一文带你入门于MySQL索引

写在面前： 转眼几个月又过去了，最近学业繁忙，面临着实习找工作、最近在恶补基础与面试题。今天给大家讲解MySQL索引，重拾博客。

一、索引概述

MySQL官方对索引的定义为： 索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护者满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。
简单来说：在众多数据的情况下，就像书本目录一样能高效的定位查出数据。

示意图：

索引基于B+树的数据结构，每个节点都对应着每个表的指定数据。

二、索引的优势与劣势对比

优势：

• 能够类似于书本的目录索引，提高了数据的检索效率，降低数据库的IO成本。
• 能够通过索引精确对数据进行排序，降低了数据排序的成本，降低CPU的消耗
• 唯一索引还能保证每一列的数据一致性。

劣势：

• 索引增加了查询效率，但是也降低了对增删改的速度。MySQL不仅需要保存数据，还需要保存索引文件信息，需要调整和更新变化后的索引信息。
• 索引也是一张表，保存了主键和索引字段，指向了实体类记录，还需要占用空间。

三、索引结构

索引是在MySQL的存储引擎层中实现的，而不是在服务器层实现的。所以每种存储引擎的索引都不一定完全相同，也不是所有的存储引擎都支持所有的索引类型的。MySQL目前提供了以下4种索引：

• BTREE 索引 ： 最常见的索引类型，大部分索引都支持 B 树索引。
• HASH 索引：只有Memory引擎支持 ， 使用场景简单 。
• R-tree 索引（空间索引）：空间索引是MyISAM引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少，不做特别介绍。
• Full-text （全文索引） ：全文索引也是MyISAM的一个特殊索引类型，主要用于全文索引，InnoDB从Mysql5.6版本开始支持全文索引。

MyISAM、InnoDB、Memory三种存储引擎对各种索引类型的支持:

索引	InnoDB引擎	MyISAM引擎	Memory引擎
BTREE索引	支持	支持	支持
HASH索引	不支持	不支持	支持
R-TREE索引	不支持	支持	不支持
Full-Text全文索引	5.6版本后支持	支持	不支持

我们所常用的索引一般都是基于B+树。

四、索引设计原则

索引的设计，需要与当前业务结合，需要考虑一些规则，使得索引使用效率更高效。

• 对查询频次较高，且数据量比较大的表建立索引。
• 索引字段的选择，最佳候选列应当从where子句的条件中提取，如果where子句中的组合比较多，那么应当挑选最常用、过滤效果最好的列的组合。
• 使用唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高。
• 索引可以有效的提升查询数据的效率，但是索引不是越多越好。对于增删改等DML操作比较频繁的表来说，索引过多，会引入相当高的维护代价，降低DML操作的效率，增加相应操作的时间消耗。另外索引过多的话，MySQL将提高选择的代价。
• 使用短索引，索引创建之后也是使用硬盘来存储的，因此提升索引访问的I/O效率，也可以提升总体的访问效率。
• 利用最左前缀，N个列组合而成的组合索引，那么相当于是创建了N个索引，如果查询时where子句中使用了组成该索引的前几个字段，那么这条查询SQL可以利用组合索引来提升查询效率。

五、MySQL使用索引

5.1、索引分类

• 单值索引 ：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引
• 唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值
• 复合索引 ：即一个索引包含多个列

5.2、索引语法

环境搭建：

CREATE TABLE `city` (
`city_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`city_name` varchar(50) NOT NULL,
`country_id` int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`city_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `country` (
`country_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`country_name` varchar(100) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`country_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

insert into `city` (`city_id`, `city_name`, `country_id`) values(1,'西安',1);
insert into `city` (`city_id`, `city_name`, `country_id`) values(2,'NewYork',2);
insert into `city` (`city_id`, `city_name`, `country_id`) values(3,'北京',1);
insert into `city` (`city_id`, `city_name`, `country_id`) values(4,'上海',1);
insert into `country` (`country_id`, `country_name`) values(1,'China');
insert into `country` (`country_id`, `country_name`) values(2,'America');
insert into `country` (`country_id`, `country_name`) values(3,'Japan');
insert into `country` (`country_id`, `country_name`) values(4,'UK');

创建索引：

CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name
[USING index_type]
ON tbl_name(index_col_name,...)

index_col_name : column_name[(length)][ASC | DESC]

示例：为city表中创建city_name字段索引

create index idx_city_nmae on city(city_name);

结果：

查看索引：

show index from table_name;

示例：

删除索引：

drop index index_name on tal_name;

示例：

alter命令：

1). alter table tb_name add primary key(column_list);
该语句添加一个主键，这意味着索引值必须是唯一的，且不能为NULL
2). alter table tb_name add unique index_name(column_list);
这条语句创建索引的值必须是唯一的（除了NULL外，NULL可能会出现多次）
3). alter table tb_name add index index_name(column_list);
添加普通索引， 索引值可以出现多次。
4). alter table tb_name add fulltext index_name(column_list);
该语句指定了索引为FULLTEXT， 用于全文索引

以上就是一些索引的使用方法。

六、MySQL的B+Tree

B+树介绍： b+树图文详解

MySql索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能。

示意图：

链表加入使得左右相邻的数据更为容易查找，增加了查询的速度。