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一、索引的概念

1.1 是什么

MySQL 官方對索引的定義為：索引（Index）是幫助 MySQL 高效獲取數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)?？梢缘玫剿饕谋举|(zhì)：索引是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。可以簡單理解為 「排好序的快速查找數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)」。

在數(shù)據(jù)之外，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)還維護(hù)著滿足特定查找算法的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以某種方式引用（指向）數(shù)據(jù)，這樣就可以在這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上實現(xiàn)高級查找算法。這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，就是索引。下圖就是一種可能的索引方式示例：

左邊是數(shù)據(jù)表，一共有兩列七條記錄，最左邊的是數(shù)據(jù)記錄的物理地址。為了加快 Col2 的查找，可以維護(hù)一個右邊所示的二叉查找樹，每個節(jié)點分別包含索引鍵值和一個指向?qū)?yīng)數(shù)據(jù)記錄物理地址的指針，這樣就可以運(yùn)用二叉查找在一定的復(fù)雜度內(nèi)獲取到相應(yīng)數(shù)據(jù)，從而快速的檢索出符合條件的記錄。

一般來說索引本身也很大，不可能全部存儲在內(nèi)存中，因此索引往往以索引文件的形式存儲的磁盤上。

1.2 優(yōu)缺點

「優(yōu)勢：」

提高數(shù)據(jù)檢索的效率，降低數(shù)據(jù)庫的IO成本。
通過索引列對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，降低數(shù)據(jù)排序的成本，降低了CPU的消耗。

「劣勢：」

雖然索引大大提高了查詢速度，同時卻會降低更新表的速度，如對表進(jìn)行INSERT、UPDATE和DELETE。因為更新表時，MySQL不僅要保存數(shù)據(jù)，還要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段，都會調(diào)整因為更新所帶來的鍵值變化后的索引信息。
實際上索引也是一張表，該表保存了主鍵與索引字段，并指向?qū)嶓w表的記錄，所以索引列也是要占用空間的。

二、MySQL 的索引

2.1 Btree 索引

MySQL 使用的是 Btree 索引。

「【初始化介紹】」

一顆 B 樹，淺藍(lán)色的塊我們稱之為一個磁盤塊，可以看到每個磁盤塊包含幾個數(shù)據(jù)項（深藍(lán)色所示）和指針（黃色所示），

如磁盤塊 1 包含數(shù)據(jù)項 17 和 35，包含指針 P1、P2、P3，

P1 表示小于 17 的磁盤塊，P2 表示在 17 和 35 之間的磁盤塊，P3 表示大于 35 的磁盤塊。

真實的數(shù)據(jù)存在于葉子節(jié)點即 3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。

非葉子節(jié)點只不存儲真實的數(shù)據(jù)，只存儲指引搜索方向的數(shù)據(jù)項，如 17、35 并不真實存在于數(shù)據(jù)表中。

「【查找過程】」

如果要查找數(shù)據(jù)項 29，那么首先會把磁盤塊 1 由磁盤加載到內(nèi)存，此時發(fā)生一次 IO，在內(nèi)存中用二分查找確定 29 在 17 和 35 之間，鎖定磁盤塊 1 的 P2 指針，內(nèi)存時間因為非常短（相比磁盤的 IO）可以忽略不計，通過磁盤塊 1 的 P2 指針的磁盤地址把磁盤塊 3 由磁盤加載到內(nèi)存，發(fā)生第二次 IO，29 在 26 和 30 之間，鎖定磁盤塊 3 的 P2 指針，通過指針加載磁盤塊 8 到內(nèi)存，發(fā)生第三次 IO，同時內(nèi)存中做二分查找找到 29，結(jié)束查詢，總計三次 IO。

真實的情況是，3 層的 B+樹可以表示上百萬的數(shù)據(jù)，如果上百萬的數(shù)據(jù)查找只需要三次 IO，性能提高將是巨大的，如果沒有索引，每個數(shù)據(jù)項都要發(fā)生一次 IO，那么總共需要百萬次的 IO，顯然成本非常非常高。

2.2 B+tree 索引

「B+Tree 與 B-Tree 的區(qū)別」

1）B-樹的關(guān)鍵字和記錄是放在一起的，葉子節(jié)點可以看作外部節(jié)點，不包含任何信息；B+樹的非葉子節(jié)點中只有關(guān)鍵字和指向下一個節(jié)點的索引，記錄只放在葉子節(jié)點中。

2）在 B-樹中，越靠近根節(jié)點的記錄查找時間越快，只要找到關(guān)鍵字即可確定記錄的存在；而 B+樹中每個記錄的查找時間基本是一樣的，都需要從根節(jié)點走到葉子節(jié)點，而且在葉子節(jié)點中還要再比較關(guān)鍵字。

從這個角度看 B- 樹的性能好像要比 B+樹好，而在實際應(yīng)用中卻是 B+樹的性能要好些。因為 B+樹的非葉子節(jié)點不存放實際的數(shù)據(jù)，這樣每個節(jié)點可容納的元素個數(shù)比 B-樹多，樹高比 B-樹小，這樣帶來的好處是減少磁盤訪問次數(shù)。

盡管 B+樹找到一個記錄所需的比較次數(shù)要比 B-樹多，但是一次磁盤訪問的時間相當(dāng)于成百上千次內(nèi)存比較的時間，因此實際中 B+樹的性能可能還會好些，而且 B+樹的葉子節(jié)點使用指針連接在一起，方便順序遍歷（例如查看一個目錄下的所有文件，一個表中的所有記錄等），這也是很多數(shù)據(jù)庫和文件系統(tǒng)使用 B+樹的緣故。

「思考：為什么說 B+樹比 B-樹更適合實際應(yīng)用中操作系統(tǒng)的文件索引和數(shù)據(jù)庫索引？」

「1）B+樹的磁盤讀寫代價更低」

B+樹的內(nèi)部結(jié)點并沒有指向關(guān)鍵字具體信息的指針。因此其內(nèi)部結(jié)點相對 B 樹更小。如果把所有同一內(nèi)部結(jié)點的關(guān)鍵字存放在同一盤塊中，那么盤塊所能容納的關(guān)鍵字?jǐn)?shù)量也越多。一次性讀入內(nèi)存中的需要查找的關(guān)鍵字也就越多。相對來說 IO 讀寫次數(shù)也就降低了。

「2） B+樹的查詢效率更加穩(wěn)定」

由于非終結(jié)點并不是最終指向文件內(nèi)容的結(jié)點，而只是葉子結(jié)點中關(guān)鍵字的索引。所以任何關(guān)鍵字的查找必須走一條從根結(jié)點到葉子結(jié)點的路。所有關(guān)鍵字查詢的路徑長度相同，導(dǎo)致每一個數(shù)據(jù)的查詢效率相當(dāng)。

2.3 聚簇索引和非聚簇索引

聚簇索引并不是一種單獨的索引類型，而是一種數(shù)據(jù)存儲方式。術(shù)語‘聚簇’表示：數(shù)據(jù)行和相鄰的鍵值聚簇的存儲在一起。如下圖，左側(cè)的索引就是聚簇索引，因為數(shù)據(jù)行在磁盤的排列和索引排序保持一致。

聚簇索引的好處：按照聚簇索引排列順序，查詢顯示一定范圍數(shù)據(jù)的時候，由于數(shù)據(jù)都是緊密相連，數(shù)據(jù)庫不不用從多個數(shù)據(jù)塊中提取數(shù)據(jù)，所以節(jié)省了大量的 io 操作。

聚簇索引的限制：對于 mysql 數(shù)據(jù)庫目前只有 innodb 數(shù)據(jù)引擎支持聚簇索引，而 Myisam 并不支持聚簇索引。由于數(shù)據(jù)物理存儲排序方式只能有一種，所以每個 Mysql 的表只能有一個聚簇索引。一般情況下就是該表的主鍵。

為了充分利用聚簇索引的聚簇的特性，所以 innodb 表的主鍵列盡量選用有序的順序 id，而不建議用無序的 id，比如 uuid 這種。

2.4 時間復(fù)雜度（擴(kuò)展）

同一問題可用不同算法解決，而一個算法的質(zhì)量優(yōu)劣將影響到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于選擇合適算法和改進(jìn)算法。時間復(fù)雜度是指執(zhí)行算法所需要的計算工作量，用大 O 表示記為：O(…)

三、MySQL 索引分類

3.1 單值索引

概念：即一個索引只包含單個列，一個表可以有多個單列索引語法：

//所表一起創(chuàng)建：

CREATE TABLE customer (
 id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,
 customer_no VARCHAR(200),
 customer_name VARCHAR(200), 
 PRIMARY KEY(id), 
 KEY (customer_name)  // Σ(っ °Д °;)っ
);

//單獨建單值索引：
CREATE INDEX idx_customer_name ON

3.2 唯一索引

概念：索引列的值必須唯一，但允許有空值

//隨表一起創(chuàng)建： 
CREATE TABLE customer (
 id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,
 customer_no VARCHAR(200),
 customer_name VARCHAR(200), 
 PRIMARY KEY(id), 
 KEY (customer_name), 
 UNIQUE (customer_no)   // Σ(っ °Д °;)っ
);

//單獨建唯一索引： 
CREATE UNIQUE INDEX idx_customer_no ON customer(customer_no);

3.3 主鍵索引

概念：設(shè)定為主鍵后數(shù)據(jù)庫會自動建立索引，innodb為聚簇索引

//隨表一起建索引
CREATE TABLE customer (
 id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,
 customer_no VARCHAR(200),
 customer_name VARCHAR(200), 
 PRIMARY KEY(id)   // Σ(っ °Д °;)っ
);

//單獨建主鍵索引：
ALTER TABLE customer add PRIMARY KEY customer(customer_no);

//刪除建主鍵索引：
ALTER TABLE customer drop PRIMARY KEY ;

//修改建主鍵索引：
必須先刪除掉(drop)原索引，再新建(add)索引

3.4 復(fù)合索引

概念：即一個索引包含多個列

隨表一起建索引： 
CREATE TABLE customer (
 id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,
 customer_no VARCHAR(200),
 customer_name VARCHAR(200), 
 PRIMARY KEY(id), 
 KEY (customer_name), 
 UNIQUE (customer_name), 
 KEY (customer_no,customer_name)  // Σ(っ °Д °;)っ
);

單獨建索引： 
CREATE INDEX idx_no_name ON customer(customer_no,customer_name);

3.5 基本語法

操作	命令
創(chuàng)建	CREATE [UNIQUE ] INDEX [indexName] ON table_name(column))
刪除	DROP INDEX [indexName] ON mytable;
查看	SHOW INDEX FROM table_name\G
使用 Alter 命令	ALTER TABLE tbl_name ADD PRIMARY KEY (column_list) : 該語句添加一個主鍵，這意味著索引值必須是唯一的，且不能為 NULL。
	ALTER TABLE tbl_name ADD PRIMARY KEY (column_list)
	ALTER TABLE tbl_name ADD INDEX index_name (column_list): 添加普通索引，索引值可出現(xiàn)多次。
	ALTER TABLE tbl_name ADD FULLTEXT index_name (column_list):該語句指定了索引為 FULLTEXT ，用于全文索引。

四、索引的創(chuàng)建時機(jī)

4.1 適合創(chuàng)建索引的情況

主鍵自動建立唯一索引
頻繁作為查詢條件的字段應(yīng)該創(chuàng)建索引
查詢中與其它表關(guān)聯(lián)的字段，外鍵關(guān)系建立索引
單鍵/組合索引的選擇問題，組合索引性價比更高
查詢中排序的字段，排序字段若通過索引去訪問將大大提高排序速度
查詢中統(tǒng)計或者分組字段

4.2 不適合創(chuàng)建索引的情況

表記錄太少
經(jīng)常增刪改的表或者字段
Where 條件里用不到的字段不創(chuàng)建索引
過濾性不好的不適合建索引

淺談 MySQL 索引優(yōu)化分析