BTREE索引和HASH索引，聚集索引和非聚集索引

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BTREE索引和HASH索引

1、不同引擎的默认索引

不同的引擎对于索引有不同的支持：Innodb和MyISAM默认的索引是Btree索引；而Mermory默认的索引是Hash索引。

 

2、Hash索引

所谓Hash索引，当我们要给某张表某列增加索引时，将这张表的这一列进行哈希算法计算，得到哈希值，排序在哈希数组上。所以Hash索引可以一次定位，其效率很高，而Btree索引需要经过多次的磁盘IO，但是innodb和myisam之所以没有采用它，是因为它存在着好多缺点：

（1）Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询。

由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样。

（2）Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。

由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值，而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样，所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算；

（3）Hash 索引不能利用部分索引键查询。

对于组合索引，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值，而不是单独计算 Hash 值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash 索引也无法被利用。

（4）Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。

前面已经知道，Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后，将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中，由于不同索引键存在相同 Hash 值，所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数，也无法从 Hash 索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较，并得到相应的结果。

（5）Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。

对于选择性比较低的索引键，如果创建 Hash 索引，那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦，会浪费多次表数据的访问，而造成整体性能低下。

 

3、Btree索引

至于Btree索引，它是以B+树为存储结构实现的。

但是Btree索引的存储结构在Innodb和MyISAM中有很大区别。

MyISAM中数据文件和索引文件是分开的，索引文件保存的是数据在数据文件的地址。

Innodb的索引文件就是数据文件，相当于是重新建立了一个有索引顺序的数据文件。另外在Innodb中，辅助索引的叶子节点存储的是主键信息，然后根据主键信息到主索引中定位表中的数据。因此主键不宜用过长的字段，在Innodb中尽量使用自增的主键，这样每次增加数据时只需要在后面添加即可，非单调的主键在插入时会需要维持B+tree特性而进行分裂调整，重新建立索引，十分低效。

因此MyISAM的索引方式也称为非聚集，Innodb的索引方式称为聚集索引。

 

4、下面需要说明一下聚集索引和非聚集索引的概念

聚集索引

1.当你定义一个主键时，InnnodDB存储引擎则把它当做聚集索引

2.如果你没有定义一个主键，则InnoDB定位到第一个唯一索引，且该索引的所有列值均非空的，则将其当做聚集索引。

3如果表没有主键或合适的唯一索引INNODB会产生一个隐藏的行ID值6字节的行ID聚集索引，

补充：由于实际的数据页只能按照一颗B+树进行排序，因此每张表只能有一个聚集索引，聚集索引对于主键的排序和范围查找非常有利，

非聚集索引

一个表中的所有索引除了聚集索引，其他的都是非聚集索引（secondary index）

辅助索引，其叶子节点并不包含行记录的全部数据，叶子结点除了包含键值以外，每个叶子结点中的索引行还包含了一个书签，该书签用来告诉存储引擎可以在哪找到相应的数据行，由于innodb引擎表是索引组织表，因此innodb存储引擎的辅助索引的书签就是相应行数据的聚集索引键，即主键信息。

 

5、 Btree索引中的最左匹配原则

Btree是按照从左到右的顺序来建立搜索树。比如索引是（name，age，sex），相当于是建立了单列索引（name）、组合索引（name，age）和组合索引（name，age，sex）。假如搜索age=? and sex =?或者name=? and sex=?的话都是利用不到这个索引的。

 

6、 索引的index类型和ref类型

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在使用EXPLAIN分析查询语句的时候会发现type有index类型和ref类型。

index类型表示是全表扫描该索引。只要是索引，或者某个复合索引的一部分，mysql都可能会采用index类型的方式扫描。但是因为是全表从头到尾扫描，因此效率并不高。

ref类型表示能够利用到建立好的索引，快速定位到索引的位置，而不是全表扫描。要利用到这种索引就要符合最左匹配原则。

 

7、建立索引的规则

1、利用最左前缀：Mysql会一直向右查找直到遇到范围操作（>，<，like、between）就停止匹配。比如a=1 and b=2 and c>3 and d=6；此时如果建立了（a,b,c,d）索引，那么后面的d索引是完全没有用到，当换成了（a,b,d,c）就可以用到。

2、不能过度索引：在修改表内容的时候，索引必须更新或者重构，所以索引过多时，会消耗更多的时间。

3、尽量扩展索引而不要新建索引。

4、最适合的索引的列是出现在where子句中的列或连接子句中指定的列。

5、不同值较少的列不必要建立索引（性别）。