MySQL 索引分类及区别与特点

索引是数据库中用于加速数据检索的数据结构。MySQL 支持多种类型的索引，每种索引有其特定的使用场景和特点。以下是 MySQL 中常见的索引分类及其区别与特点：

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1. 按数据结构分类

(1) B+Tree 索引

• 特点：
  • 默认的索引类型，适用于大多数场景。
  • 支持全值匹配、范围查询和排序。
  • 数据存储在叶子节点，非叶子节点只存储索引键。
• 适用场景：
  • 等值查询（=）、范围查询（>、<、BETWEEN）、排序（ORDER BY）。
• 优点：
  • 查询效率高，适合高基数列（唯一值多的列）。
• 缺点：
  • 对于低基数列（唯一值少的列，如性别），效率较低。

(2) Hash 索引

• 特点：
  • 基于哈希表实现，适用于等值查询。
  • 不支持范围查询和排序。
• 适用场景：
  • 等值查询（=）。
• 优点：
  • 查询速度极快，时间复杂度为 O(1)。
• 缺点：
  • 不支持范围查询和排序。
  • 哈希冲突可能影响性能。

(3) Full-Text 索引

• 特点：
  • 用于全文搜索，支持自然语言查询。
  • 基于倒排索引实现。
• 适用场景：
  • 文本字段的全文搜索（MATCH ... AGAINST）。
• 优点：
  • 支持复杂的文本搜索。
• 缺点：
  • 仅适用于文本字段，查询性能受数据量影响。

(4) R-Tree 索引

• 特点：
  • 用于空间数据查询，支持地理坐标等数据。
• 适用场景：
  • 地理空间数据查询（GIS）。
• 优点：
  • 支持空间数据的高效查询。
• 缺点：
  • 仅适用于空间数据，使用场景有限。

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2. 按功能分类

(1) 主键索引（Primary Key Index）

• 特点：
  • 唯一标识表中的每一行，不允许重复和 NULL 值。
  • 默认是 B+Tree 索引。
• 适用场景：
  • 主键列。
• 优点：
  • 保证数据的唯一性，查询效率高。
• 缺点：
  • 只能有一个主键索引。

(2) 唯一索引（Unique Index）

• 特点：
  • 确保列中的值唯一，允许 NULL 值。
  • 默认是 B+Tree 索引。
• 适用场景：
  • 需要唯一性约束的列。
• 优点：
  • 保证数据的唯一性，查询效率高。
• 缺点：
  • 插入和更新时需要检查唯一性，可能影响性能。

(3) 普通索引（Normal Index）

• 特点：
  • 最基本的索引类型，没有唯一性约束。
  • 默认是 B+Tree 索引。
• 适用场景：
  • 需要加速查询的列。
• 优点：
  • 提高查询效率。
• 缺点：
  • 需要额外的存储空间。

(4) 全文索引（Full-Text Index）

• 特点：
  • 用于全文搜索，支持自然语言查询。
• 适用场景：
  • 文本字段的全文搜索。
• 优点：
  • 支持复杂的文本搜索。
• 缺点：
  • 仅适用于文本字段，查询性能受数据量影响。

(5) 组合索引（Composite Index）

• 特点：
  • 基于多个列的索引。
  • 遵循最左前缀原则。
• 适用场景：
  • 多列查询条件。
• 优点：
  • 支持多列查询，减少索引数量。
• 缺点：
  • 需要遵循最左前缀原则，否则无法使用索引。

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3. 按存储方式分类

(1) 聚簇索引（Clustered Index）

• 特点：
  • 索引和数据存储在一起，表数据按索引顺序存储。
  • 每张表只能有一个聚簇索引。
  • 主键索引默认是聚簇索引。
• 适用场景：
  • 主键列。
• 优点：
  • 查询效率高，减少磁盘 I/O。
• 缺点：
  • 插入和更新时可能引起数据重排。

(2) 非聚簇索引（Non-Clustered Index）

• 特点：
  • 索引和数据分开存储，索引中存储指向数据的指针。
  • 每张表可以有多个非聚簇索引。
• 适用场景：
  • 非主键列。
• 优点：
  • 支持多个索引，灵活性高。
• 缺点：
  • 查询时需要额外的磁盘 I/O。

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4. 按覆盖范围分类

(1) 覆盖索引（Covering Index）

• 特点：
  • 索引包含了查询所需的所有字段，无需回表查询。
• 适用场景：
  • 查询字段较少且固定。
• 优点：
  • 减少磁盘 I/O，提高查询效率。
• 缺点：
  • 需要额外的存储空间。

(2) 非覆盖索引（Non-Covering Index）

• 特点：
  • 索引不包含查询所需的所有字段，需要回表查询。
• 适用场景：
  • 查询字段较多或不固定。
• 优点：
  • 索引占用空间较小。
• 缺点：
  • 查询效率较低，需要额外的磁盘 I/O。

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5. 按索引列数量分类

(1) 单列索引（Single-Column Index）

• 特点：
  • 基于单个列的索引。
• 适用场景：
  • 单列查询条件。
• 优点：
  • 简单易用，查询效率高。
• 缺点：
  • 仅适用于单列查询。

(2) 多列索引（Multi-Column Index）

• 特点：
  • 基于多个列的索引，遵循最左前缀原则。
• 适用场景：
  • 多列查询条件。
• 优点：
  • 支持多列查询，减少索引数量。
• 缺点：
  • 需要遵循最左前缀原则，否则无法使用索引。

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总结

索引类型	数据结构	功能	存储方式	覆盖范围	适用场景
B+Tree 索引	B+Tree	普通索引、主键索引	聚簇/非聚簇	覆盖/非覆盖	等值查询、范围查询、排序
Hash 索引	Hash	普通索引	非聚簇	非覆盖	等值查询
Full-Text 索引	倒排索引	全文索引	非聚簇	非覆盖	文本字段的全文搜索
R-Tree 索引	R-Tree	空间索引	非聚簇	非覆盖	地理空间数据查询
主键索引	B+Tree	主键索引	聚簇	覆盖/非覆盖	主键列
唯一索引	B+Tree	唯一索引	非聚簇	覆盖/非覆盖	需要唯一性约束的列
普通索引	B+Tree	普通索引	非聚簇	覆盖/非覆盖	需要加速查询的列
组合索引	B+Tree	普通索引	非聚簇	覆盖/非覆盖	多列查询条件

根据具体需求选择合适的索引类型，可以显著提高数据库的查询性能。