Mysql 索引总结

索引分类

• 主键索引
  索引列中的值必须是唯一的，不允许有空值。

• 普通索引
  MySQL中基本索引类型，没有什么限制，允许在定义索引的列中插入重复值和空值。

• 唯一索引
  索引列中的值必须是唯一的，但是允许为空值。

• 全文索引
  只能在文本类型CHAR,VARCHAR,TEXT类型字段上创建全文索引。字段长度比较大时，如果创建普通索引，在进行like模糊查询时效率比较低，这时可以创建全文索引。 MyISAM和InnoDB中都可以使用全文索引。

• 空间索引
  MySQL在5.7之后的版本支持了空间索引，而且支持OpenGIS几何数据模型。MySQL在空间索引这方面遵循OpenGIS几何数据模型规则。

• 前缀索引
  在文本类型如CHAR,VARCHAR,TEXT类列上创建索引时，可以指定索引列的长度，但是数值类型不能指定。

为什么使用B+树作为索引结构？

B+树中的非叶子节点会冗余一份在叶子节点中，并且叶子节点之间用指针相连，这么做的好处是为了提高范围查找的效率。

使用Hash作为索引结构怎么样？

可以直接对‘鸡蛋’按哈希算法算出来一个数组下标，然后可以直接从数据中取出数据并拿到所对应那一行数据的地址，进而查询那一行数据， 那么如果现在执行下面的sql语句：

select * from sanguo where name>‘鸡蛋’

则无能为力，因为哈希表的特点就是可以快速的精确查询，但是不支持范围查询。

所以哈希表是适合于查询的场景，就只有KV（Key，Value）的情况，例如Redis、Memcached等这些NoSQL的中间件。

使用二叉树作为索引结构怎么样？

索引也不只是在内存里面存储的，还是要落盘持久化的，可以看到图中才这么一点数据，如果数据多了，树高会很高，查询的成本就会随着树高的增加而增加。

为了节约成本很多公司的磁盘还是采用的机械硬盘，这样一次千万级别的查询差不多就要10秒了，这谁顶得住啊？

聚集索引与非聚集索引

• 聚簇索引：将数据存储的顺序与索引顺序相同，找到索引也就找到了数据
• 非聚簇索引：将数据存储于索引分开结构，索引结构的叶子节点指向了数据的对应行

​ 每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚簇索引（也叫聚集索引，聚类索引，簇集索引）。

• 如果表上定义有主键，该主键索引就是聚簇索引。
• 如果未定义主键，MySQL取第一个唯一索引（unique）而且只含非空列（NOT NULL）作为主键，InnoDB使用它作为聚簇索引。如果没有这样的列，InnoDB就自己产生一个这样的ID值，它有六个字节，而且是隐藏的，使其作为聚簇索引。

​ 表中的聚簇索引（clustered index ）就是一级索引，除此之外，表上的其他非聚簇索引都是二级索引，又叫辅助索引（secondary indexes）。

主索引和辅助索引(Secondary key)在结构上没有任何区别,只是主索引要求 key 是唯一的,而辅助索引的 key 可以重复。

什么是回表？

回表是我们有个主键为ID的索引，和一个普通name字段的索引，我们在普通字段上搜索：

select * from table where name = ‘hello’

执行的流程是先查询到name索引上的“hello”，然后找到他的id是2，最后去主键索引，找到id为2对应的值。

回到主键索引树搜索的过程，就是回表。

归根到底是因为，普通索引无法直接定位行记录。

回表：当二级索引无法直接查询到(SQL中select需要的所有)列的数据时，会通过二级索引查询到聚簇索引(即:一级索引)后，再根据(聚集索引)查询到(二级索引中无法提供)的数据，这种通过二级索引查询出一级索引，再通过一级索引查询(二级索引中无法提供的)数据的过程，就叫做回表。

覆盖索引如何避免回表？

用覆盖索引，实现覆盖索引的方法是：将被查询的字段，建立到联合索引里去。

读取索引，而无需读表，极大减少数据访问量。

非聚簇索引一定会回表查询吗？

不一定，这涉及到查询语句所要求的字段是否全部命中了索引，如果全部命中了索引，那么就不必再进行回表查询。

举个简单的例子，假设我们在员工表的年龄上建立了索引，那么当进行select age from employee where age < 20的查询时，在索引的叶子节点上，已经包含了age信息，不会再次进行回表查询。

什么是最左匹配原则？

MySQL会一直向右匹配直到遇到范围查询 （>,<,BETWEEN,LIKE）就停止匹配。

如有索引 (a,b,c,d)，查询条件 a=1 and b=2 and c>3 and d=4，则会在每个节点依次命中a、b、c，无法命中d。(c已经是范围查询了，d肯定是排不了序了)