三言两语聊MySQL 索引

上善若水。水善利万物而不争，处众人之所恶，故几于道。

居善地，心善渊，与善仁，言善信，政善治，事善能，动善时。

夫唯不争，故无尤。

在数据库系统中，索引是一种用于提高数据检索效率的数据结构。MySQL索引是对表中一列或多列的值进行排序的快速访问方法。它可以帮助数据库系统更快地定位和检索数据，提高查询效率，降低系统的负载和响应时间。本文将深入探讨MySQL索引的基本概念和使用场景。

什么是MySQL索引

我们把索引比作一本书的目录，那么索引的概念就立体了，目录记录了关键词在书中的页码为止，帮助读者快速找到需要的内容，同样的，索引存储了表中一列多一列以上的值和对应的位置信息，通过索引，数据库系统可以更快的定位和检索数据。现在我们给索引下个定义：

在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。

InnoDB存储引擎是MySQL的默认存储引擎，因此本文只考虑该存储引擎下的索引内容，索引采用B+树（B+ Tree）数据结构来组织和管理数据。B+树是一种多叉平衡查找树，它具有以下特点：

1. 平衡性：B+树的所有叶子节点位于同一层级，保持了树的平衡性。这意味着在进行索引搜索时，每个节点的高度都相同，从而提高了查询效率。
2. 有序性：B+树的每个节点内部都按照键值大小有序排列。这样可以支持范围查询、排序操作和分组操作，使得数据库的查询更加高效。
3. 顺序访问：B+树的叶子节点通过链表连接，形成一个有序的链表结构。这对于范围查询和扫描操作非常有利，减少了随机磁盘I/O的次数，提高了查询效率。
4. 磁盘访问优化：B+树的节点大小通常与数据库页的大小相同，充分利用了磁盘预读的特性。这样可以减少磁盘I/O的次数，提高检索性能。

在InnoDB中，索引分为主键索引和辅助索引（非主键索引）两种类型。不论是主键索引还是辅助索引，它们都采用B+树数据结构来存储和管理数据。

具体来说，B+树的每个节点包含多个索引项，每个索引项由键值和对应的行位置组成。在主键索引中，行位置即为物理存储上的地址，可以直接定位到相应的行数据。而在辅助索引中，行位置则是指向叶子节点的块指针，通过这个指针可以找到对应的行数据。

在B+树中，从根节点开始，通过比较键值大小，可以进行快速的二分查找。逐层向下，直至找到目标数据所在的叶子节点。如果需要范围查询，可以沿着链表遍历叶子节点，按照顺序获取数据。

是不是很好奇索引为什么能做到这些，现在来看一下索引的结构是什么样子的。

索引的组成部分包括键值、块指针、叶子节点、内部节点、根节点和父节点指针。它们共同协作，构建了高效的索引结构，为数据库的查询操作提供了支持。

1. 键值（Key）：键值是索引的核心部分，它是通过对列或多列的值进行哈希计算或排序而生成的。键值可以是单个列的值，也可以是多个列的组合值。索引根据键值的顺序进行组织和存储，从而实现快速的数据查找和排序。
2. 块指针（Block Pointer）：块指针是索引中每个键值所对应的行数据的物理存储地址或指向叶子节点的指针。在B+树索引结构中，块指针通常是指向叶子节点的指针，通过它可以定位到具体的行数据。
3. 叶子节点（Leaf Node）：叶子节点是索引结构中最底层的节点，存储了键值和对应的块指针或行数据。在B+树索引中，叶子节点之间通过链表连接，形成有序的链表结构，方便范围查询和顺序访问。
4. 内部节点（Internal Node）：内部节点是B+树索引结构中非叶子节点。它存储了键值和对应的块指针，用于指导搜索路径。内部节点通过比较键值的大小，决定下一步向左还是向右继续查找。
5. 根节点（Root Node）：根节点是索引结构的顶层节点，它是整个索引的起点。根节点可以有多个块指针，每个块指针指向一个子节点。在B+树索引中，根节点通常是唯一的。
6. 父节点指针（Parent Node Pointer）：父节点指针是叶子节点和内部节点中的一个指针，指向其父节点。通过父节点指针，可以沿着树的路径向上遍历，方便索引的插入、删除等操作。

MySQL索引有哪些类型

MySQL提供了多种索引类型，包括主键索引、唯一索引、复合索引、全文索引、空间索引、哈希索引和前缀索引。

1. 主键索引（Primary Key Index）

• 定义：主键索引是一种唯一性索引，用于标识表中每行数据的唯一标识符。
• 使用场景：适用于需要通过唯一标识符快速查找或关联数据的场景。
• 案例：例如，一个学生表中的student_id列作为主键索引，确保每个学生具有唯一的学号。

CREATE TABLE students (
  student_id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  age INT
);

2. 唯一索引（Unique Index）

• 定义：唯一索引也是一种唯一性索引，但允许空值存在。
• 使用场景：适用于确保某列或多列的值在整个表中是唯一的场景。
• 案例：例如，一个用户表中的email列作为唯一索引，确保每个用户具有唯一的邮箱地址。

CREATE TABLE users (
  id INT PRIMARY KEY,
  email VARCHAR(100) UNIQUE,
  name VARCHAR(50)
);

3. 复合索引（Composite Index）

• 定义：复合索引是基于多个列的组合值构建的索引。
• 使用场景：适用于多列条件查询和排序操作的场景。
• 案例：例如，一个订单表中的(customer_id, order_date)列作为复合索引，可以快速筛选特定客户和按照订单日期排序的订单。

CREATE TABLE orders (
  order_id INT PRIMARY KEY,
  customer_id INT,
  order_date DATE,
  amount DECIMAL(10,2),
  INDEX idx_customer_date (customer_id, order_date)
);

4. 全文索引（Full-Text Index）

• 定义：全文索引用于在文本数据中进行关键词搜索。
• 使用场景：适用于大量文本数据的全文搜索场景。
• 案例：例如，一个新闻文章表中的content列作为全文索引，可以实现全文搜索功能。

CREATE TABLE articles (
  article_id INT PRIMARY KEY,
  title VARCHAR(200),
  content TEXT,
  FULLTEXT INDEX idx_content (content)
);

5. 空间索引（Spatial Index）

• 定义：空间索引用于存储和查询地理数据。
• 使用场景：适用于地理位置数据的存储和查询场景。
• 案例：例如，一个商铺表中的location列作为空间索引，可以根据坐标快速查找附近的商铺。

CREATE TABLE shops (
  shop_id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(100),
  location POINT,
  SPATIAL INDEX idx_location (location)
);

6. 哈希索引（Hash Index）

• 定义：哈希索引是通过对列值进行哈希计算来构建的索引。
• 使用场景：适用于等值查询的场景，但不支持范围查询。
• 案例：例如，一个用户表中的username列作为哈希索引，可以根据用户名快速查找用户信息。

CREATE TABLE users (
  user_id INT PRIMARY KEY,
  username VARCHAR(50),
  email VARCHAR(100),
  INDEX idx_username USING HASH (username)
);

7. 前缀索引（Prefix Index）

• 定义：前缀索引是指只对列值的前缀部分进行索引的方式。
• 使用场景：适用于节省索引存储空间的场景。
• 案例：例如，一个产品表中的name列作为前缀索引，只索引名称的前几个字符以提高查询效率。

CREATE TABLE products (
  product_id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(200),
  INDEX idx_name_prefix (name(10))
);

选择合适的索引类型，并根据具体的业务需求和查询模式进行优化，可以提高数据库的查询性能和响应速度。在设计和使用索引时，需要综合考虑数据量、查询频率和更新操作等因素。

一些建议

在数据库中使用索引可以提高查询性能，但是不正确的索引设计和使用可能导致性能下降甚至出现严重的问题。

1. 不要过度索引

• 建议只为经常用于查询条件、连接条件或排序操作的列创建索引。不要为每个列都创建索引，因为过多的索引会增加维护成本，降低写操作的性能。
• 在复合索引中，仅包含必要的列，避免将很少使用的列添加到复合索引中。

2. 考虑查询模式和顺序

• 根据查询模式和频率选择合适的索引类型。例如，如果经常需要进行全文搜索，使用全文索引；如果需要地理位置查询，使用空间索引。
• 考虑查询的顺序，将最常用的查询条件放在索引的前面，以提高查询效率。

3. 注意索引选择性

• 选择具有较高选择性的列作为索引，即列值的唯一性或接近唯一性。选择性越高，索引的效果越好。
• 避免对选择性较低的列（如性别）创建索引，因为在这种情况下，查询时使用索引可能不会带来明显的性能提升。

4. 避免过长的索引

• 避免为超长的列或文本类型的列创建索引，因为过长的索引会增加存储空间、IO操作和维护成本。
• 对于需要索引的长文本字段，可以考虑使用全文索引来代替传统的B+树索引。

5. 定期维护和优化索引

• 定期检查和维护索引的健康状态，包括删除不再使用的索引、重建磁盘碎片化的索引等。
• 监控数据库的性能指标，如查询响应时间、锁定情况等，及时调整和优化索引以适应变化的查询需求。

6. 测试和性能优化

• 进行综合的性能测试，模拟实际的生产负载，并评估索引对查询性能的影响。通过不断地测试和优化，找到最佳的索引设计和使用策略。

后续我们将从底层结构探讨MySQL索引的机制，敬请关注。