MySQL 的存储引擎有哪些？它们之间有什么区别？ MySQL InnoDB 引擎中的聚簇索引和非聚簇索引有什么区别？ MySQL 的索引类型有哪些？

news2025/3/29 5:43:47

MySQL 的存储引擎有哪些？它们之间有什么区别？

先来回顾以下我们业务场景下一般的数据库访问的过程应用——>server层 ——>存储引擎层——>磁盘

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官网描述：

InnoDB: MySQL 8.4 中的默认存储引擎。 InnoDB 是事务安全（符合 ACID） 存储引擎，具有 commit、rollback 和 崩溃恢复功能来保护用户数据。 InnoDB 行级锁定（无升级 到更粗粒度的锁）和 Oracle 样式一致 非锁定读取增加了多用户并发性，并且 性能。 InnoDB 将用户数据存储在 聚集索引，用于减少基于的常见查询的 I/O 主键。为了维护数据完整性， InnoDB 还支持 FOREIGN KEY 引用完整性约束。

MyISAM： 这些表占用空间小。 表级锁定 限制了读/写工作负载的性能，因此它通常是 用于 Web 和数据中的只读或只读工作负载 仓储配置。

Memory： 将所有数据存储在 RAM 中，以便在 需要快速查找非关键数据。这个引擎是以前称为 HEAP 发动机。它的用途案例正在减少; InnoDB 及其缓冲区 池内存区域提供了一种通用且持久的方式 将大部分或全部数据保留在内存中，以及 NDBCLUSTER 提供快速的键值查找 用于大型分布式数据集。

总结： 节选自面试鸭 作者：木子金又二丨

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MySQL InnoDB 引擎中的聚簇索引和非聚簇索引有什么区别？

同问方式

什么是聚集索引，什么是二级索引(非聚集索引)
什么是回表?

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聚集索引的选取规则：

1.如果存在主键，主键就是一个聚集索引。

2.如果不存在主键，将使用第一个唯一(UNIQUE)索引作为聚集索引。

3.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。

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总结：

聚簇索引(聚集索引)：数据与索引放到一块，B+树的叶子节点保存了整行数据，有且只有一个。

非聚簇索引(二级索引)：数据与索引分开存储，B+树的叶子节点保存对应的主键，可以有多个。

回表查询：通过二级索引找到对应的主键值，到聚集索引中查找整行数据，这个过程就是回表

MySQL 的索引类型有哪些？

一、按 数据结构 分类

  1. B+Tree 索引
    • 特点：MySQL 默认的索引结构，支持范围查询和排序，适用于大部分场景。
    • 适用场景：=, >, <, BETWEEN, ORDER BY 等操作。
    • 支持引擎：InnoDB、MyISAM、Memory 等。
  2. Hash 索引
    • 特点：基于哈希表实现，仅支持精确匹配（等值查询），查询速度快，但不支持范围查询和排序。
    • 适用场景：等值查询（如 WHERE key = value）。
    • 支持引擎：Memory 引擎显式支持，InnoDB 支持自适应哈希索引（内部自动管理，用户无法手动创建）。
  3. 全文索引（Full-Text）
    • 特点：针对文本内容分词检索，支持自然语言搜索和关键词匹配。
    • 适用场景：大文本字段（如 CHAR、VARCHAR、TEXT）的全文搜索。
    • 支持引擎：MyISAM 和 InnoDB（MySQL 5.6+）。
  4. 空间索引（R-Tree）
    • 特点：用于地理空间数据类型（如 GEOMETRY、POINT、POLYGON），支持空间关系计算。
    • 适用场景：地理数据查询（如距离计算、区域覆盖）。
    • 支持引擎：MyISAM（早期）和 InnoDB（MySQL 5.7+）。

二、按 逻辑功能 分类

  1. 主键索引（Primary Key）
    • 特点：唯一且非空，每个表只能有一个主键索引。
    • 数据结构：InnoDB 中主键索引是聚簇索引（数据与索引存储在一起）。
  2. 唯一索引（Unique Key）
    • 特点：确保列值唯一，允许 NULL 值（但 NULL 可重复）。
    • 数据结构：B+Tree。
  3. 普通索引（Normal Index）
    • 特点：最基本的索引，无唯一性约束，仅加速查询。
    • 数据结构：B+Tree。
  4. 组合索引（Composite Index）
    • 特点：多个列组合成的索引，遵循 最左前缀原则。
    • 示例：索引 (a, b, c) 可支持 WHERE a=1、WHERE a=1 AND b=2，但不支持 WHERE b=2。
  5. 前缀索引（Prefix Index）
    • 特点：对长文本字段的前 N 个字符建立索引，节省存储空间。
    • 语法：CREATE INDEX idx_name ON table (column(N))。
  6. 覆盖索引（Covering Index）
    • 特点：查询的列全部包含在索引中，无需回表查询数据行。
    • 优化点：显著减少 I/O 操作，提升查询性能。

三、其他特殊索引

  1. 自适应哈希索引（Adaptive Hash Index）
    • 特点：InnoDB 自动为频繁访问的索引页创建哈希索引，用户不可控。
    • 作用：加速等值查询。
  2. 倒排索引（Inverted Index）
    • 特点：全文索引的底层实现，通过分词建立词条到文档的映射。

四、存储引擎对索引的支持

索引类型InnoDBMyISAMMemory
B+Tree✅✅✅
Hash❌（仅自适应）❌✅
全文索引（FULLTEXT）✅（5.6+）✅❌
空间索引（R-Tree）✅（5.7+）✅❌

五、选择索引的建议

  1. 高频查询字段：优先考虑使用索引。
  2. 区分度高：选择区分度高的列（如用户ID）建立索引。
  3. 避免冗余：合理设计组合索引，避免单列重复索引。
  4. 更新代价：索引会降低写操作速度，需权衡读写比例。
    查询字段**：优先考虑使用索引。
  5. 区分度高：选择区分度高的列（如用户ID）建立索引。
  6. 避免冗余：合理设计组合索引，避免单列重复索引。
  7. 更新代价：索引会降低写操作速度，需权衡读写比例。

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