索引分类

索引和数据就是位于存储引擎中：

• 按「数据结构」分类：B+tree索引、Hash索引、Full-text索引。
• 按「物理存储」分类：聚簇索引（主键索引）、二级索引（辅助索引）。
• 按「字段特性」分类：主键索引、唯一索引、普通索引、前缀索引。
• 按「字段个数」分类：单列索引、联合索引。

为什么 MySQL InnoDB 选择 B+tree 作为索引的数据结构？

1、B+Tree vs B Tree

• B+Tree 只在叶子节点存储数据，而 B 树 的非叶子节点也要存储数据，所以 B+Tree 的单个节点的数据量更小，在相同的磁盘 I/O 次数下，就能查询更多的节点。

• 另外，B+Tree 叶子节点采用的是双链表连接，适合 MySQL 中常见的基于范围的顺序查找，而 B 树无法做到这一点。

2、B+Tree vs 二叉树

• 对于有 N 个叶子节点的 B+Tree，其搜索复杂度为O(logdN)，其中 d 表示节点允许的最大子节点个数为 d 个。

• 在实际的应用当中， d 值是大于100的，这样就保证了，即使数据达到千万级别时，B+Tree 的高度依然维持在 3~4 层左右，也就是说一次数据查询操作只需要做 3~4 次的磁盘 I/O 操作就能查询到目标数据。

• 而二叉树的每个父节点的儿子节点个数只能是 2 个，意味着其搜索复杂度为 O(logN)，这已经比 B+Tree 高出不少，因此二叉树检索到目标数据所经历的磁盘 I/O 次数要更多。

3、B+Tree vs Hash

• Hash 在做等值查询的时候效率贼快，搜索复杂度为 O(1)。

• Hash需要一次性将数据加载到内存中，如果数据比较大，则加载时间长，而B+tree是分节点加载数据

• 但是 Hash 表不适合做范围查询，它更适合做等值的查询，这也是 B+Tree 索引要比 Hash 表索引有着更广泛的适用场景的原因。

聚簇索引（主键索引）、二级索引（辅助索引）

• 主键索引的 B+Tree 的叶子节点存放的是实际数据，所有完整的用户记录都存放在主键索引的 B+Tree 的叶子节点里；
  二级索引的 B+Tree 的叶子节点存放的是主键值，而不是实际数据。
• 覆盖索引
  • 在查询时使用了二级索引，如果查询的数据能在二级索引里查询的到(也就是查询的数据是主键值)，不需要读取索引中的数据，只需要查一个 B+ 树就能找到数据，那么就不需要回表，这个过程就是覆盖索引。
• 回表
  • 如果某个查询语句使用了二级索引，但是查询的数据不是主键值，这时找到对应的叶子节点，获取到主键值后，需要去聚簇索引中获得数据行，就能查询到数据了，这个过程就是回表。

InnoDB 在创建聚簇索引时，会根据不同的场景选择不同的列作为索引：

• 如果有主键，默认会使用主键作为聚簇索引的索引键；
• 如果没有主键，就选择第一个不包含 NULL 值的唯一列作为聚簇索引的索引键；
• 在上面两个都没有的情况下，InnoDB 将自动生成一个隐式自增 id 列作为聚簇索引的索引键；

一张表只能有一个聚簇索引，那为了实现非主键字段的快速搜索，就引出了二级索引

字段特性

主键索引：

• 建立在主键字段上的索引，通常在创建表的时候一起创建，一张表最多只有一个主键索引，索引列的值不允许有空值。

唯一索引：

• 建立在 UNIQUE 字段上的索引，一张表可以有多个唯一索引，索引列的值必须唯一，但是允许有空值。

普通索引：

• 就是建立在普通字段上的索引，既不要求字段为主键，也不要求字段为 UNIQUE。

前缀索引

• 是指对字符类型字段的前几个字符建立的索引，而不是在整个字段上建立的索引，前缀索引可以建立在字段类型为 char、 varchar、binary、varbinary 的列上。使用前缀索引的目的是为了减少索引占用的存储空间，提升查询效率。

单列索引和联合索引

• 建立在单列上的索引称为单列索引，比如主键索引；
• 建立在多列上的索引称为联合索引；

联合索引范围

• 联合索引查询，不代表联合索引中的所有字段都用到了联合索引进行索引查询，可能存在部分字段用到联合索引的 B+Tree，部分字段没有用到联合索引的 B+Tree 的情况。
• 联合索引的最左匹配原则会一直向右匹配直到遇到「范围查询」就会停止匹配。也就是范围查询的字段可以用到联合索引，但是在范围查询字段的后面的字段无法用到联合索引。
• 注意，对于 >=、<=、BETWEEN、like 前缀匹配的范围查询，并不会停止匹配

select * from t_table where a > 1 and b = 2

单列索引与联合索引区别

• 组成方式：单列索引只包含一列，而联合索引则由多列组成。
• 使用范围：单列索引适用于单列查询，联合索引适用于多列查询
• 索引大小：联合索引的大小通常比单列索引大
• 更新操作：联合索引，如果更新操作涉及到了索引的任何一列，都会导致索引重建，单列索引，只有更新涉及到了该列才会导致索引重建
• 单列索引适用于单列查询，适用于频繁更新的情况；而联合索引适用于多列查询，适用于读操作多、写操作少的情况

联合索引相比单列索引有什么优点

• 联合索引在进行查询过程中，可能索引列就是我们要查询的数据，使用覆盖索引，避免了回表操作，减少IO次数，提高查询性能

最左匹配原则

• 在使用多列索引时，如果查询中包含索引的第一个列，则可以利用该索引进行搜索；如果查询中不包含索引的第一个列，则无法使用该索引。

索引下推原理

• 一般在联合索引来优化查询，但是，在某些情况下，联合索引并不完全适用于所有的查询条件，于是从 MySQL 5.6 之后使用索引下推
• 可以在联合索引遍历过程中，对联合索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。（在引擎层判断数据是否合法，如果合法直接返回，如果不合法继续判断，减少回表操作）

索引下推原理

• 截断的字段不会在 Server 层进行条件判断，而是会被下推到「存储引擎层」进行条件判断（因为 c 字段的值是在 (a, b, c) 联合索引里的），然后过滤出符合条件的数据后再返回给 Server 层。由于在引擎层就过滤掉大量的数据，无需再回表读取数据来进行判断，减少回表次数，从而提升了性能。

Innodb的B+Tree、BTree、二级索引、MyISAM的B+Tree

• Innodb的B+Tree：非叶子节点存放索引值，叶子结点存放数值(索引即文件)
• BTree：非叶子结点与叶子结点都存放数据
• 二级索引：非叶子结点存放索引值，叶子结点存放的是主键值
• MyISAM的B+Tree：非叶子结点存放索引值，叶子结点存放指向数据的指针。（索引与文件分开）

索引失效

• 当我们使用左或者左右模糊匹配的时候，也就是 like %xx 或者 like %xx%这两种方式都会造成索引失效；
• 当我们在查询条件中对索引列使用函数，就会导致索引失效。
• 当我们在查询条件中对索引列进行表达式计算，也是无法走索引的。
• MySQL 在遇到字符串和数字比较的时候，会自动把字符串转为数字，然后再进行比较。如果字符串是索引列，而条件语句中的输入参数是数字的话，那么索引列会发生隐式类型转换，由于隐式类型转换是通过 CAST 函数实现的，等同于对索引列使用了函数，所以就会导致索引失效。
• 联合索引要能正确使用需要遵循最左匹配原则，也就是按照最左优先的方式进行索引的匹配，否则就会导致索引失效。
• 在 WHERE 子句中，如果在 OR 前的条件列是索引列，而在 OR 后的条件列不是索引列，那么索引会失效。

MySQL 使用 like “%x“，索引不一定会失效

• 当表中的字段全部都使用到了索引，例如表中只有id和name俩列，id为主键索引，name为二级索引
• 这张表的字段没有「非索引」字段，所以select *相当于 select id,name，然后这个查询的数据都在二级索引的 B+ 树，因为二级索引的 B+ 树的叶子节点包含「索引值+主键值」，所以查二级索引的 B+ 树就能查到全部结果了，这个就是覆盖索引。
• 但是执行计划里的 type 是 index，这代表着是通过全扫描二级索引的 B+ 树的方式查询到数据的，也就是遍历了整颗索引树。
  

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