Mysql索引详解

1索引

1.1索引概述

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，数据库系统还维护着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。

1.1.1特点

索引特点
优势	劣势
提高数据检索的效率，降低数据库的IO 成本	索引列也是要占用空间的。
通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗。	索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如对表进行 INSERT 、 UPDATE 、 DELETE 时，效率降低。

1.2 索引结构

1.2.1 概述

MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的索引结构，主要包含以下几种：

索引结构	描述
B+Tree 索引	最常见的索引类型，大部分引擎都支持 B+ 树索引
Hash 索引	底层数据结构是用哈希表实现的 , 只有精确匹配索引列的查询才有效 , 不支持范围查询
R-tree(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
Full-text(全文索引 )	是一种通过建立倒排索引 , 快速匹配文档的方式。类似于 Lucene,Solr,ES

上述是 MySQL中所支持的所有的索引结构，接下来，我们再来看看不同的存储引擎对于索引结构的支持情况。

索引	InnoDB	MyISAM	Memory
B+tree 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	5.6 版本之后支持	支持	不支持

注意：我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指 B+ 树结构组织的索引。

1.2.2二叉树

假如说MySQL的索引结构采用二叉树的数据结构，比较理想的结构如下：

如果主键是顺序插入的，则会形成一个单向链表，结构如下：

所以，如果选择二叉树作为索引结构，会存在以下缺点：

顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。
大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。

此时大家可能会想到，我们可以选择红黑树，红黑树是一颗自平衡二叉树，那这样即使是顺序插入数据，最终形成的数据结构也是一颗平衡的二叉树 , 结构如下：

但是，即使如此，由于红黑树也是一颗二叉树，所以也会存在一个缺点：

大数据量情况下，层级较深，检索速度慢

所以，在 MySQL 的索引结构中，并没有选择二叉树或者红黑树，而选择的是 B+Tree ，那么什么是 B+Tree 呢？在详解 B+Tree 之前，先来介绍一个 B-Tree 。

1.2.3 B-Tree

B-Tree ， B 树是一种多叉路衡查找树，相对于二叉树， B 树每个节点可以有多个分支，即多叉。以一颗最大度数（ max-degree ）为 5(5 阶 ) 的 b-tree 为例，那这个 B 树每个节点最多存储 4 个 key ， 5 个指针：

小贴士 : 树的度数指的是一个节点的子节点个数。

1.2.4 B+Tree

B+Tree 是 B-Tree 的变种，我们以一颗最大度数（ max-degree ）为 4 （ 4 阶）的 b+tree 为例，来看一下其结构示意图：

我们可以看到，两部分：

绿色框框起来的部分，是索引部分，仅仅起到索引数据的作用，不存储数据。
红色框框起来的部分，是数据存储部分，在其叶子节点中要存储具体的数据。

B+Tree 与 B-Tree相比，主要有以下三点区别：

所有的数据都会出现在叶子节点。
叶子节点形成一个单向链表。
非叶子节点仅仅起到索引数据作用，具体的数据都是在叶子节点存放的。

上述我们所看到的结构是标准的 B+Tree 的数据结构，接下来，我们再来看看 MySQL 中优化之后的 B+Tree 。 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，利于排序。

1.2.5 Hash

MySQL 中除了支持 B+Tree 索引，还支持一种索引类型 ---Hash 索引。 1). 结构哈希索引就是采用一定的 hash 算法，将键值换算成新的 hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在 hash 表中。

如果两个 ( 或多个 ) 键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了 hash 冲突（也称为 hash碰撞），可以通过链表来解决。

2). 特点 A. Hash 索引只能用于对等比较 (= ， in) ，不支持范围查询（ between ， > ， < ， ... ） B. 无法利用索引完成排序操作 C. 查询效率高，通常 ( 不存在 hash 冲突的情况 ) 只需要一次检索就可以了，效率通常要高于 B+tree 索引 3). 存储引擎支持在 MySQL 中，支持 hash 索引的是 Memory 存储引擎。而 InnoDB 中具有自适应 hash 功能， hash 索引是 InnoDB 存储引擎根据 B+Tree 索引在指定条件下自动构建的。

1.3 索引分类

1.3.1 索引分类

在MySQL数据库，将索引的具体类型主要分为以下几类：主键索引、唯一索引、常规索引、全文索引。

分类	含义	特点	关键字
主键索引	针对于表中主键创建的索引	默认自动创建 , 只能有一个	PRIMARY
唯一索引	避免同一个表中某数据列中的值重复	可以有多个	UNIQUE
常规索引	快速定位特定数据	可以有多个
全文索引	全文索引查找的是文本中的关键词，而不是比较索引中的值	可以有多个	FULLTEXT

1.3.2 聚集索引&二级索引

而在在InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：

分类	含义	特点
聚集索引(ClusteredIndex)	将数据存储与索引放到了一块，索引结构的叶子节点保存了行数据	必须有 ,而且只有一个
二级索引(SecondaryIndex)	将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点关联的是对应的主键	可以存在多个

聚集索引选取规则 :

如果存在主键，主键索引就是聚集索引。
如果不存在主键，将使用第一个唯一（UNIQUE）索引作为聚集索引。
如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。

聚集索引和二级索引的具体结构如下：

聚集索引的叶子节点下挂的是这一行的数据。
二级索引的叶子节点下挂的是该字段值对应的主键值。

接下来，我们来分析一下，当我们执行如下的SQL语句时，具体的查找过程是什么样子的。

具体过程如下 : ① . 由于是根据 name 字段进行查询，所以先根据 name='Arm' 到 name 字段的二级索引中进行匹配查找。但是在二级索引中只能查找到 Arm 对应的主键值 10 ② . 由于查询返回的数据是 * ，所以此时，还需要根据主键值 10 ，到聚集索引中查找 10对应的记录，最终找到 10 对应的行 row 。 ③ . 最终拿到这一行的数据，直接返回即可。

回表查询：这种先到二级索引中查找数据，找到主键值，然后再到聚集索引中根据主键值，获取数据的方式，就称之为回表查询。

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