MySQL 索引介绍

MySQL 中的索引类型多样，主要根据数据结构和应用场景进行分类。以下是详细的分类和说明：

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一、按数据结构分类

1. B-Tree 索引（实际为 B+Tree）

   • 特点：适用于全值匹配、范围查询（>、<、BETWEEN）和前缀匹配（最左前缀原则）。
   • 支持引擎：InnoDB、MyISAM、Memory 等。
   • 示例：WHERE a=10 AND b>20 可使用 (a,b) 的组合索引。

2. 哈希索引

   • 特点：仅支持精确等值查询（=、IN()），查询速度极快，但不支持范围查询。
   • 支持引擎：Memory 引擎显式支持，InnoDB 通过自适应哈希索引（内部自动管理）隐式支持。
   • 局限性：哈希冲突可能影响性能，无法用于排序。

3. 全文索引（FULLTEXT）

   • 特点：用于文本内容的全文搜索（如 MATCH ... AGAINST），支持分词和关键词匹配。
   • 支持引擎：MyISAM 和 InnoDB（5.6+）。
   • 适用场景：文章搜索、日志分析等文本处理。

4. 空间索引（SPATIAL）

   • 特点：用于地理空间数据类型（如 GEOMETRY、POINT），遵循 OpenGIS 标准。
   • 支持引擎：MyISAM 和 InnoDB（5.7+）。
   • 应用场景：地图应用中的位置查询（如距离计算、区域覆盖）。

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二、按应用维度分类

1. 普通索引

   • 定义：最基本的索引，无唯一性约束。
   • 语法：CREATE INDEX idx_name ON table(column);

2. 唯一索引

   • 定义：索引列值必须唯一，允许 NULL 值。
   • 语法：CREATE UNIQUE INDEX idx_name ON table(column);

3. 主键索引

   • 定义：特殊的唯一索引，不允许 NULL 值，每个表仅一个。
   • 语法：PRIMARY KEY 约束自动创建。

4. 组合索引（联合索引）

   • 定义：多个列组合创建的索引，遵循最左前缀原则。
   • 示例：索引 (a,b,c) 支持 WHERE a=1 AND b=2，但不支持 WHERE b=2。

5. 覆盖索引

   • 定义：查询的列均在索引中，无需回表查询数据行。
   • 优势：显著提升性能，减少 I/O 操作。
   • 示例：SELECT a,b FROM table WHERE a=10，若索引为 (a,b) 则可覆盖。

6. 前缀索引

   • 定义：对字符串列的前 N 个字符创建索引，节省空间。
   • 语法：CREATE INDEX idx_name ON table(column(10));

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三、存储引擎对索引的支持

索引类型	InnoDB	MyISAM	Memory
B-Tree	✔️	✔️	✔️（可显式指定）
哈希索引	❌（自适应哈希）	❌	✔️
全文索引	✔️（5.6+）	✔️	❌
空间索引	✔️（5.7+）	✔️	❌

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四、其他关键概念

• 聚簇索引（InnoDB）：数据按主键物理排序存储，主键索引的叶子节点直接包含数据行。
• 非聚簇索引（MyISAM）：索引与数据分离，叶子节点存储指向数据行的指针。
• 自适应哈希索引（InnoDB）：自动为频繁访问的索引页创建哈希索引，加速等值查询。

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五、索引选择建议

1. 高频查询字段优先建索引。
2. 区分度高的列（如用户ID）更适合索引。
3. 避免过度索引：索引会增加写操作开销。
4. 长文本使用前缀索引或全文索引。
5. 组合索引需注意列顺序，优先高频、高区分度列。

通过合理选择索引类型和策略，可以显著提升查询性能，但需结合实际场景权衡利弊。