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title: MySQL索引详解
category: 数据库
tag:
  - MySQL
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> 感谢[WT-AHA](https://github.com/WT-AHA)对本文的完善，相关 PR：https://github.com/Snailclimb/JavaGuide/pull/1648 。

## 何为索引？有什么作用？

**索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构。常见的索引结构有: B 树， B+树和 Hash。**

索引的作用就相当于书的目录。打个比方: 我们在查字典的时候，如果没有目录，那我们就只能一页一页的去找我们需要查的那个字，速度很慢。如果有目录了，我们只需要先去目录里查找字的位置，然后直接翻到那一页就行了。

## 索引的优缺点

**优点** ：

- 使用索引可以大大加快 数据的检索速度（大大减少检索的数据量）, 这也是创建索引的最主要的原因。
- 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。

**缺点** ：

- 创建索引和维护索引需要耗费许多时间。当对表中的数据进行增删改的时候，如果数据有索引，那么索引也需要动态的修改，会降低 SQL 执行效率。
- 索引需要使用物理文件存储，也会耗费一定空间。

但是，**使用索引一定能提高查询性能吗?**

大多数情况下，索引查询都是比全表扫描要快的。但是如果数据库的数据量不大，那么使用索引也不一定能够带来很大提升。

## 索引的底层数据结构

### Hash表

哈希表是键值对的集合，通过键(key)即可快速取出对应的值(value)，因此哈希表可以快速检索数据（接近 O（1））。

**为何能够通过 key 快速取出 value呢？** 原因在于 **哈希算法**（也叫散列算法）。通过哈希算法，我们可以快速找到 key 对应的 index，找到了 index 也就找到了对应的 value。

```java
hash = hashfunc(key)
index = hash % array_size
```

![](https://img-blog.csdnimg.cn/20210513092328171.png)

但是！哈希算法有个 **Hash 冲突** 问题，也就是说多个不同的  key 最后得到的 index 相同。通常情况下，我们常用的解决办法是 **链地址法**。链地址法就是将哈希冲突数据存放在链表中。就比如 JDK1.8 之前 `HashMap` 就是通过链地址法来解决哈希冲突的。不过，JDK1.8 以后`HashMap`为了减少链表过长的时候搜索时间过长引入了红黑树。

![](https://img-blog.csdnimg.cn/20210513092224836.png)

为了减少 Hash 冲突的发生，一个好的哈希函数应该“均匀地”将数据分布在整个可能的哈希值集合中。

既然哈希表这么快，**为什么MySQL 没有使用其作为索引的数据结构呢？**

**1.Hash 冲突问题** ：我们上面也提到过Hash 冲突了，不过对于数据库来说这还不算最大的缺点。

**2.Hash 索引不支持顺序和范围查询(Hash 索引不支持顺序和范围查询是它最大的缺点：** 假如我们要对表中的数据进行排序或者进行范围查询，那 Hash 索引可就不行了。

试想一种情况:

```java
SELECT * FROM tb1 WHERE id < 500;
```

在这种范围查询中，优势非常大，直接遍历比 500 小的叶子节点就够了。而 Hash 索引是根据 hash 算法来定位的，难不成还要把 1 - 499 的数据，每个都进行一次 hash 计算来定位吗?这就是 Hash 最大的缺点了。

### B 树& B+树

B 树也称 B-树,全称为 **多路平衡查找树** ，B+ 树是 B 树的一种变体。B 树和 B+树中的 B 是 `Balanced` （平衡）的意思。

目前大部分数据库系统及文件系统都采用 B-Tree 或其变种 B+Tree 作为索引结构。

**B 树& B+树两者有何异同呢？**

- B 树的所有节点既存放键(key) 也存放 数据(data)，而 B+树只有叶子节点存放 key 和 data，其他内节点只存放 key。
- B 树的叶子节点都是独立的;B+树的叶子节点有一条引用链指向与它相邻的叶子节点。
- B 树的检索的过程相当于对范围内的每个节点的关键字做二分查找，可能还没有到达叶子节点，检索就结束了。而 B+树的检索效率就很稳定了，任何查找都是从根节点到叶子节点的过程，叶子节点的顺序检索很明显。

在 MySQL 中，MyISAM 引擎和 InnoDB 引擎都是使用 B+Tree 作为索引结构，但是，两者的实现方式不太一样。（下面的内容整理自《Java 工程师修炼之道》）

MyISAM 引擎中，B+Tree 叶节点的 data 域存放的是数据记录的地址。在索引检索的时候，首先按照 B+Tree 搜索算法搜索索引，如果指定的 Key 存在，则取出其 data 域的值，然后以 data 域的值为地址读取相应的数据记录。这被称为“非聚簇索引”。

InnoDB 引擎中，其数据文件本身就是索引文件。相比 MyISAM，索引文件和数据文件是分离的，其表数据文件本身就是按 B+Tree 组织的一个索引结构，树的叶节点 data 域保存了完整的数据记录。这个索引的 key 是数据表的主键，因此 InnoDB 表数据文件本身就是主索引。这被称为“聚簇索引（或聚集索引）”，而其余的索引都作为辅助索引，辅助索引的 data 域存储相应记录主键的值而不是地址，这也是和 MyISAM 不同的地方。在根据主索引搜索时，直接找到 key 所在的节点即可取出数据；在根据辅助索引查找时，则需要先取出主键的值，再走一遍主索引。 因此，在设计表的时候，不建议使用过长的字段作为主键，也不建议使用非单调的字段作为主键，这样会造成主索引频繁分裂。

## 索引类型

### 主键索引(Primary Key)

数据表的主键列使用的就是主键索引。

一张数据表有只能有一个主键，并且主键不能为 null，不能重复。

在 MySQL 的 InnoDB 的表中，当没有显示的指定表的主键时，InnoDB 会自动先检查表中是否有唯一索引且不允许存在null值的字段，如果有，则选择该字段为默认的主键，否则 InnoDB 将会自动创建一个 6Byte 的自增主键。

![](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/open-source-project/cluster-index.png)

### 二级索引(辅助索引)

**二级索引又称为辅助索引，是因为二级索引的叶子节点存储的数据是主键。也就是说，通过二级索引，可以定位主键的位置。**

唯一索引，普通索引，前缀索引等索引属于二级索引。

**PS:不懂的同学可以暂存疑，慢慢往下看，后面会有答案的，也可以自行搜索。**

1. **唯一索引(Unique Key)** ：唯一索引也是一种约束。**唯一索引的属性列不能出现重复的数据，但是允许数据为 NULL，一张表允许创建多个唯一索引。** 建立唯一索引的目的大部分时候都是为了该属性列的数据的唯一性，而不是为了查询效率。
2. **普通索引(Index)** ：**普通索引的唯一作用就是为了快速查询数据，一张表允许创建多个普通索引，并允许数据重复和 NULL。**
3. **前缀索引(Prefix)** ：前缀索引只适用于字符串类型的数据。前缀索引是对文本的前几个字符创建索引，相比普通索引建立的数据更小，
   因为只取前几个字符。
4. **全文索引(Full Text)** ：全文索引主要是为了检索大文本数据中的关键字的信息，是目前搜索引擎数据库使用的一种技术。Mysql5.6 之前只有 MYISAM 引擎支持全文索引，5.6 之后 InnoDB 也支持了全文索引。

二级索引:

![](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/open-source-project/no-cluster-index.png)

## 聚集索引与非聚集索引

### 聚集索引

**聚集索引即索引结构和数据一起存放的索引。主键索引属于聚集索引。**

在 MySQL 中，InnoDB 引擎的表的 `.ibd`文件就包含了该表的索引和数据，对于 InnoDB 引擎表来说，该表的索引(B+树)的每个非叶子节点存储索引，叶子节点存储索引和索引对应的数据。

#### 聚集索引的优点

聚集索引的查询速度非常的快，因为整个 B+树本身就是一颗多叉平衡树，叶子节点也都是有序的，定位到索引的节点，就相当于定位到了数据。

#### 聚集索引的缺点

1. **依赖于有序的数据** ：因为 B+树是多路平衡树，如果索引的数据不是有序的，那么就需要在插入时排序，如果数据是整型还好，否则类似于字符串或 UUID 这种又长又难比较的数据，插入或查找的速度肯定比较慢。
2. **更新代价大** ： 如果对索引列的数据被修改时，那么对应的索引也将会被修改，而且聚集索引的叶子节点还存放着数据，修改代价肯定是较大的，所以对于主键索引来说，主键一般都是不可被修改的。

### 非聚集索引

**非聚集索引即索引结构和数据分开存放的索引。**

**二级索引属于非聚集索引。**

非聚集索引的叶子节点并不一定存放数据的指针，因为二级索引的叶子节点就存放的是主键，根据主键再回表查数据。

#### 非聚集索引的优点

**更新代价比聚集索引要小** 。非聚集索引的更新代价就没有聚集索引那么大了，非聚集索引的叶子节点是不存放数据的

#### 非聚集索引的缺点

1. 跟聚集索引一样，非聚集索引也依赖于有序的数据
2. **可能会二次查询(回表)** :这应该是非聚集索引最大的缺点了。 当查到索引对应的指针或主键后，可能还需要根据指针或主键再到数据文件或表中查询。

这是 MySQL 的表的文件截图:

![](https://img-blog.csdnimg.cn/20210420165311654.png)

聚集索引和非聚集索引:

![](https://img-blog.csdnimg.cn/20210420165326946.png)

### 非聚集索引一定回表查询吗(覆盖索引)?

**非聚集索引不一定回表查询。**

> 试想一种情况，用户准备使用 SQL 查询用户名，而用户名字段正好建立了索引。

```text
 SELECT name FROM table WHERE name='guang19';
```

> 那么这个索引的 key 本身就是 name，查到对应的 name 直接返回就行了，无需回表查询。

**即使是 MYISAM 也是这样，虽然 MYISAM 的主键索引确实需要回表，
因为它的主键索引的叶子节点存放的是指针。但是如果 SQL 查的就是主键呢?**

```text
SELECT id FROM table WHERE id=1;
```

主键索引本身的 key 就是主键，查到返回就行了。这种情况就称之为覆盖索引了。

## 覆盖索引

如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们就称之为“覆盖索引”。我们知道在 InnoDB 存储引擎中，如果不是主键索引，叶子节点存储的是主键+列值。最终还是要“回表”，也就是要通过主键再查找一次。这样就会比较慢覆盖索引就是把要查询出的列和索引是对应的，不做回表操作！

**覆盖索引即需要查询的字段正好是索引的字段，那么直接根据该索引，就可以查到数据了，而无需回表查询。**

> 如主键索引，如果一条 SQL 需要查询主键，那么正好根据主键索引就可以查到主键。
>
> 再如普通索引，如果一条 SQL 需要查询 name，name 字段正好有索引，
> 那么直接根据这个索引就可以查到数据，也无需回表。

覆盖索引:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/20210420165341868.png)

## 联合索引

使用表中的多个字段创建索引，就是 **联合索引**，也叫 **组合索引** 或 **复合索引**。

## 最左前缀匹配原则

最左前缀匹配原则指的是，在使用联合索引时，**MySQL** 会根据联合索引中的字段顺序，从左到右依次到查询条件中去匹配，如果查询条件中存在与联合索引中最左侧字段相匹配的字段，则就会使用该字段过滤一批数据，直至联合索引中全部字段匹配完成，或者在执行过程中遇到范围查询，如 **`>`**、**`<`**、**`between`** 和 **`以%开头的like查询`** 等条件，才会停止匹配。

所以，我们在使用联合索引时，可以将区分度高的字段放在最左边，这也可以过滤更多数据。

## 索引下推

索引下推是 **MySQL 5.6** 版本中提供的一项索引优化功能，可以在非聚簇索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，过滤掉不符合条件的记录，减少回表次数。

## 创建索引的注意事项

**1.选择合适的字段创建索引：**

- **不为 NULL 的字段** ：索引字段的数据应该尽量不为 NULL，因为对于数据为 NULL 的字段，数据库较难优化。如果字段频繁被查询，但又避免不了为 NULL，建议使用 0,1,true,false 这样语义较为清晰的短值或短字符作为替代。
- **被频繁查询的字段** ：我们创建索引的字段应该是查询操作非常频繁的字段。
- **被作为条件查询的字段** ：被作为 WHERE 条件查询的字段，应该被考虑建立索引。
- **频繁需要排序的字段** ：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。
- **被经常频繁用于连接的字段** ：经常用于连接的字段可能是一些外键列，对于外键列并不一定要建立外键，只是说该列涉及到表与表的关系。对于频繁被连接查询的字段，可以考虑建立索引，提高多表连接查询的效率。

**2.被频繁更新的字段应该慎重建立索引。**

虽然索引能带来查询上的效率，但是维护索引的成本也是不小的。
如果一个字段不被经常查询，反而被经常修改，那么就更不应该在这种字段上建立索引了。

**3.尽可能的考虑建立联合索引而不是单列索引。**

因为索引是需要占用磁盘空间的，可以简单理解为每个索引都对应着一颗 B+树。如果一个表的字段过多，索引过多，那么当这个表的数据达到一个体量后，索引占用的空间也是很多的，且修改索引时，耗费的时间也是较多的。如果是联合索引，多个字段在一个索引上，那么将会节约很大磁盘空间，且修改数据的操作效率也会提升。

**4.注意避免冗余索引** 。

冗余索引指的是索引的功能相同，能够命中索引(a, b)就肯定能命中索引(a) ，那么索引(a)就是冗余索引。如（name,city ）和（name ）这两个索引就是冗余索引，能够命中前者的查询肯定是能够命中后者的 在大多数情况下，都应该尽量扩展已有的索引而不是创建新索引。

**5.考虑在字符串类型的字段上使用前缀索引代替普通索引。**

前缀索引仅限于字符串类型，较普通索引会占用更小的空间，所以可以考虑使用前缀索引带替普通索引。

## 使用索引的一些建议

- 对于中到大型表索引都是非常有效的，但是特大型表的话维护开销会很大，不适合建索引
- 避免 where 子句中对字段施加函数，这会造成无法命中索引。
- 在使用 InnoDB 时使用与业务无关的自增主键作为主键，即使用逻辑主键，而不要使用业务主键。
- 删除长期未使用的索引，不用的索引的存在会造成不必要的性能损耗 MySQL 5.7 可以通过查询 sys 库的 schema_unused_indexes 视图来查询哪些索引从未被使用
- 在使用 limit offset 查询缓慢时，可以借助索引来提高性能

## MySQL 如何为表字段添加索引？

1.添加 PRIMARY KEY（主键索引）

```sql
ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` )
```

2.添加 UNIQUE(唯一索引)

```sqlite
ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` )
```

3.添加 INDEX(普通索引)

```sql
ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` )
```

4.添加 FULLTEXT(全文索引)

```sql
ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column`)
```

5.添加多列索引

```sql
ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3` )
```
