索引是 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)中的重要對(duì)象之一，用于快速找出某個(gè)列中有某一特定值的行。

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為什么要使用索引

索引是 MySQL 中一種十分重要的數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象。它是數(shù)據(jù)庫(kù)性能調(diào)優(yōu)技術(shù)的基礎(chǔ)，常用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速檢索。

索引就是根據(jù)表中的一列或若干列按照一定順序建立的列值與記錄行之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系表，實(shí)質(zhì)上是一張描述索引列的列值與原表中記錄行之間一一對(duì)應(yīng)關(guān)系的有序表。

在 MySQL 中，通常有以下兩種方式訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)表的行數(shù)據(jù)：

1) 順序訪問(wèn)

順序訪問(wèn)是在表中實(shí)行全表掃描，從頭到尾逐行遍歷，直到在無(wú)序的行數(shù)據(jù)中找到符合條件的目標(biāo)數(shù)據(jù)。這種方式實(shí)現(xiàn)比較簡(jiǎn)單，但是當(dāng)表中有大量數(shù)據(jù)的時(shí)候，效率非常低下。例如，在幾千萬(wàn)條數(shù)據(jù)中查找少量的數(shù)據(jù)時(shí)，使用順序訪問(wèn)方式將會(huì)遍歷所有的數(shù)據(jù)，花費(fèi)大量的時(shí)間，顯然會(huì)影響數(shù)據(jù)庫(kù)的處理性能。

2) 索引訪問(wèn)

索引訪問(wèn)是通過(guò)遍歷索引來(lái)直接訪問(wèn)表中記錄行的方式。使用這種方式的前提是對(duì)表建立一個(gè)索引，在列上創(chuàng)建了索引之后，查找數(shù)據(jù)時(shí)可以直接根據(jù)該列上的索引找到對(duì)應(yīng)記錄行的位置，從而快捷地查找到數(shù)據(jù)。索引存儲(chǔ)了指定列數(shù)據(jù)值的指針，根據(jù)指定的排序順序?qū)@些指針排序。

例如，在學(xué)生基本信息表 students 中，如果基于 student_id 建立了索引，系統(tǒng)就建立了一張索引列到實(shí)際記錄的映射表，當(dāng)用戶(hù)需要查找 student_id 為 12022 的數(shù)據(jù)的時(shí)候，系統(tǒng)先在 student_id 索引上找到該記錄，然后通過(guò)映射表直接找到數(shù)據(jù)行，并且返回該行數(shù)據(jù)。因?yàn)閽呙杷饕乃俣纫话氵h(yuǎn)遠(yuǎn)大于掃描實(shí)際數(shù)據(jù)行的速度，所以采用索引的方式可以大大提高數(shù)據(jù)庫(kù)的工作效率。

索引的分類(lèi)

索引的類(lèi)型和存儲(chǔ)引擎有關(guān)，每種存儲(chǔ)引擎所支持的索引類(lèi)型不一定完全相同。根據(jù)存儲(chǔ)方式的不同，MySQL 中常用的索引在物理上分為以下兩類(lèi)。

1) B-樹(shù)索引

B-樹(shù)索引又稱(chēng)為 BTREE 索引，目前大部分的索引都是采用 B-樹(shù)索引來(lái)存儲(chǔ)的。B-樹(shù)索引是一個(gè)典型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其包含的組件主要有以下幾個(gè)：

• 葉子節(jié)點(diǎn)：包含的條目直接指向表里的數(shù)據(jù)行。葉子節(jié)點(diǎn)之間彼此相連，一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)有一個(gè)指向下一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)的指針。
• 分支節(jié)點(diǎn)：包含的條目指向索引里其他的分支節(jié)點(diǎn)或者葉子節(jié)點(diǎn)。
• 根節(jié)點(diǎn)：一個(gè) B-樹(shù)索引只有一個(gè)根節(jié)點(diǎn)，實(shí)際上就是位于樹(shù)的最頂端的分支節(jié)點(diǎn)。

基于這種樹(shù)形數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，表中的每一行都會(huì)在索引上有一個(gè)對(duì)應(yīng)值。因此，在表中進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢(xún)時(shí)，可以根據(jù)索引值一步一步定位到數(shù)據(jù)所在的行。

B-樹(shù)索引可以進(jìn)行全鍵值、鍵值范圍和鍵值前綴查詢(xún)，也可以對(duì)查詢(xún)結(jié)果進(jìn)行 ORDER BY 排序。但 B-樹(shù)索引必須遵循左邊前綴原則，要考慮以下幾點(diǎn)約束：

• 查詢(xún)必須從索引的最左邊的列開(kāi)始。
• 查詢(xún)不能跳過(guò)某一索引列，必須按照從左到右的順序進(jìn)行匹配。
• 存儲(chǔ)引擎不能使用索引中范圍條件右邊的列。

2) 哈希索引

哈希（Hash）一般翻譯為“散列”，也有直接音譯成“哈希”的，就是把任意長(zhǎng)度的輸入（又叫作預(yù)映射，pre-image）通過(guò)散列算法變換成固定長(zhǎng)度的輸出，該輸出就是散列值。

哈希索引也稱(chēng)為散列索引或 HASH 索引。MySQL 目前僅有 MEMORY 存儲(chǔ)引擎和 HEAP 存儲(chǔ)引擎支持這類(lèi)索引。其中，MEMORY 存儲(chǔ)引擎可以支持 B- 樹(shù)索引和 HASH 索引，且將 HASH 當(dāng)成默認(rèn)索引。

HASH 索引不是基于樹(shù)形的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)查找數(shù)據(jù)，而是根據(jù)索引列對(duì)應(yīng)的哈希值的方法獲取表的記錄行。哈希索引的最大特點(diǎn)是訪問(wèn)速度快，但也存在下面的一些缺點(diǎn)：

• MySQL 需要讀取表中索引列的值來(lái)參與散列計(jì)算，散列計(jì)算是一個(gè)比較耗時(shí)的操作。也就是說(shuō)，相對(duì)于 B- 樹(shù)索引來(lái)說(shuō)，建立哈希索引會(huì)耗費(fèi)更多的時(shí)間。
• 不能使用 HASH 索引排序。
• HASH 索引只支持等值比較，如“=”“IN()”或“<=>”。
• HASH 索引不支持鍵的部分匹配，因?yàn)樵谟?jì)算 HASH 值的時(shí)候是通過(guò)整個(gè)索引值來(lái)計(jì)算的。

根據(jù)索引的具體用途，MySQL 中的索引在邏輯上分為以下 5 類(lèi)：

1) 普通索引

普通索引是最基本的索引類(lèi)型，唯一任務(wù)是加快對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)速度，沒(méi)有任何限制。創(chuàng)建普通索引時(shí)，通常使用的關(guān)鍵字是 INDEX 或 KEY。

2) 唯一性索引

唯一性索引是不允許索引列具有相同索引值的索引。如果能確定某個(gè)數(shù)據(jù)列只包含彼此各不相同的值，在為這個(gè)數(shù)據(jù)列創(chuàng)建索引的時(shí)候就應(yīng)該用關(guān)鍵字 UNIQUE 把它定義為一個(gè)唯一性索引。

創(chuàng)建唯一性索引的目的往往不是為了提高訪問(wèn)速度，而是為了避免數(shù)據(jù)出現(xiàn)重復(fù)。

3)?主鍵索引

主鍵索引是一種唯一性索引，即不允許值重復(fù)或者值為空，并且每個(gè)表只能有一個(gè)主鍵。主鍵可以在創(chuàng)建表的時(shí)候指定，也可以通過(guò)修改表的方式添加，必須指定關(guān)鍵字 PRIMARY KEY。

注意：主鍵是數(shù)據(jù)庫(kù)考察的重點(diǎn)。注意每個(gè)表只能有一個(gè)主鍵。

4) 空間索引

空間索引主要用于地理空間數(shù)據(jù)類(lèi)型 GEOMETRY。

5) 全文索引

全文索引只能在 VARCHAR 或 TEXT 類(lèi)型的列上創(chuàng)建，并且只能在 MyISAM 表中創(chuàng)建。

索引在邏輯上分為以上 5 類(lèi)，但在實(shí)際使用中，索引通常被創(chuàng)建成單列索引和組合索引。

• 單列索引就是索引只包含原表的一個(gè)列。
• 組合索引也稱(chēng)為復(fù)合索引或多列索引，相對(duì)于單列索引來(lái)說(shuō)，組合索引是將原表的多個(gè)列共同組成一個(gè)索引。

提示：一個(gè)表可以有多個(gè)單列索引，但這些索引不是組合索引。一個(gè)組合索引實(shí)質(zhì)上為表的查詢(xún)提供了多個(gè)索引，以此來(lái)加快查詢(xún)速度。比如，在一個(gè)表中創(chuàng)建了一個(gè)組合索引(c1，c2，c3)，在實(shí)際查詢(xún)中，系統(tǒng)用來(lái)實(shí)際加速的索引有三個(gè)：單個(gè)索引(c1)、雙列索引(c1，c2)和多列索引(c1，c2，c3)。

為了提高索引的應(yīng)用性能，MySQL中的索引可以根據(jù)具體應(yīng)用采用不同的索引策略。這些索引策略所對(duì)應(yīng)的索引類(lèi)型有聚集索引、次要索引、覆蓋索引、復(fù)合索引、前綴索引、唯一索引等。

索引的使用原則和注意事項(xiàng)

雖然索引可以加快查詢(xún)速度，提高 MySQL 的處理性能，但是過(guò)多地使用索引也會(huì)造成以下弊端：

• 創(chuàng)建索引和維護(hù)索引要耗費(fèi)時(shí)間，這種時(shí)間隨著數(shù)據(jù)量的增加而增加。
• 除了數(shù)據(jù)表占數(shù)據(jù)空間之外，每一個(gè)索引還要占一定的物理空間。如果要建立聚簇索引，那么需要的空間就會(huì)更大。
• 當(dāng)對(duì)表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行增加、刪除和修改的時(shí)候，索引也要?jiǎng)討B(tài)地維護(hù)，這樣就降低了數(shù)據(jù)的維護(hù)速度。

注意：索引可以在一些情況下加速查詢(xún)，但是在某些情況下，會(huì)降低效率。

索引只是提高效率的一個(gè)因素，因此在建立索引的時(shí)候應(yīng)該遵循以下原則：

• 在經(jīng)常需要搜索的列上建立索引，可以加快搜索的速度。
• 在作為主鍵的列上創(chuàng)建索引，強(qiáng)制該列的唯一性，并組織表中數(shù)據(jù)的排列結(jié)構(gòu)。
• 在經(jīng)常使用表連接的列上創(chuàng)建索引，這些列主要是一些外鍵，可以加快表連接的速度。
• 在經(jīng)常需要根據(jù)范圍進(jìn)行搜索的列上創(chuàng)建索引，因?yàn)樗饕呀?jīng)排序，所以其指定的范圍是連續(xù)的。
• 在經(jīng)常需要排序的列上創(chuàng)建索引，因?yàn)樗饕呀?jīng)排序，所以查詢(xún)時(shí)可以利用索引的排序，加快排序查詢(xún)。
• 在經(jīng)常使用 WHERE 子句的列上創(chuàng)建索引，加快條件的判斷速度。

與此對(duì)應(yīng)，在某些應(yīng)用場(chǎng)合下建立索引不能提高 MySQL 的工作效率，甚至在一定程度上還帶來(lái)負(fù)面效應(yīng)，降低了數(shù)據(jù)庫(kù)的工作效率，一般來(lái)說(shuō)不適合創(chuàng)建索引的環(huán)境如下：

• 對(duì)于那些在查詢(xún)中很少使用或參考的列不應(yīng)該創(chuàng)建索引。因?yàn)檫@些列很少使用到，所以有索引或者無(wú)索引并不能提高查詢(xún)速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系統(tǒng)的維護(hù)速度，并增大了空間要求。
• 對(duì)于那些只有很少數(shù)據(jù)值的列也不應(yīng)該創(chuàng)建索引。已經(jīng)為大家精心準(zhǔn)備了大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)學(xué)習(xí)資料，從Linux-Hadoop-spark-......，需要的小伙伴可以點(diǎn)擊因?yàn)檫@些列的取值很少，例如人事表的性別列。查詢(xún)結(jié)果集的數(shù)據(jù)行占了表中數(shù)據(jù)行的很大比例，增加索引并不能明顯加快檢索速度。
• 對(duì)于那些定義為 TEXT、IMAGE 和 BIT 數(shù)據(jù)類(lèi)型的列不應(yīng)該創(chuàng)建索引。因?yàn)檫@些列的數(shù)據(jù)量要么相當(dāng)大，要么取值很少。
• 當(dāng)修改性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于檢索性能時(shí)，不應(yīng)該創(chuàng)建索引。因?yàn)樾薷男阅芎蜋z索性能是互相矛盾的。當(dāng)創(chuàng)建索引時(shí)，會(huì)提高檢索性能，降低修改性能。當(dāng)減少索引時(shí)，會(huì)提高修改性能，降低檢索性能。因此，當(dāng)修改性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于檢索性能時(shí)，不應(yīng)該創(chuàng)建索引。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的MySQL索引简介的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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