文章目录
- 索引分类
- 数据结构分类
- 物理存储分类
- 字段特性分类
- 字段个数分类
- 索引核心原理
- B+树结构
- 索引查询流程
- 关键概念解析
- 索引使用场景与优化
- 需要索引
- 无需索引
- 索引优化
- 索引失效
索引分类
索引是数据库系统中用于提高数据查询效率的核心结构。MySQL 尤其是 InnoDB 引擎中，索引的使用对性能影响巨大。本文将全面系统地介绍 MySQL 中的索引。
数据结构分类
B + 树索引：MySQL 里极为常用的索引类型。以 B + 树这种数据结构为依托，其所有数据均存储在叶子节点，且叶子节点通过链表有序相连，范围查询高效便捷。同时，B + 树的结构保证了数据的稳定性和查询性能的高效性，查找、插入、删除操作的时间复杂度均为 O (log n)。
Hash 索引：利用哈希表来存储索引键值对。其显著优势在于等值查询时速度极快，能在常数时间内定位数据。然而，它并不支持范围查询，且在数据频繁变动时，哈希冲突可能导致性能下降。
Full - Text 索引：专门用于文本搜索场景。当处理大量文本数据，如文章、评论等内容的模糊匹配查询时，Full - Text 索引能发挥强大作用，可快速定位包含特定关键词的文本记录。
物理存储分类
聚簇索引：聚簇索引决定了表中数据的物理存储顺序。在 InnoDB 存储引擎中，聚簇索引的叶子节点直接存储完整的数据行。通常，主键会自动成为聚簇索引。
非聚簇索引：非聚簇索引的叶子节点存储的是索引字段和主键值。在 InnoDB 中，除主键索引外的其他索引大多属于非聚簇索引。当通过非聚簇索引查询数据时，先找到主键值，再依据主键去聚簇索引中获取完整的数据行，这一过程被称为回表。
字段特性分类
主键索引：一种特殊的唯一索引，用于唯一标识表中的每一条记录。一个表只能有一个主键索引，它不允许出现 NULL 值。
唯一索引：保证索引字段的值具有唯一性，可包含多个 NULL 值（但 InnoDB 存储引擎中，对于唯一索引列，NULL 值被视为相同值，只能有一个）。
普通索引：最常见的索引类型，对字段值没有唯一性等特殊要求，主要用于加速查询操作。
字段个数分类
单列索引：基于单个字段创建的索引。
联合索引：由多个字段组合而成的索引。创建联合索引时需遵循最左匹配原则，即查询条件需从索引的最左侧字段开始匹配。
索引核心原理
B+树结构
B+树是MySQL索引的默认数据结构，具有以下特点：
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多叉平衡树：保持数据平衡，查询效率稳定。
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节点大小：通常设置为磁盘页大小(16KB)，I/O友好。
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结构组成：根节点：索引的起点；非叶子节点：只存储键值和指向子节点的指针；叶子节点：存储键值和数据(聚簇索引)或主键(非聚簇索引)；叶子节点通过双向链表连接，便于范围查询。
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优点：
- 磁盘 I/O 友好：B + 树的一个节点大小通常与磁盘页大小相同（如 16KB）。这使得单次 I/O 操作可加载大量键值，减少了磁盘访问次数。
- 范围查询高效：由于叶子节点通过链表连接，在进行范围查询时，只需定位到范围的起始和结束位置，然后顺序扫描链表即可遍历整个范围的数据，无需像二叉搜索树那样进行多次递归查找。
- 查询性能稳定：B + 树会通过页分裂和页合并的机制自动保持平衡。在插入或删除数据时，若导致节点数据过多或过少，会触发页分裂或页合并操作，避免树的高度增长过快，从而保证查找操作的时间复杂度始终稳定在 O (log n)，确保了查询性能的稳定性。
索引查询流程
- 从根节点开始：通过二分查找确定数据所在区间。
- 逐层向下：沿着非叶子节点的指针找到对应的叶子节点。
- 定位数据：
- 聚簇索引：直接在叶子节点获取完整数据。
- 非聚簇索引：获取主键后需要"回表"查询。
关键概念解析
- 回表：使用非聚簇索引查询时，通过索引找到主键后，还需要根据主键去聚簇索引中读取完整数据行。
- 覆盖索引：查询的所有列都包含在索引中，无需回表。
- 索引下推：存储引擎层利用索引对WHERE条件进行部分过滤，减少回表次数。
索引使用场景与优化
需要索引
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当字段具有唯一性限制时，建立索引可确保数据的唯一性校验高效进行，同时加速基于该字段的查询操作。
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在
WHERE条件中频繁出现的字段，建立索引能显著加快查询速度。 -
对于频繁使用
ORDER BY或GROUP BY的字段，索引可以帮助快速对数据进行排序或分组操作。
无需索引
- 数据量极小的表，由于数据量少，全表扫描的成本较低。
- 频繁更新的字段，每次更新操作都可能导致索引的调整和维护，增加系统开销。
- 存在高重复值的列，如性别列（只有 “男”“女” 两个值），索引的区分度较低，对查询性能提升有限。
- 长文本字段，如文章内容、详细描述等字段，由于其数据量较大，建立索引会占用大量存储空间，且查询效率提升不明显，一般不适合建立普通索引，但可考虑使用 Full - Text 索引用于文本搜索。
索引优化
- 主键索引设置：主键索引最好采用自增方式。因为自增主键在插入数据时，数据会顺序插入到聚簇索引的末尾，避免了页分裂造成的数据迁移。若主键值随机，可能会频繁导致页分裂，影响插入性能和索引结构的稳定性。
- 索引字段设置为 NOT NULL：将索引字段设置为 NOT NULL，一方面可增加优化器的优化难度，另一方面能避免占用行空间来存储数据是否为空的标识，提高存储效率。
- 前缀索引优化：对于较长的字符串字段，可使用前缀索引优化。即使用较长字符串的前几个字符作为索引，既能减少索引存储空间，又能在一定程度上提高查询效率。
- 优化覆盖索引：通过建立联合索引，使查询所需的所有列都包含在索引中，避免回表的 I/O 性能损耗。
索引失效
- 当使用
LIKE模糊匹配时，若匹配模式为 “% xx” 或 “% xx%”，索引将失效。因为这种情况下无法利用索引的有序性进行快速查找，只能进行全表扫描。 - 对索引字段进行运算、使用函数或类型转换操作，会导致索引失效。
- 在
WHERE语句中使用OR连接条件时，若OR前是索引字段，OR后不是索引字段，索引会失效。 - 对于联合索引，若未遵循最左匹配原则，索引会失效。
