索引種類

在說索引之前，我們先來說一說什么是索引呢？對于索引個人的理解就是，索引是一種加快查詢數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

所以，索引就是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，作用就是發(fā)揮這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的作用，加快查詢的效率，例如：InnoDB存儲引擎中使用的是就是B+tree這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來組織索引。

Mysql中索引的種類也不是很多，不同類型的索引有不同的作用，索引的作用相互之間也存在交叉關(guān)系，Mysql中索引主要分為以下幾類：

1. 「主鍵索引」（PRIMARY KEY）：主鍵索引一般都是在創(chuàng)建表的時候指定，「一個表只有一個主鍵索引」，特點是「唯一、非空」。
2. 「唯一索引」（UNIQUE）：唯一索引具有的特點就是唯一性，可以在創(chuàng)建表的時候指定，也可以在創(chuàng)建表后創(chuàng)建。
3. 「普通索引」（INDEX）：普通索引唯一的作用就是加快查詢。
4. 「組合索引」（ INDEX）：組合索引是創(chuàng)建一個「多個字段的索引」，這個概念是相對于上上面的單列索引而言，組合索引查詢遵循「最左前綴原則」。
5. 「全文索引」（FULLTEXT）：全文索引是針對一些大的「文本字段」創(chuàng)建的索引，也稱為「全文檢索」。
6. 「聚簇索引」和「非聚簇索引」：聚簇索引和非聚簇索引的概念比上面的概念要大，屬于包含和被包含的關(guān)系。例如：InnoDB中主鍵索引使用的就是聚簇索引。

若是你想查看一個表的所有索引，可以執(zhí)行下面的sql來查看：

show index from 表名

例如，查看我自己的測試表里面的索引，如下圖所示，Key_name表示索引的名字，Column_name表示索引的字段。

上面大概的說了主要索引的概念，下面詳細(xì)的介紹一下這幾大索引的特點和使用。

主鍵索引

主鍵索引在InnoDB存儲引擎中是最常見的索引類型，一個表都會有一個主鍵索引，它索引的字段不允許為空值，并且唯一。

一般是在創(chuàng)建表的時候，可以通過RIMARY KEY指定主鍵索引，在InnoDB存儲引擎中，若是創(chuàng)建表的時候沒有主觀創(chuàng)建主鍵索引，Mysql就會看表中是否有唯一索引，有，就會指定「非空的唯一索引」為主鍵索引；

沒有，就會默認(rèn)生成一個6byte空間的自動增長主鍵作為主鍵索引，可以通過select _rowid from 表名查詢的是對應(yīng)的主鍵值.。

MyISAM儲存引擎是可以不存在主鍵索引，MyISAM和InnoDB儲存數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)方式還是有明顯的區(qū)別，這個后面篇章會詳細(xì)講解。

唯一索引

唯一索引與主鍵索引的區(qū)別就是，唯一索引允許為空，若是在組合索引中，只要創(chuàng)建的列值是唯一的

唯一索引在實際中更多的是用來保證數(shù)據(jù)的唯一性，假如你僅僅要數(shù)據(jù)能夠快速查詢，你也可以使用普通索引，所以唯一索引重在體現(xiàn)它的唯一性。

實際的業(yè)務(wù)場景，有些庫表字段要求唯一，就可以使用唯一索引，創(chuàng)建唯一索引的方式有三種。

（1）一個是在創(chuàng)建表的時候指定，如下sql：

CREATE TABLE user( 
 id INT PRIMARY KEY NOT NULL, 
 name VARCHAR(16) NOT NULL, 
 UNIQUE unique_name (name(10)) 
);

（2）也可以在表創(chuàng)建后創(chuàng)建，如下sql：

CREATE UNIQUE INDEX unique_name ON user(name(10))；

（3）通過修改表結(jié)構(gòu)創(chuàng)建，如下sql：

ALTER user ADD UNIQUE unique_name ON (name(10))

這里有一個細(xì)節(jié)要注意的是創(chuàng)建的name字段，指定的長度是16字符，而創(chuàng)建的索引的長度制定的是10字符，因為也沒有人的名字長度會超過10個字符，所以減少索引長度，能夠減少索引所占的空間的大小。

普通索引

普通索引的唯一作用就是加快數(shù)據(jù)的查詢，一般對查詢語句WHERE和ORDER BY后面的字段創(chuàng)建普通索引。

創(chuàng)建普通索引的方式也有三種，基本和創(chuàng)建唯一索引的方式一樣，只是把關(guān)鍵字UNIQUE換成INDEX，如下所示：

// 創(chuàng)建表的時候創(chuàng)建
CREATE TABLE user( 
 id INT PRIMARY KEY NOT NULL, 
 name VARCHAR(16) NOT NULL, 
 INDEX index_name (name(10)) 
);
// 創(chuàng)建表后創(chuàng)建
CREATE INDEX INDEX index_name ON user(name(10))；
// 修改表結(jié)構(gòu)創(chuàng)建
ALTER user ADD INDEX index_name ON (name(10))

若是想刪除索引，可以通過執(zhí)行下面的sql進(jìn)行刪除索引：

DROP INDEX index_name ON user;

組合索引

組合索引即用多個字段創(chuàng)建一個索引，組合索引能夠避免「回表查詢」，相對于多字段的單列索引，組合索引的查詢效率更高。

創(chuàng)建組合索引(聯(lián)合索引)的方式和上面創(chuàng)建普通索引的方式一樣，只不過字段的數(shù)目多了，如下sql創(chuàng)建：

// 其它方式和上面的一樣，這里就只列舉修改表結(jié)構(gòu)的方式創(chuàng)建
ALTER TABLE employee ADD INDEX name_age_sex (name(10),age,sex);

回表查詢

什么是回表查詢呢？回表查詢簡單來說「通過二級索引查詢數(shù)據(jù)，得不到完整的數(shù)據(jù)行，需要再次查詢主鍵索引來獲得數(shù)據(jù)行」。

InnoDB存儲引擎中，索引分為 「聚簇索引」和「二級索引」，主鍵索引就是聚簇索引，其它的索引為二級索引。

聚簇索引中的葉子節(jié)點保存著完整的數(shù)據(jù)行，而二級索引的葉子節(jié)點并不是保存完整的數(shù)據(jù)行。

上面提到InnoDB表是一定要有主鍵索引的，雖然索引占據(jù)空間，但是索引符合二分查找的算法，查找數(shù)據(jù)非常的快。

假設(shè)還是上面的employee表，里面有主鍵索引id，和普通的索引name，那么在InnoDB中就會存在兩棵B+Tree，一棵是主鍵索引樹：

在主鍵索引樹中的葉子節(jié)點存儲的是完整的數(shù)據(jù)行，另外一棵是name字段的二級索引樹，如下圖所示：

倘若你執(zhí)行這條sql：select name, age, sex from employee where id ='as';就會先執(zhí)行二級索引的查詢，當(dāng)查詢name='as'時，得到主鍵為50，再根據(jù)主鍵查詢主鍵索引樹，得到完整的數(shù)據(jù)行，具體的執(zhí)行流程如下：

這個就是回表查詢，回表查詢會查詢兩次，這樣就會降低查詢的效率，為了避免回表查詢，只查詢一次就能得到完整的數(shù)據(jù)呢？

索引覆蓋

常見的方式就是「建立組合索引（聯(lián)合索引）「進(jìn)行」索引覆蓋」，什么是索引覆蓋呢？索引覆蓋就是「索引的葉子節(jié)點已經(jīng)包含了查詢的數(shù)據(jù)，沒必要再回表進(jìn)行查詢?！?/strong>

假如我還是執(zhí)行如下sql：select name, age, sex from employee where name ='as';因為普通索引只有name字段才建立了索引，這必然會導(dǎo)致回表查詢。

為了提高查詢效率，就(name)「單列索引升級為聯(lián)合索引」(name, age, sex)就不同了。

因為建立的聯(lián)合索引，在二級節(jié)點的葉子階段就會同時存在name, age, sex三個的值，一次性就會獲得所需要的數(shù)據(jù)，這樣就避免了回表，但是所有的方案都不是完美的。

若是這個聯(lián)合索引哪一天某一個數(shù)據(jù)行的name值改變了或者age改變了，我就需要同時維護(hù)主鍵索引和聯(lián)合索引兩棵樹，這樣的維護(hù)成本就高了，性能開銷也大了。

相比之前數(shù)據(jù)的改變，我只需要維護(hù)主鍵索引即可，聯(lián)合索引的創(chuàng)建就導(dǎo)致了需要同時維護(hù)兩棵樹，這樣就會影響插入、更新數(shù)據(jù)的操作，所以并沒有哪種方案是完美的。

最左前綴原則

我們知道單列索引是按照索引列有序性的進(jìn)行組織B+Tree結(jié)構(gòu)的，聯(lián)合索引又是怎么組織B+Tree呢？

聯(lián)合索引其實也是按照創(chuàng)建索引的時候，最左邊的進(jìn)行最開始的排序，也就是「最左前綴原則」，比如一個表中有如下數(shù)據(jù)：

如上圖所示，對于聯(lián)合索引中name字段是放在最前面的，所以name是完全有序的，但是age字段就不是有序的，只有當(dāng)name相同，例如：name='bc'此時age字段的索引排序才是完全有序的。

所以你會發(fā)現(xiàn)，在聯(lián)合索引中你只有使用以下的規(guī)則的方式查詢才會使用到索引：

1. name,age,sex
2. name,age
3. name

因為Mysql的底層有查詢優(yōu)化器，會判斷sql執(zhí)行的時候若是使用全表掃描的效率比使用索引的效率更高，就會使用全表掃描。

假如，我查詢的時候使用age>=23,sex='男';兩個字段作為查詢條件，但是沒有使用name字段，因為在name不知情的條件下，對于age是無序的。

對于age>=23條件可能在很多的name不同中都有符合條件的出現(xiàn)，所以就沒有辦法使用索引，這也是索引實現(xiàn)的原因，一定要遵循「查找有序，充分的利用索引的有序性」。

假如你是分別在name，age，sex三個字段中分別建立三個單列索引，就相當(dāng)于建立三顆索引樹，那么它的查詢效率，比我們使用一棵索引樹查詢效率就可想而知了。

有一種情況即使使用到了最左邊的name字段也不會使用索引，例如：WHERE name like '%d%'；這種like條件的模糊查詢是會使索引失效。

我們可以這樣理解，「查詢字符串也是遵循最左前綴原則的」，字符串的查詢是對字符串里面的字符一個一個的匹配，「若是字符串最左邊為%表示一個不確定的字符串，那么是沒辦法利用到索引的有序性」。

但是若是修改為 ：WHERE name like 'd%'；就可以使用索引，因為最左邊的字符串是確定的，這種稱為「匹配列前綴」。

實際業(yè)務(wù)場景中聯(lián)合索引的創(chuàng)建，「我們應(yīng)該把識別度比較高的字段放在前面，提高索引的命中率，充分的利用索引」。

索引下推

Mysql5.6版本提出了索引下推的原則，「用于查詢優(yōu)化，主要是用于like關(guān)鍵字的查詢的優(yōu)化」，什么是索引下推呢？

下面通過演示來說明一下他的概念，還是利用原來的employee測試表，假如我要執(zhí)行下面的sql進(jìn)行查詢：SELECT * from user where name like '張%' and age=40；

假如沒有索引下推，執(zhí)行的過程如下圖所示：

查詢會直接忽略age字段，將name查詢的張開頭的id=5、id=7的結(jié)果返回給Mysql服務(wù)器，再執(zhí)行兩次的回表查詢。

若是上面的查詢操作使用了索引下推，執(zhí)行的過程如下：

Mysql會將查詢條件age=40的查詢條件傳遞給存儲引擎，再次過濾掉age=50的數(shù)據(jù)行，這樣回表的次數(shù)就變?yōu)榱艘淮?，提高了查詢效率?/p>

總結(jié)起來索引下推就是在執(zhí)行sql查詢的時候，會將一部分的索引列的判斷條件傳遞給存儲引擎，由存儲引擎通過判斷是否符合條件，只有符合條件的數(shù)據(jù)才會返回給Mysql服務(wù)器。

全文索引

全文索引也稱為全文檢索，可以通過以下sql建立全文索引：ALTER TABLE employee ADD FULLTEXT fulltext_name(name);或者CREATE INDEX的方式創(chuàng)建。

全文索引主要是針對CHAR、VARCHAR或TEXT這種文本類的字段有效，有人說不也可以使用like關(guān)鍵字來查詢文本嗎。

普通索引（單列索引）的查詢只能加快字段內(nèi)容中最前面的字符串的檢索，若是對于多個單詞組成文本的查詢普通索引就無能為力了。

索引一經(jīng)創(chuàng)建就沒有辦法修改，若是想要修改索引，必須重建，可以使用以下sql來刪除索引：DROP INDEX fulltext_name ON employee;

聚簇索引和非聚簇索引

聚簇索引和非聚簇索引是相對于存儲引擎的概念，范圍比較大，包含上面所提到的索引類型。

「聚簇索引就是葉子節(jié)點中存儲的就是完整的行數(shù)據(jù)，索引和數(shù)據(jù)存儲在一起；而非聚簇索引的索引文件和數(shù)據(jù)文件是分開的，所以查詢數(shù)據(jù)會多一次查詢」。

因此聚簇索引的查詢速度會快于非聚簇索引的查詢速度，在Mysql的存儲引擎中，「InnoDB支持聚簇索引，MyISAM不支持聚簇索引，MyISAM支持非聚簇索引」。

聚簇索引

下面我們來看看InnoDB中的聚簇索引，前面說到InnoDB都會有一個主鍵，該主鍵就是用于支持聚簇索引，聚簇索引結(jié)構(gòu)圖，大致如下圖所示：

InnoDB中適用于最好的主鍵選擇就是給出一個AUTO_INCREMENT的列作為自增的主鍵，有的人可能會使用UUID作為隨機(jī)主鍵。

因為索引要維持有序性，若是使用隨機(jī)的主鍵，主鍵的插入需要尋找合適的位置進(jìn)行放置，這樣維護(hù)主鍵索引樹的成本就會變得更高。

相反的，自增主鍵，主鍵都是自增變大，在維護(hù)主鍵索引樹的成本就會變得更小，隨意應(yīng)該盡量避免隨機(jī)主鍵。

非聚簇索引

MyISAM使用的是非聚簇索引，新插入數(shù)據(jù)的時候，會按順序的寫入的磁盤中，并且給每一行數(shù)據(jù)標(biāo)記一個行號，從小逐漸增大。

當(dāng)MyISAM創(chuàng)建主鍵索引的時候，形成的主鍵索引樹的結(jié)構(gòu)圖如下圖所示：

在主鍵索引中，數(shù)據(jù)也是非空且唯一，主鍵索引樹中存儲的是數(shù)據(jù)行的行號，當(dāng)查詢數(shù)據(jù)的時候使用主鍵索引查詢需要查詢到行號，然后通過行號獲取數(shù)據(jù)。

非主鍵索引和主鍵索引一樣葉子節(jié)點也是存儲著行號，唯一的區(qū)別就是非主鍵索引不要求非空、唯一。

我們可以通對比圖來對比一下「InnoDB(聚簇索引)」 和 「MyISAM(非聚簇索引)」 的索引數(shù)據(jù)布局，如下圖所示：

說到這里相信應(yīng)該大家對于「InnoDB(聚簇索引)」 和 「MyISAM(非聚簇索引)」 有了非常清晰的認(rèn)識和理解，下面是來說一說索引的優(yōu)化，這個也是和我們?nèi)粘ｉ_發(fā)最密切相關(guān)的。

索引原則和優(yōu)化

要正確的使用索引，就要正確的創(chuàng)建索引，用索引正確的查詢，不要使索引失效，因此索引的設(shè)計和優(yōu)化的原則應(yīng)該遵循下面的幾個原則：

1. 索引列不要在表達(dá)式中出現(xiàn)，這樣會導(dǎo)致索引失效。如：「SELECT  ...... WHERE id+1=5」;
2. 索引列不要作為函數(shù)的參數(shù)使用。
3. 索引列盡量不要使用like關(guān)鍵字。如：「SELECT  ...... WHERE name like '%d%'」;
4. 數(shù)字型的索引列不要當(dāng)作字符串類型進(jìn)行條件查詢。如：「SELECT  ...... WHERE id = '35'」;
5. 盡量不要在條件NOT IN、<>、!= 中使用索引。
6. 在索引列的字段中不要出現(xiàn)NULL值，NULL值會使索引失效，可以用特殊的字符比如空字符串' '或者0來代替NULL值。
7. 聯(lián)合索引的查詢應(yīng)該遵循最左前綴原則。
8. 一般對于區(qū)別性比較大的字段建立索引，在聯(lián)合索引中區(qū)別性比較大（識別度比較高）放在最前面，提高索引的命中率。
9. 索引的大小要適度，不易過大，避免索引的冗余。

總結(jié)

索引是我們工作經(jīng)常會使用到的數(shù)據(jù)查詢方式，正確的使用索引可以大大提高查詢的效率。

1. 一方面索引減少了索引服務(wù)器需要掃描的數(shù)據(jù)行的數(shù)量，將原來的全表掃描，使用特定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，能夠快速的定位數(shù)據(jù)行。
2. 另一方面使用有序的索引，避免了排序，將原來的隨機(jī)的IO操作，變成了順序的IO操作，執(zhí)行有序。

但是索引也不是十全十美的，也有自己的缺點，不正確的使用索引，將會導(dǎo)致索引大量的占據(jù)空間，索引并非是越多越好，索引文件會越發(fā)的膨脹，這樣嚴(yán)重的影響查詢的性能。

對于插入、更新 、刪除數(shù)據(jù)，除了維護(hù)數(shù)據(jù)以外，還要維護(hù)索引文件，這樣也會影響這些操作的性能，但是對于查詢的頻率遠(yuǎn)高于更新和插入數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)場景，索引是再適合不過了。