MySQL如何设计索引更高效？MySQL索引的干货学习总结（一）

前言

众所周知，索引是一个基于链表实现的树状Tree结构，能够快速的检索数据，目前几乎所RDBMS数据库都实现了索引特性，比如MySQL的B+Tree索引，MongoDB的BTree索引等。

在业务开发过程中，索引设计高效与否决定了接口对应SQL的执行效率，高效的索引可以降低接口的Response Time，同时还可以降低服务器配置，最终实现降低成本的目标。这样才能在老板面前体现你的价值！

那么，今天就跟大家一起探讨一下MySQL中的索引以及如何设计索引，使用索引才能提降低接口的RT，提高用户体检吧。

MySQL中的索引结构

MySQL中的InnoDB引擎使用B+Tree结构来存储索引，可以尽量减少数据查询时磁盘IO次数，同时树的高度直接影响了查询的性能，一般树的高度维持在 3~4 层。

B+Tree由三部分组成：根root、枝branch以及Leaf叶子，其中root和branch不存储数据，只存储指针地址，数据全部存储在Leaf Node，同时Leaf Node之间用双向链表链接，结构如下：

从上面可以看到，每个Leaf Node是三部分组成的，即前驱指针p_prev，数据data以及后继指针p_next，同时数据data是有序的，默认是升序ASC，分布在B+tree右边的键值总是大于左边的，同时从root到每个Leaf的距离是相等的，也就是访问任何一个Leaf Node需要的IO是一样的，即索引树的高度Level + 1次IO操作。

我们可以将MySQL中的索引可以看成一张小表，占用磁盘空间，创建索引的过程其实就是按照索引列排序的过程，先在sort_buffer_size进行排序，如果排序的数据量大，sort_buffer_size容量不下，就需要通过临时文件来排序，最重要的是通过索引可以避免排序操作（distinct，group by，order by）。

索引可以大大提高MySQL的检索速度，为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢？

索引的优点

• 索引大大减小了服务器需要扫描的数据量，从而大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
• 索引可以帮助服务器避免排序和创建临时表
• 索引可以将随机IO变成顺序IO
• 索引对于InnoDB（对索引支持行级锁）非常重要，因为它可以让查询锁更少的元组，提高了表访问并发性
• 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
• 关于InnoDB、索引和锁：InnoDB在二级索引上使用共享锁（读锁），但访问主键索引需要排他锁（写锁）
• 在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
• 可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
• 通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。

索引的缺点

• 如果某个数据列包含许多重复的内容，为它建立索引就没有太大的实际效果。
• 对于非常小的表，大部分情况下简单的全表扫描更高效；
• 创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加
• 索引需要占物理空间，除了数据表占用数据空间之外，每一个索引还要占用一定的物理空间，如果需要建立聚簇索引，那么需要占用的空间会更大
• 对表中的数据进行增、删、改的时候，索引也要动态的维护，这就降低了整数的维护速度

创建索引准则

索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此，在创建索引的时候，应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。

应该创建索引的列

• 在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度
• 在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构
• 在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。
• 在经常需要排序（order by）的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；
• 在经常需要根据范围（<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN）进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的
• 在经常用在连接（JOIN）的列上，这些列主要是一外键，可以加快连接的速度

不该创建索引的列

• 对于那些只有很少数据值或者重复值多的列也不应该增加索引。
  这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。
• 对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。
  若列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。
• 对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。
  这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。
• 当该列修改性能要求远远高于检索性能时，不应该创建索引。（修改性能和检索性能是互相矛盾的）

基本索引类型

① 普通索引（单列索引）

普通索引（单列索引）：单列索引是最基本的索引，它没有任何限制。

② 复合索引（组合索引）

复合索引：复合索引是在多个字段上创建的索引。复合索引遵守“最左前缀”原则，即在查询条件中使用了复合索引的第一个字段，索引才会被使用。因此，在复合索引中索引列的顺序至关重要。
例如，若为某表创建了3个字段(c1, c2, c3)构成的联合索引，则(c1), (c1, c2), (c1, c2, c3)均会作为索引，(c2, c3)就不会被作为索引，而(c1, c3)其实只利用到c1索引。

③ 唯一索引

唯一索引：唯一索引和普通索引类似，主要的区别在于，唯一索引限制列的值必须唯一，但允许存在空值（只允许存在一条空值）。

④ 主键索引

主键索引是一种特殊的唯一索引，一个表只能有一个主键，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引

⑤ 全文索引

在一般情况下，模糊查询都是通过 like 的方式进行查询。但是，对于海量数据，这并不是一个好办法，在 like “value%”
可以使用索引，但是对于 like “%value%”
这样的方式，执行全表查询，这在数据量小的表，不存在性能问题，但是对于海量数据，全表扫描是非常可怕的事情,所以 like
进行模糊匹配性能很差。

这种情况下，需要考虑使用全文搜索的方式进行优化。全文搜索在 MySQL 中是一个 FULLTEXT 类型索引。FULLTEXT 索引在
MySQL 5.6 版本之后支持 InnoDB，而之前的版本只支持 MyISAM 表。