mysql索引(mysql索引原理)

Mysql建立索引经验

在实际开发中使用数据库时，难免会遇到一些大表数据，对这些数据进行查询时，有时候SQL会查询得特别慢，这时候，有经验的老师傅会告诉你，你看一下哪几个字段查的多，加一个索引就好了。

那么，怎么合理地建立索引呢？这里分享一下我的一些经验，如有不妥之处，欢迎批评指正。

1、不要盲目建立索引 ， 先分析再创建

索引虽然能大幅度提升我们的查询性能，但也要知道，在你进行增删改时，索引树也要同样地进行维护。所以，索引不是越多越好，而是按需建立。最好是在一整块模块开发完成后，分析一下，去针对大多数的查询，建立联合索引。

2、使用联合索引尽量覆盖多的条件

这是说在一个慢sql里假如有五个where ，一个 order by ，那么我们的联合索引尽量覆盖到这五个查询条件，如果有必要，order by 也覆盖上 。

3、小基数字段不需要索引

这个意思是，如果一张表里某个字段的值只有那么几个，那么你针对这个字段建立的索引其实没什么意义，比如说，一个性别字段就两种结果，你建了索引，排序也没什么意思（也就是索引里把男女给分开了）

所以说，索引尽量选择基数大的数据去建立，能最大化地利用索引

4、长字符串可以使用前缀索引

我们建立索引的字段尽量选择字段类型较小的，比如一个varchar(20)和varchar(256)的，我们在20的上面建立的索引和在256上就有明显的差距（字符串那么长排序也不好排呀，唉）。

当然，如果一定是要对varchar(256)建立索引,我们可以选择里面的前20个字符放在索引树里（这里的20不绝对，选择能尽量分辨数据的最小字符字段设计），类似这样KEY index(name(20),age,job) ，索引只会对name的前20个字符进行搜索，但前缀索引无法适用于order by 和 group by。

5、对排序字段设计索引的优先级低

如果一个SQL里我们出现了范围查找，后边又跟着一个排序字段，那么我们优先给范围查找的字段设置索引，而不是优先排序。

6、如果出现慢SQL，可以设计一个只针对该条SQL的联合索引。

不过慢SQL的优化，需要一步步去进行分析，可以先用explain查看SQL语句的分析结果，再针对结果去做相应的改进。explain的东西我们下次再讲。

PS：在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询会返回执行计划的信息，而不是 执行这条SQL。

【mysql】索引类型的划分

了解mysql的索引类型的时候，我觉得按照以下4中方式划分逻辑是比较清晰的。

1.存储结构 2.物理存储 3.作用字段 4.功能

按照数据存储的结构可以分B树索引和hash索引。

又称为 BTREE 索引，目前大部分的索引都是采用 B-树索引来存储的。B-树索引是一个典型的数据结构。

基于这种树形数据结构，表中的每一行都会在索引上有一个对应值。因此，在表中进行数据查询时，可以根据索引值一步一步定位到数据所在的行。

查询必须从索引的最左边的列开始。

查询不能跳过某一索引列，必须按照从左到右的顺序进行匹配。

存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列。

也称为散列索引或 HASH 索引。MySQL 目前仅有 MEMORY 存储引擎和 HEAP 存储引擎支持这类索引。

其中，MEMORY 存储引擎可以支持 B-树索引和 HASH 索引，且将 HASH 当成默认索引。

HASH 索引不是基于树形的数据结构查找数据，而是根据索引列对应的哈希值的方法获取表的记录行。

不能使用 HASH 索引排序。

HASH 索引只支持等值比较，如“=”“IN()”或“=”。

HASH 索引不支持键的部分匹配，因为在计算 HASH 值的时候是通过整个索引值来计算的。

聚集索引是按照所以把数据排好序了，所以一个表只能存在一个聚集索引，其它的都是非聚集索引。

因这个特性，聚集索引是查询数据范围的时候有很大的性能优势。

但是也需要注意的是如果频繁更新的列不适合设置为聚集索引，

原因很简单，每次更新都需要从新排序，频繁的更新给的压力也大。

如果不指定的话，默认主键为聚集索引。

一个表里除了一个聚集索引外其他的都是非聚集索引，虽然不能把数据按照索引排序，但是索引数据是可以排序的。

所以非聚集索引查询范围的时候是先找索引列的范围，再通过这个索引查询行的值。

单列索引即一个索引只包含单个列。

组合索引指在表的多个字段组合上创建的索引，只有在查询条件中使用了这些字段的左边字段时，索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集合

Primary Key（聚集索引）：InnoDB存储引擎的表会存在主键（唯一非null），如果建表的时候没有指定主键，则会使用第一非空的唯一索引作为聚集索引，否则InnoDB会自动帮你创建一个不可见的、长度为6字节的row_id用来作为聚集索引。

Key（普通索引）：是MySQL中的基本索引类型，允许在定义索引的列中插入重复值和空值

Unique（唯一索引）：索引列的值必须唯一，但允许有空值。若是组合索引，则列值的组合必须唯一。

主键索引是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。

既不是主键索引也不是唯一索引的一般索引。

FULLTEXT（全文索引）：全文索引类型为FULLTEXT，在定义索引的列上支持值的全文查找，允许在这些索引列中插入重复值和空值。

全文索引可以在CHAR、VARCHAR或者TEXT类型的列上创建。

空间索引主要用于地理空间数据类型 GEOMETRY。

下面是 mysql官网给出的几个存储引擎和索引之间的关系 。

欢迎大家的意见和交流

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MySQL——关于索引的总结

首先说说索引的 优点 ：最大的好处无疑就是提高查询效率。有的索引还能保证数据的唯一性，比如唯一索引。

而它的 坏处 也很明显：索引也是文件，我们在创建索引时，也会创建额外的文件，所以会占用一些硬盘空间。其次，索引也需要维护，我们在增加删除数据的时候，索引也需要去变化维护。当一个表的索引多了以后，资源消耗是很大的，所以必须结合实际业务再去确定给哪些列加索引。

再说说索引的基本结构。一说到这里肯定会脱口而出：B+树！了解B+树前先要了解二叉查找树和二叉平衡树。 二叉查找树 ：左节点比父节点小，右节点比父节点大，所以二叉查找树的中序遍历就是树的各个节点从小到大的排序。 二叉平衡树 ：左右子树高度差不能大于1。B+树就是结合了它们的特点，当然，不一定是二叉树。

为什么要有二叉查找树的特点？？ 因为查找效率快，二分查找在这种结构下，查找效率是很快的。 那为什么要有平衡树的特点呢？ 试想，如果不维护一颗树的平衡性，当插入一些数据后，树的形态有可能变得很极端，比如左子树一个数据没有，而全在右子树上，这种情况下，二分查找和遍历有什么区别呢？而就是因为这些特点需要去维护，所以就有了上面提到的缺点，当索引很多后，反而增加了系统的负担。

接着说B+树。 它的结构如下 ：

可以发现，叶子节点其实是一个 双向循环链表 ，这种结构的好处就是，在范围查询的时候，我只用找到一个数据，就可以直接返回剩余的数据了。比如找小于30的，只用找到30，其余的直接通过叶子节点间的指针就可以找到。再说说其他特点： 数据只存在于叶子节点 。当叶子节点满了，如果再添加数据，就会拆分叶子节点，父节点就多了个子节点。如果父节点的位置也满了，就会扩充高度，就是拆分父节点，如25 50 75拆分成：25为左子树，75为右子树，50变成新的头节点，此时B+树的高度变成了3。它们的扩充的规律如下表，Leaf Page是叶子节点，index Page是非叶子节点。

再说说B树 ，B树相比较B+树，它所有节点都存放数据，所以在查找数据时，B树有可能没到达叶子节点就结束了。再者，B树的叶子节点间不存在指针。

最后说说Hash索引 ，相较于B+树，Hash索引最大的优点就是查找数据快。但是Hash索引最大的问题就是不支持范围查询。试想，如果查询小于30的数据，hash函数是根据数据的值找到其对应的位置，谁又知道小于30的有哪几个数据。而B+树正好相反，范围查询是它的强项。

附录： Hash到底是啥？？ 哈希中文名散列，哈希只是它的音译。 为啥都说Hash快？？ 首先有一块哈希表（散列表），它的数据结构是个数组，一个任意长度的数据通过hash函数都可以变成一个固定长度的数据，叫hash值。然后通过hash值确定在数组中的位置，相同数据的hash值是相同的，所以我们存储一个数据以后，只需O(1)的时间复杂度就可以找到数据。 那hash函数又是啥？？ 算术运算或位运算，很多应用里都有hash函数，但实际运算过程大不一样。这是Java里String的hashCode方法：

publicint hashCode() {

}

还有一个问题，hash函数计算出来的hash值有可能存在碰撞，即两个不同的数据可能存在相同的hash值，在MySQL或其他的应用中，如Java的HashMap等，如果存在碰撞就会以当前数组位置为头节点，转变成一个链表。

说到这里也清楚了为啥Java中引用类型要同时重写hashCode和equals了。两个对象，实例就算一模一样，它们的hash值也不相等， 为啥不相等？？ 默认的Object的hashCode方法会根据对象来计算hash值的，实例相同，但它们还是两个不同的对象啊，所以我们重写hashCode时，最简单的方法就是调用Object的hashCode方法，然后传入该引用类型的属性，让hashCode方法只根据这几个属性来计算，那么实例相同的话，它们的hash值也会相等。等hashCode比较完后，如果相等再比较实例内容，也就是equals，确保不是hash碰撞。

索引的分类

如果我们指定了一个主键，那么这个主键就是主键索引。如果我们没有指定，Mysql就会自动找一个非空的唯一索引当主键。如果没有这种字段，Mysql就会创建一个大小为6字节的自增主键。如果有多个非空的唯一索引，那么就让第一个定义为唯一索引的字段当主键，注意，是第一个定义，而不是建表时出现在前面的。

对于辅助索引来说，它们的B+树结构稍微有点特殊，它们的叶子节点存储的是主键，而不是整个数据。所以在大部分情况下，使用辅助索引查找数据，需要二次查找。但并不是所有情况都需要二次查找。比如查找的数据正好就是当前索引字段的值，那么直接返回就行。这里提一句，B+树的key就是对应索引字段的内容。

而辅助索引又有一些分类：唯一索引：不能出现重复的值，也算一种约束。普通索引：可以重复、可以为空，一般就是查询时用到。前缀索引：只适用于字符串类型数据，对字符串前几个字符创建索引。全文索引：作用是检测大文本数据中某个关键字，这也是搜索引擎的一种技术。

注意，聚集索引、非聚集索引和前面几个索引的分类并不是一个层面上的。上面的几个分类是从索引的作用来分析的。聚集、非聚集索引是从索引文件上区分的。主键索引就属于聚集索引，即索引和数据存放在一起，叶子节点存放的就是数据。数据表的.idb文件就是存放该表的索引和数据。

辅助索引属于非聚集索引，说到这也就明白了。索引和数据不存放在一起的就是非聚集索引。在MYISAM引擎中，数据表的.MYI文件包含了表的索引， 该表的 叶子节点存储索引和索引对应数据的指针，指向.MYD文件的数据。

索引的几点使用经验

经常被查询的字段；经常作为条件查询的字段；经常用于外键连接或普通的连表查询时进行相等比较字段；不为null的字段；如果是多条件查询，最好创建联合索引，因为联合索引只有一个索引文件。

经常被更新的字段、不经常被查询的字段、存在相同功能的字段

mysql索引有哪些

如大家所知道的，Mysql目前主要有以下几种索引类型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。

那么，这几种索引有什么功能和性能上的不同呢？

FULLTEXT

即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不过目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是，在数据量较大时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引，要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。

全文索引并不是和MyISAM一起诞生的，它的出现是为了解决WHERE name LIKE “%word%"这类针对文本的模糊查询效率较低的问题。在没有全文索引之前，这样一个查询语句是要进行遍历数据表操作的，可见，在数据量较大时是极其的耗时的，如果没有异步IO处理，进程将被挟持，很浪费时间，当然这里不对异步IO作进一步讲解，想了解的童鞋，自行谷哥。

mysql索引有什么用？

先正面回答你的问题

数据是否重复不是建立索引的重要依据，甚至都不是依据。

只要不完全重复（所有元组的该元素都一样），那么建立索引就是有意义的。

即使当前数据完全重复，也不是不能建立索引，这种情况有点复杂，不细说了。

对于你后面的疑问，可以给你一个如何建立索引的忠告，“如何查就如何建”。

索引的建立，唯一的原因就是为了查询（广义的查询），实际上建立索引会使得数据存储所占空间变大，有时索引所占的空间会查过数据本身的空间。索引的建立也会使得数据插入时变慢，特殊情况下，慢的难以忍受，所以dba的重要工作之一，就是检查索引层级并优化。

索引建立的唯一好处，就是按照索引查询时，变快了。type，status这2个字段是否适合建立索引，就要看你是否要按照这2个字段进行检索。而检索的顺序决定了如何建立索引。

对于索引类型和索引方式，我建议就

normal

和

btree

就适用于大多数情况。若你参与的是一个大数据处理项目，对数据存储和检索有特别要求，那么需要分析多个层面，比如数据吞吐量、数据的方差、平均差等等很多参数才考虑是否用聚集索引等（mysql好像还没聚集索引），至于是否是唯一索引，我建议不使用，即使能判定数据是唯一的也不要用，全文索引也没有必要。