?MySQL是目前業界最為流行的關系型數據庫之一，而索引的優化也是數據庫性能優化的關鍵之一。所以，充分地了解MySQL索引有助于提升開發人員對MySQL數據庫的使用優化能力。

?MySQL的索引有很多種類型，可以為不同的場景提供更好的性能。而B-Tree索引是最為常見的MySQL索引類型，一般談論MySQL索引時，如果沒有特別說明，就是指B-Tree索引。本文就詳細講解一下B-Tree索引的的底層結構，使用原則和特性。 ?為了節約你的時間，本文的主要內容如下：

• B-Tree索引的底層結構
• B-Tree索引的使用規則
• 聚簇索引
• InnoDB和MyISAM引擎索引的差異
• 松散索引
• 覆蓋索引

B-Tree索引

?B-Tree索引使用B-Tree來存儲數據，當然不同存儲引擎的實現方式不同。B-Tree通常意味著所有的值都是按順序存儲的，并且每一個葉子頁到根的距離相同，圖1展示了B-Tree索引的抽象表示，由此可以看出MySQL的B-Tree索引的大致工作機制。

?B-Tree索引的底層數據結構一般是B+樹，其具體數據結構和優勢這里就不作詳細描述，下圖展示了B-樹索引的抽象表示，大致反應了MyISAM索引是如何工作的，而InnoDB使用的結構有所不同。

?MySQL可以在單獨一列上添加B-Tree索引，也可以在多列數據上添加B-Tree索引，多列的數據按照添加索引聲明的順序組合起來，存儲在B-Tree的頁中。假設有如下數據表：

CREATE TABLE People (last_name varchar(50) not null,first_name varchar(50) not null,birthday date not null,gender enum('m','f') not nullkey(last_name, first_name, birthday) ); 復制代碼

?對于表中的每一行數據，索引中包含了last_name，first_name和birthday列的值，下圖展示了該索引是如何組織數據的存儲的。

?B-Tree索引使用B-Tree作為其存儲數據的數據結構，其使用的查詢規則也由此決定。一般來說，B-Tree索引適用于全鍵值、鍵值范圍和鍵前綴查找，其中鍵前綴查找只適用于根據最左前綴查找。B-Tree索引支持的查詢原則如下所示：

• 全值匹配：全值匹配指的是和索引中的所有列進行匹配，

• 匹配最左前綴：前邊提到的索引可以用于查找所有姓Allen的人，即只使用索引中的第一列。

• 匹配列前綴：也可以只匹配某一列的值的開頭部分。例如前面提到的索引可用于查找所有以J開頭的姓的人。這里也只用到了索引的第一列。

• 匹配范圍值：例如前邊提到的索引可用于查找姓在Allen和Barrymore之間的人。這里也只使用了索引的第一列。

• 精確匹配某一列并范圍匹配另外一列：前邊提到的索引也可用于查找所有姓為Allen，并且名字是字母K開頭(比如Kim,Karl等)的人。即第一列last_name全匹配，第二列first_name范圍匹配。

?因為索引樹的節點是有序的，所以除了按值查找之外，索引還可以用于查詢中的ORDER BY操作(按順序查找)，如果ORDER BY子句滿足前面列出的幾種查詢類型，則這個索引也可以滿足對應的排序需求。

?下面是一些關于B-Tree索引的限制：

• 如果不是按照索引的最左列開始查找，則無法使用索引。例如上面例子中的索引無法查找名字為Bill的人，也無法查找某個特定生日的日，因為這兩列都不是最左數據列。
• 如果查詢中有某個列的范圍查詢，則其右側所有列都無法使用索引優化查找。

聚簇索引

?聚簇索引并不是一種單獨的索引類型，而是一種數據存儲方式。具體的細節依賴于其實現方式，但是InnoDB的聚簇索引實際上在同一個結構中保存了B-Tree索引和數據行。

?當表有聚簇索引時，它的數據行實際上存放在索引的葉子頁中，這也就是說數據行和相鄰的鍵值緊湊地存儲在一起。

?下圖展示了聚簇索引中的記錄是如何存放的。注意到，葉子頁包含了行的全部數據行，但是節點頁只包含了索引列。

?聚簇索引可能對性能有幫助，但也可能導致嚴重的性能問題。聚簇的數據是有一些重要的優點：

• 數據訪問更快，聚簇索引將索引和數據保存在同一個B-Tree中，因此從聚簇索引中獲取數據通常比在非聚簇索引中查找要快。
• 使用覆蓋索引掃描的查詢可以直接使用頁節點中的主鍵值。

?如果在設計表和查詢時能充分利用上面的優點，那么就能極大地提升性能。同時，聚簇索引也有一些缺點：

• 插入順序嚴重依賴插入順序。按照主鍵的順序插入是向InnoDB表中插入數據速度最快的方式，需要避免主鍵鍵值隨機的(不連續且值得分布范圍非常大)聚簇索引，比如使用UUID作為主鍵，而應該使用類似AUTO_INCREMENT的自增列。
• 更新聚簇索引列的代價很高，因為會強制InnoDB將每個被更新的行移動位置到新的位置。
• 基于聚簇索引的表在插入新行，或者主鍵被更新導致需要移動行時，可能面臨“頁分裂”的問題。當行的主鍵值要求必須將這行插入到某個已滿的頁中時，存儲引擎會將該頁分裂成兩個頁面來容納該行，這就是一次頁分裂操作。頁分裂會導致表占用更多的磁盤空間
• 二級索引可能比想象的更大，因為在二級索引中的葉節點包含了引用行的主鍵列
• 二級索引訪問需要兩次索引查找，而不是一次。

InnoDB和MyISAM的索引區別

?聚簇索引和非聚簇索引的數據分布有區別，以及對應的主鍵索引和二級索引的數據分布也有區別，通常會讓人感到困惑和意外。下圖展示了MyISAM和InnoDB的不同索引和數據存儲方式。

?MyISAM的數據分布非常簡單，按照數據插入的順序存儲在磁盤上，主鍵索引和二級索引的葉節點存儲著指針，指向對應的數據行。

?InnoDB中，聚簇索引“就是”表，所以不會像MyISAM那樣需要獨立的行存儲。聚簇索引的每個葉節點都包含了主鍵值和所有的剩余列(在此例中是col2)。

?InnoDB的二級索引和聚簇索引很不同。InnoDB二級索引的葉節點中存儲的不是“行指針”，而是主鍵值，并以此作為指向行的“指針”。

松散索引掃描

?MySQL并不支持松散索引掃描，也就是無法按照不連續的方式掃描一個索引。通常，MySQL的索引掃描需要先定義一個起點和終點，即使需要的數據只是這段索引中很少數的幾個，MySQL仍然需要掃描這段索引中的每個條目。

?下面，我們通過一個示例說明這點，假設我們有如下索引(a,b)，有下面的查詢：

mysql>SELECT * FROM tb1 WHERE b BETWEEN 2 AND 3; 復制代碼

?因為索引的前導字段是列a，但是在查詢中只指定了字段b，MySQL無法使用這個索引，從而只能通過全表掃描找到匹配的行，如下圖所示。

?了解索引的物理結構的話，不難發現還可以有一個更快的辦法執行上面的查詢。索引的物理結構(不是存儲引擎的API)是的可以先掃描a列第一個值對應的b列的范圍，然后再跳到a列第二個不不同值掃描對應的b列的范圍。下圖展示了如果由MySQL來實現這個過程會怎樣。

?注意到，這時就無須再使用WHERE子句過濾，因為松散索引掃描已經跳過了所有不需要的記錄。

?MySQL 5.0之后的版本，在某些特殊的場景下是可以使用松散索引掃描的，例如，在一個分組查詢中需要找到分組的最大值和最小值：

mysql> EXPLAIN SELECT actor_id, MAX(film_id)-> FROM sakila.film.film_actor-> GROUP BY actor_id; ********************************************* 1. row *********************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: film_actor type: range possible_keys: NULL key: PRIMARY key_len: 2 ref: NULL rows: 396 Extra: Using index for group-by 復制代碼

?在EXPLAIN中的Extra字段顯示"Using index for group-by"，表示這里將使用松散索引掃描。

覆蓋索引

?索引除了是一種查找數據的高效方式之外，也是一種列數據的直接獲取方式。MySQL可以使用索引來直接獲取列的數據，這樣就不需要讀取數據行。如果一個索引包含所有需要查詢的字段的值，我們就稱之為“覆蓋索引”。 ?覆蓋索引是非常有用的工具，能夠極大地提高性能。SQL查詢只需要掃描索引而無需回表，會帶來很多好處：

• 索引條目數量和大小通常遠小于數據行的條目和大小，所以如果只需要讀取索引，那么MySQL就會極大地減少數據訪問量。
• 因為索引是按照列順序存儲的，所以對于I/O密集型的范圍查找會比隨機從磁盤讀取每一行數據的I/O要少的多。
• 由于InnoDB的聚簇索引，覆蓋索引對InnoDB表特別有用。InnoDB的二級索引在葉子節點中保存了行的主鍵，索引如果二級主鍵能夠覆蓋查詢，則避免對主鍵索引的第二次查詢。

?當發起一個被覆蓋索引的查詢(也叫索引覆蓋查詢)時，在EXPLAIN的Extra列可以看到"Using Index"的信息。例如，表sakila.inventory有一個多列索引(store_id, film_id)。MySQL如果只需要訪問這兩列，就可以使用這個索引做覆蓋索引，如下所示：

mysql> EXPLAIN SELECT store_id, film_id FROM sakila.inventory *********************************1.row*************************************** id:1 select_type:SIMPLE table:inventory type:index possible_keys:NULL key:idx_store_id_film_id key_len:3 ref:NULL rows:4673 Extra:Using Index 復制代碼

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參考：

• MySQL索引背后的數據結構及算法原理
• 《高性能MySQL》

總結

以上是生活随笔為你收集整理的MySQL探索(一):B-Tree索引的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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