哈希值的方法獲取表的記錄行。哈希索引的最大特點是訪問速度快，但也存在下面的一些缺點：

• MySQL 需要讀取表中索引列的值來參與散列計算，散列計算是一個比較耗時的操作。也就是說，相對于 B+樹索引來說，建立哈希索引會耗費更多的時間。
• 不能使用 HASH 索引排序。
• HASH 索引只支持等值比較，如“=”“IN()”或“”。
• HASH 索引不支持鍵的部分匹配，因為在計算 HASH 值的時候是通過整個索引值來計算的。

邏輯區分

根據索引的具體用途，MySQL 中的索引在邏輯上分為以下 5 類：

1.普通索引

普通索引是 MySQL 中最基本的索引類型，它沒有任何限制，唯一任務就是加快系統對數據的訪問速度。
普通索引允許在定義索引的列中插入重復值和空值。
創建普通索引時，通常使用的關鍵字是 INDEX 或 KEY。

例 1
下面在 tb表中的 id 字段上建立名為 index_id 的索引。

CREATE INDEX index_id ON tb(id);

2. 唯一索引

唯一索引與普通索引類似，不同的是創建唯一性索引的目的不是為了提高訪問速度，而是為了避免數據出現重復。
唯一索引列的值必須唯一，允許有空值。如果是組合索引，則列值的組合必須唯一。
創建唯一索引通常使用 UNIQUE 關鍵字。

例 2
下面在 tb 表中的 id 字段上建立名為 index_id 的索引，SQL 語句如下：

CREATE UNIQUE INDEX index_id ON tb(id);

3. 主鍵索引

顧名思義，主鍵索引就是專門為主鍵字段創建的索引，也屬于索引的一種。
主鍵索引是一種特殊的唯一索引，不允許值重復或者值為空。
創建主鍵索引通常使用 PRIMARY KEY 關鍵字。不能使用 CREATE INDEX 語句創建主鍵索引。

4. 空間索引

空間索引是對空間數據類型的字段建立的索引，使用 SPATIAL 關鍵字進行擴展。
創建空間索引的列必須將其聲明為 NOT NULL，空間索引只能在存儲引擎為 MyISAM 的表中創建。
空間索引主要用于地理空間數據類型 GEOMETRY。對于初學者來說，這類索引很少會用到。

例 3
下面在 tb 表中的 line 字段上建立名為 index_line 的索引，SQL 語句如下：

CREATE SPATIAL INDEX index_line ON tb(line);

其中，tb 表的存儲引擎必須是 MyISAM，line 字段必須為空間數據類型，而且是非空的。

5. 全文索引

全文索引主要用來查找文本中的關鍵字，只能在 CHAR、VARCHAR 或 TEXT 類型的列上創建。在 MySQL 中只有 MyISAM 存儲引擎支持全文索引。
全文索引允許在索引列中插入重復值和空值。
不過對于大容量的數據表，生成全文索引非常消耗時間和硬盤空間。
創建全文索引使用 FULLTEXT 關鍵字。

例 4
在 tb 表中的 info 字段上建立名為 index_info 的全文索引，SQL 語句如下：

CREATE FULLTEXT INDEX index_info ON tb(info);

其中，index_info 的存儲引擎必須是 MyISAM，info 字段必須是 CHAR、VARCHAR 和 TEXT 等類型。

實際使用區分

索引在邏輯上分為以上 5 類，但在實際使用中，索引通常被創建成單列索引和組合索引。

1. 單列索引

單列索引就是索引只包含原表的一個列。在表中的單個字段上創建索引，單列索引只根據該字段進行索引。
單列索引可以是普通索引，也可以是唯一性索引，還可以是全文索引。只要保證該索引只對應一個字段即可。

例 5
下面在 tb 表中的 address 字段上建立名為 index_addr 的單列索引，address 字段的數據類型為 VARCHAR(20)，索引的數據類型為 CHAR(5)。SQL 語句如下：

CREATE INDEX index_addr ON tb(address(5));

這樣，查詢時可以只查詢 address 字段的前 5 個字符，而不需要全部查詢。

2. 多列索引

組合索引也稱為復合索引或多列索引。相對于單列索引來說，組合索引是將原表的多個列共同組成一個索引。多列索引是在表的多個字段上創建一個索引。該索引指向創建時對應的多個字段，可以通過這幾個字段進行查詢。但是，只有查詢條件中使用了這些字段中第一個字段時，索引才會被使用。

例如，在表中的 id、name 和 sex 字段上建立一個多列索引，那么，只有查詢條件使用了 id 字段時，該索引才會被使用。

例 6
下面在 tb 表中的 name 和 address 字段上建立名為 index_na 的索引，SQL 語句如下：

CREATE INDEX index_na ON tb(name,address);

該索引創建好了以后，查詢條件中必須有 name 字段才能使用索引。

提示：一個表可以有多個單列索引，但這些索引不是組合索引。一個組合索引實質上為表的查詢提供了多個索引，以此來加快查詢速度。比如，在一個表中創建了一個組合索引(c1，c2，c3)，在實際查詢中，系統用來實際加速的索引有三個：單個索引(c1)、雙列索引(c1，c2)和多列索引(c1，c2，c3)。

索引的優缺點主要體現在：

• 優勢：可以快速檢索，減少I/O次數，加快檢索速度；根據索引分組和排序，可以加快分組和排序；
• 劣勢：索引本身也是表，因此會占用存儲空間，一般來說，索引表占用的空間的數據表的1.5倍；索引表的維護和創建需要時間成本，這個成本隨著數據量增大而增大；構建索引會降低數據表的修改操作（刪除，添加，修改）的效率，因為在修改數據表的同時還需要修改索引表；

多表聯查如何建立索引

在 MySQL 數據庫中，設計索引主要是為了提高查詢的效率，降低數據庫的壓力。當我們進行多表查詢時，正確設計索引非常重要。

具體方法與建議

• 為連接列創建索引：在多表查詢中，連接列通常是性能瓶頸。為這些列創建索引可以顯著提高查詢性能。
• 考慮表的關聯順序：在JOIN語句中，表的順序可能會影響性能。通常，你應該從具有最小數量的唯一行的表開始，然后逐步添加其他表。
• 考慮使用覆蓋索引：如果查詢只涉及某些列，并且這些列在索引中包含了所有需要的值，那么可以使用覆蓋索引來提高性能。
• 考慮聯合索引：如果你有多個列在查詢中經常一起出現，那么可以考慮創建聯合索引。
• 不要過度索引：雖然索引可以提高性能，但是過多的索引也會增加存儲空間的開銷，并可能降低插入、更新和刪除操作的性能。因此，要平衡索引的使用。

原則與建議

1. 理解數據和查詢：在設計索引之前，首先需要理解你的數據和查詢。知道哪些列經常被用于 WHERE，ORDER BY，GROUP BY 等子句，以及哪些列經常被 JOIN。這些列可能需要被索引。

2. 單列索引：如果某一列經常被獨立用于搜索，那么可以為其創建單列索引。例如，如果經常在 user 表上通過 email 列進行搜索，那么可以為 email 列創建索引。

3. 復合索引：如果有多個列經常一起被用于搜索，那么可以為這些列創建復合索引。復合索引中列的順序對性能有很大影響。在復索引中，索引的順序應該是：最常用于搜索條件的列（高選擇性）放在前面，不經常用于搜索條件的列（低選擇性）放在后面。

4. 覆蓋索引：如果一個查詢可以通過使用一個索引獲取所有的信息，那么這個索引被稱為覆蓋索引。覆蓋索引可以大大提高查詢性能，因為 MySQL 可以只通過索引就獲取所有需要的信息，而無需回表。

5. 利用索引合并：MySQL 可以在一次查詢中使用多個索引，這被稱為索引合并。索引合并可以優化復雜的查詢條件，但并不總是最佳選擇。如果可能，應該嘗試創建一個復合索引來替代索引合并。

6. 避免全表掃描：設計索引的目的之一是避免全表掃描。全表掃描非常低效，應該盡量避免。

這些原則可以幫助你設計索引，但是具體的索引策略還需要根據你的具體情況進行調整。不同的數據、查詢和硬件可能需要不同的索引策略。

下面是一個具體的實驗步驟，可以參考進行操作：

1. 創建測試數據庫和測試表，插入一些測試數據。
2. 執行你的查詢，記錄查詢的時間和性能。
3. 創建一些索引，然后再次執行你的查詢，比較查詢的時間和性能。
4. 調整索引（例如，改變復合索引的列的順序，添加或刪除某些索引），然后再次執行你的查詢，比較查詢的時間和性能。
5. 通過比較查詢的時間和性能，找出最佳的索引策略。

索引優化分析

可以通過索引來優化查詢語句的執行效率。MySQL 中，可以使用 EXPLAIN 命令來查看查詢語句的執行計劃，進而優化查詢。如果查詢語句沒有使用索引，可以考慮添加索引或者修改查詢語句的條件，使其能夠利用索引來加快查詢速度。

需要注意的是，雖然索引可以加快查詢速度，但是過多的索引也會影響數據庫的性能，因為索引需要占用存儲空間，并且在修改表數據時也會增加操作的復雜度。因此，在創建索引時需要根據實際情況進行選擇和權衡，避免過度使用索引。

索引的優化是非常必要的，因為索引可以極大地提高數據庫的查詢效率，特別是對于大量數據的表。在建立索引時，需要權衡利弊。一般來說，對于經常被查詢、查詢效率需要提高的列，可以建立索引；而對于不經常被查詢的列，或者存儲空間比較緊張的情況下，可以考慮不建立索引。同時，可以考慮對于一些查詢頻繁但數據更新較少的列建立索引，并定期進行索引維護來保證查詢效率。因此，正確的創建和使用索引是實現高性能查詢的基礎。

盡量避免負向查詢

負向查詢指的是在查詢中使用不等于（<>）或不包含（NOT IN、NOT EXISTS等）的條件，即查詢不滿足某些條件的記錄。負向查詢通常會導致數據庫執行全表掃描，影響查詢性能。

避免使用select *

查詢時盡量不要使用select *，而是只查出需要的字段，因為select * 無法利用覆蓋索引優化，還會為服務器帶來額外的IO、內存和cpu的消耗

避免創建冗余索引

在數據庫中，創建過多的索引會導致查詢性能下降、插入/更新/刪除操作變慢等問題，而創建冗余索引則是其中一種常見的問題。冗余索引指的是已經存在一條索引可以滿足查詢條件，但是又創建了另一條重復的索引。這種索引不僅浪費存儲空間，還會使得數據庫維護索引的代價更大，影響數據庫性能。

避免創建冗余索引的方法包括：

• 仔細分析查詢需求，只創建必要的索引。
• 定期檢查數據庫中的索引，及時刪除冗余的索引。
• 盡量避免創建覆蓋索引，因為它可能包含多個不必要的字段。

需要注意的是，索引的設計并不是一成不變的，需要根據具體的業務需求和數據特征不斷進行調整和優化。

如何防止你的索引失效

1. 使用多列作為索引，需要遵循最左前綴匹配原則（查詢從索引的最左前列開始并且不跳過索引中的列）
2. 不在索引列上做任何操作，例如：計算、函數、自動or手動的類型轉換，會導致索引失效而轉向全表掃描
   如果你對列進行了（+，-，*，/，！）、函數、or運算，那么都將不會走索引
3. 盡量使用索引覆蓋（只訪問索引列的查詢），減少select * ，覆蓋索引能減少回表次數
4. mysql在使用不等于（!=或者<>）的時候無法使用索引會導致全表掃描
5. like以通配符開頭（%abc），mysql索引會失效變成全表掃描的操作
6. 字符串不加單引號會導致索引失效（可能發生了索引列的隱式轉換）
   例如 select * from tb where name = name;