MySQL索引再回顾

 索引，类似于书籍的目录，想找到一本书的某个特定的主题，需要先找到书的目录，定位对应的页码。

MySQL 中存储引擎使用类似的方式进行查询，先去索引中查找对应的值，然后根据匹配的索引找到对应的数据行。

 索引有什么好处？

1. 提高数据的检索速度，降低数据库IO成本：使用索引的意义就是通过缩小表中需要查询的记录的数目从而加快搜索的速度。
2. 降低数据排序的成本，降低CPU消耗：索引之所以查的快，是因为先将数据排好序，若该字段正好需要排序，则正好降低了排序的成本。

索引有什么坏处？

1. 占用存储空间：索引实际上也是一张表，记录了主键与索引字段，一般以索引文件的形式存储在磁盘上。
2. 降低更新表的速度：表的数据发生了变化，对应的索引也需要一起变更，从而减低的更新速度。否则索引指向的物理数据可能不对，这也是索引失效的原因之一。

索引的使用场景？

• 1、对非常小的表，大部分情况下全表扫描效率更高。
• 2、对中大型表，索引非常有效。

• 3、特大型的表，建立和使用索引的代价随着增长，可以使用分区技术来解决。

  实际场景下，MySQL 分区表很少使用，原因可以看看 《互联网公司为啥不使用 MySQL 分区表？》 文章。

  对于特大型的表，更常用的是“分库分表”，目前解决方案有 Sharding Sphere、MyCAT 等等。

索引的类型？

索引，都是实现在存储引擎层的。主要有六种类型：

• 1、普通索引：最基本的索引，没有任何约束。
• 2、唯一索引：与普通索引类似，但具有唯一性约束。
• 3、主键索引：特殊的唯一索引，不允许有空值。
• 4、复合索引：将多个列组合在一起创建索引，可以覆盖多个列。
• 5、外键索引：只有InnoDB类型的表才可以使用外键索引，保证数据的一致性、完整性和实现级联操作。

• 6、全文索引：MySQL 自带的全文索引只能用于 InnoDB、MyISAM ，并且只能对英文进行全文检索，一般使用全文索引引擎。

  常用的全文索引引擎的解决方案有 Elasticsearch、Solr 等等。最为常用的是 Elasticsearch 。

 MySQL 索引的“创建”原则？

注意，是“创建”噢。

• 1、最适合索引的列是出现在 WHERE 子句中的列，或连接子句中的列，而不是出现在 SELECT 关键字后的列。

• 2、索引列的基数越大，索引效果越好。

• 3、根据情况创建复合索引，复合索引可以提高查询效率。

  因为复合索引的基数会更大。

• 4、避免创建过多的索引，索引会额外占用磁盘空间，降低写操作效率。

• 5、主键尽可能选择较短的数据类型，可以有效减少索引的磁盘占用提高查询效率。
• 6、对字符串进行索引，应该定制一个前缀长度，可以节省大量的索引空间。

 MySQL 索引的“使用”注意事项？

注意，是“使用”噢。

• 1、应尽量避免在 WHERE 子句中使用 != 或 <> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。

  注意，column IS NULL 也是不可以使用索引的。

• 2、应尽量避免在 WHERE 子句中使用 OR 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：SELECT id FROM t WHERE num = 10 OR num = 20 。

• 3、应尽量避免在 WHERE 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
• 4、应尽量避免在 WHERE 子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
• 5、不要在 WHERE 子句中的 = 左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
• 6、复合索引遵循前缀原则。
• 7、如果 MySQL 评估使用索引比全表扫描更慢，会放弃使用索引。如果此时想要索引，可以在语句中添加强制索引。
• 8、列类型是字符串类型，查询时一定要给值加引号，否则索引失效。
• 9、LIKE 查询，% 不能在前，因为无法使用索引。如果需要模糊匹配，可以使用全文索引。

InnoDB索引实现

虽然InnoDB也使用B+Tree作为索引结构，但具体实现方式却与MyISAM截然不同。

第一个重大区别是InnoDB的数据文件本身就是索引文件。从上文知道，MyISAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。而在InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。

图10

图10是InnoDB主索引（同时也是数据文件）的示意图，可以看到叶节点包含了完整的数据记录。这种索引叫做聚集索引。因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集，所以InnoDB要求表必须有主键（MyISAM可以没有），如果没有显式指定，则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键，这个字段长度为6个字节，类型为长整形。

第二个与MyISAM索引的不同是InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址。换句话说，InnoDB的所有辅助索引都引用主键作为data域。例如，图11为定义在Col3上的一个辅助索引：

图11

这里以英文字符的ASCII码作为比较准则。聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效，但是辅助索引搜索需要检索两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。

了解不同存储引擎的索引实现方式对于正确使用和优化索引都非常有帮助，例如知道了InnoDB的索引实现后，就很容易明白为什么不建议使用过长的字段作为主键，因为所有辅助索引都引用主索引，过长的主索引会令辅助索引变得过大。再例如，用非单调的字段作为主键在InnoDB中不是个好主意，因为InnoDB数据文件本身是一颗B+Tree，非单调的主键会造成在插入新记录时数据文件为了维持B+Tree的特性而频繁的分裂调整，十分低效，而使用自增字段作为主键则是一个很好的选择。