Mysql 索引详解
Mysql 索引详解
1、何为索引？有什么作用？
索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构。常见的索引结构有: B 树， B+树和 Hash。
索引的作用就相当于目录的作用。打个比方: 我们在查字典的时候，如果没有目录，那我们就只能一页一页的去找我们需要查的那个字，速度很慢。如果有目录了，我们只需要先去目录里查找字的位置，然后直接翻到那一页就行了。
2、索引的优缺点
优点 ：
- 使用索引可以大大加快 数据的检索速度（大大减少检索的数据量）, 这也是创建索引的最主要的原因。
- 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
缺点 ：
- 创建索引和维护索引需要耗费许多时间。当对表中的数据进行增删改的时候，如果数据有索引，那么索引也需要动态的修改，会降低 SQL 执行效率。
- 索引需要使用物理文件存储，也会耗费一定空间。
但是，使用索引一定能提高查询性能吗?
大多数情况下，索引查询都是比全表扫描要快的。但是如果数据库的数据量不大，那么使用索引也不一定能够带来很大提升。
3、索引的底层数据结构
3.1、Hash表
哈希表是键值对的集合，通过键(key)即可快速取出对应的值(value)，因此哈希表可以快速检索数据（接近 O（1））。
为何能够通过 key 快速取出 value呢？ 原因在于 哈希算法（也叫散列算法）。通过哈希算法，我们可以快速找到 key 对应的 index，找到了 index 也就找到了对应的 value。
hash = hashfunc(key)
index = hash % array_size
但是！哈希算法有个 Hash 冲突 问题，也就是说多个不同的 key 最后得到的 index 相同。通常情况下，我们常用的解决办法是 链地址法。链地址法就是将哈希冲突数据存放在链表中。就比如 JDK1.8 之前 HashMap 就是通过链地址法来解决哈希冲突的。不过，JDK1.8 以后HashMap为了减少链表过长的时候搜索时间过长引入了红黑树。
为了减少 Hash 冲突的发生，一个好的哈希函数应该“均匀地”将数据分布在整个可能的哈希值集合中。既然哈希表这么快，为什么MySQL 没有使用其作为索引的数据结构呢？
1、Hash 冲突问题 ：我们上面也提到过Hash 冲突了，不过对于数据库来说这还不算最大的缺点。
2、Hash 索引不支持顺序和范围查询(Hash 索引不支持顺序和范围查询是它最大的缺点： 假如我们要对表中的数据进行排序或者进行范围查询，那 Hash 索引可就不行了。hash适合等值匹配。
3.2、B 树 & B+树
B 树也称 B-树,全称为 多路平衡查找树 ，B+ 树是 B 树的一种变体。B 树和 B+树中的 B 是 Balanced （平衡，树的高度差不能大于1）的意思。
目前大部分数据库系统及文件系统都采用 B-Tree 或其变种 B+Tree 作为索引结构。
B 树 & B+树两者有何异同呢？
- B 树的所有节点既存放键(key) 也存放 数据(data)，而 B+树只有叶子节点存放 key 和 data，其他内节点只存放 key，这样每个枝节点可以存储更多的数据，从而降低树的层级高度。
- B 树的叶子节点都是独立的。 B+树的所有的叶子节像是一个链表一样，指向右边的叶子节点，从而可以有效加快检索效率，如果需要遍历所有的数据，只需要遍历叶子节点链式结构即可，方便且高效。
- B 树的检索的过程相当于对范围内的每个节点的关键字做二分查找，可能还没有到达叶子节点，检索就结束了。而 B+树的检索效率就很稳定了，任何查找都是从根节点到叶子节点的过程，叶子节点的顺序检索很明显。
而我们所熟知的Mysql数据库的索引，就是使用的B+树算法来实现的。
1、HASH（用于对等比较，如"="和" <=>"） //<=> 安全的比对 ，用与对null值比较，语义类似is null（）
2、BTREE（用于非对等比较，比如范围查询）>，>=，<，<=、BETWEEN、Like
4、索引类型
4.1、主键索引(Primary Key)
数据表的主键列使用的就是主键索引。一张数据表有只能有一个主键，并且主键不能为 null，不能重复。
在 MySQL 的 InnoDB 的表中，当没有显示的指定表的主键时，InnoDB 会自动先检查表中是否有唯一索引且不允许存在null值的字段，如果有，则选择该字段为默认的主键，否则 InnoDB 将会自动创建一个 6Byte 的自增主键。
4.2、二级索引(辅助索引)
二级索引又称为辅助索引，是因为二级索引的叶子节点存储的数据是主键。也就是说，通过二级索引，可以定位主键的位置。唯一索引，普通索引，前缀索引等索引属于二级索引。
- 唯一索引(Unique Key) ：唯一索引也是一种约束。唯一索引的属性列不能出现重复的数据，但是允许数据为 NULL，一张表允许创建多个唯一索引。 建立唯一索引的目的大部分时候都是为了该属性列的数据的唯一性，而不是为了查询效率。
- 普通索引(Index) ：普通索引的唯一作用就是为了快速查询数据，一张表允许创建多个普通索引，并允许数据重复和 NULL。
- 前缀索引(Prefix) ：前缀索引只适用于字符串类型的数据。前缀索引是对文本的前几个字符创建索引，相比普通索引建立的数据更小， 因为只取前几个字符。
- 全文索引(Full Text) ：全文索引主要是为了检索大文本数据中的关键字的信息，是目前搜索引擎数据库使用的一种技术。Mysql5.6 之前只有 MYISAM 引擎支持全文索引，5.6 之后 InnoDB 也支持了全文索引。
4.3、聚集索引与非聚集索引
聚集索引
聚集索引即索引结构和数据一起存放的索引。主键索引属于聚集索引。在 MySQL 中，InnoDB 引擎的表的 .ibd文件就包含了该表的索引和数据，对于 InnoDB 引擎表来说，该表的索引(B+树)的每个非叶子节点存储索引，叶子节点存储索引和索引对应的数据。
聚集索引的优点
聚集索引的查询速度非常的快，因为整个 B+树本身就是一颗多叉平衡树，叶子节点也都是有序的，定位到索引的节点，就相当于定位到了数据。
聚集索引的缺点
- 依赖于有序的数据 ：因为 B+树是多路平衡树，如果索引的数据不是有序的，那么就需要在插入时排序，如果数据是整型还好，否则类似于字符串或 UUID 这种又长又难比较的数据，插入或查找的速度肯定比较慢。
- 更新代价大 ： 如果对索引列的数据被修改时，那么对应的索引也将会被修改，而且聚集索引的叶子节点还存放着数据，修改代价肯定是较大的，所以对于主键索引来说，主键一般都是不可被修改的。
非聚集索引
非聚集索引即索引结构和数据分开存放的索引。二级索引属于非聚集索引。非聚集索引的叶子节点并不一定存放数据的指针，因为二级索引的叶子节点就存放的是主键，根据主键再回表查数据。
非聚集索引的优点
更新代价比聚集索引要小 。非聚集索引的更新代价就没有聚集索引那么大了，非聚集索引的叶子节点是不存放数据的
非聚集索引的缺点
- 跟聚集索引一样，非聚集索引也依赖于有序的数据
- 可能会二次查询(回表) :这应该是非聚集索引最大的缺点了。 当查到索引对应的指针或主键后，可能还需要根据指针或主键再到数据文件或表中查询。
非聚集索引一定回表查询吗(覆盖索引)?
试想一种情况，用户准备使用 SQL 查询用户名，而用户名字段正好建立了索引。
SELECT name FROM table WHERE name='huangxiaoming';
那么这个索引的 key 本身就是 name，查到对应的 name 直接返回就行了，无需回表查询。
4.4、覆盖索引
如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们就称之为“覆盖索引”。我们知道在 InnoDB 存储引擎中，如果不是主键索引，叶子节点存储的是主键+索引列。最终还是要“回表”，也就是要通过主键再查找一次，这样就会比较慢。覆盖索引就是把要查询出的列和索引是对应的，不做回表操作！
4.5、联合索引
使用表中的多个字段创建索引，就是 联合索引，也叫 组合索引 或 复合索引。
联合索引的最左前缀匹配原则：
最左前缀匹配原则指的是，在使用联合索引时，MySQL 会根据联合索引中的字段顺序，从左到右依次到查询条件中去匹配，如果查询条件中存在与联合索引中最左侧字段相匹配的字段，则就会使用该字段过滤一批数据，直至联合索引中全部字段匹配完成，或者在执行过程中遇到范围查询，如 >、<、between 和 以%开头的like查询 等条件，才会停止匹配。
所以，我们在使用联合索引时，可以将区分度高的字段放在最左边，这也可以过滤更多数据。
5、创建索引的注意事项
1、选择合适的字段创建索引：
- 不为 NULL 的字段 ：索引字段的数据应该尽量不为 NULL，因为对于数据为 NULL 的字段，数据库较难优化。如果字段频繁被查询，但又避免不了为 NULL，建议使用 0,1,true,false 这样语义较为清晰的短值或短字符作为替代。
- 被频繁查询的字段 ：我们创建索引的字段应该是查询操作非常频繁的字段。
- 被作为条件查询的字段 ：被作为 WHERE 条件查询的字段，应该被考虑建立索引。
- 频繁需要排序的字段 ：索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间。
- 被经常频繁用于连接的字段 ：经常用于连接的字段可能是一些外键列，对于外键列并不一定要建立外键，只是说该列涉及到表与表的关系。对于频繁被连接查询的字段，可以考虑建立索引，提高多表连接查询的效率。
2、被频繁更新的字段应该慎重建立索引。
虽然索引能带来查询上的效率，但是维护索引的成本也是不小的。 如果一个字段不被经常查询，反而被经常修改，那么就更不应该在这种字段上建立索引了。
3、尽可能的考虑建立联合索引而不是单列索引。
因为索引是需要占用磁盘空间的，可以简单理解为每个索引都对应着一颗 B+树。如果一个表的字段过多，索引过多，那么当这个表的数据达到一个体量后，索引占用的空间也是很多的，且修改索引时，耗费的时间也是较多的。如果是联合索引，多个字段在一个索引上，那么将会节约很大磁盘空间，且修改数据的操作效率也会提升。
4、注意避免冗余索引 。
冗余索引指的是索引的功能相同，能够命中索引(a, b)就肯定能命中索引(a) ，那么索引(a)就是冗余索引。如（name,city ）和（name ）这两个索引就是冗余索引，能够命中前者的查询肯定是能够命中后者的 在大多数情况下，都应该尽量扩展已有的索引而不是创建新索引。
5、考虑在字符串类型的字段上使用前缀索引代替普通索引。
前缀索引仅限于字符串类型，较普通索引会占用更小的空间，所以可以考虑使用前缀索引带替普通索引。
6、对于中到大型表索引都是非常有效的，但是特大型表的话维护开销会很大，不适合建索引
7、避免 where 子句中对字段施加函数，这会造成无法命中索引。
8、在使用 InnoDB 时使用与业务无关的自增主键作为主键，即使用逻辑主键，而不要使用业务主键。
9、删除长期未使用的索引，不用的索引的存在会造成不必要的性能损耗 MySQL 5.7 可以通过查询 sys 库的 schema_unused_indexes 视图来查询哪些索引从未被使用
10、在使用 limit offset 查询缓慢时，可以借助索引来提高性能
6、MySQL 如何为表字段添加索引？
1.添加 PRIMARY KEY（主键索引）
ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` )
2.添加 UNIQUE(唯一索引)
ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` )
3.添加 INDEX(普通索引)
ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` )
4.添加 FULLTEXT(全文索引)
ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column`)
5.添加多列索引
ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3` )
6、删除索引
drop index_name on table_name;
或者：
alter TABLE table_name drop index name_index ;
7、查看索引
show index from table_name;
7、案例分析与索引失效：
1：组合索引的使用：
例如组合索引（a,b,c），组合索引的生效原则是 ：从前往后依次使用生效，如果中间某个索引没有使用，那么断点前面的索引部分起作用，断点后面的索引没有起作用；比如：
- where a=3 and b=45 and c=5 .... 这种三个索引顺序使用中间没有断点，全部发挥作用；
- where a=3 and c=5... 这种情况下b就是断点，a发挥了效果，c没有效果
- where b=3 and c=4... 这种情况下a就是断点，在a后面的索引都没有发挥作用，这种写法联合索引没有发挥任何效果；
- where b=45 and a=3 and c=5 .... 这个跟第一个一样，全部发挥作用，abc只要用上了就行，跟写的顺序无关
案例分析：
1： 大于（>）导致后面的索引失效
创建表：
CREATE TABLE `article` (
`id` int(10) NOT NULL,
`author_id` int(10) DEFAULT NULL,
`category_id` int(10) DEFAULT NULL,
`views` int(10) DEFAULT NULL,
`comments` int(10) DEFAULT NULL,
`title` varchar(255) DEFAULT NULL,
`content` text,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
需求1：查询category_id为1且comments大于1的情况下，views最多的 article_id
SELECT id, author_id FROM article WHERE category_id = 1 AND comments > 1 ORDER BY views DESC LIMIT 1
首先，我们根据where后面要查询的字段建立复合索引，即category_id、comments、views。
CREATE INDEX idx_article_ccv ON article (category_id, comments, views);
✈ 分析：根据测试结果，key的值为index_article_ccv，说明该索引已经被使用，而且type变成了range，这是可以忍受的，但是Extra中的Using filesort仍然在，这是无法接受的。但是，我们已经建立了索引，为啥没用呢？这是因为按照BTree索引的工作原理，先排序category_id,如果遇到相同的category_id则再排序comments，如果遇到相同的comments则再排序views。当comments字段在联合索引里处于中间位置时，因comments>1条件是一个范围值（所谓range），MySQL无法利用索引再对后面的views部分进行检索，即range类型查询字段后面的索引无效。
我们发现，当comments字段的查询条件改为常量1的时候，没有了Using filesort。这说明使用 > 这种范围查询会使后面的索引失效。
解决方案：
删除刚刚建立的索引，建立category_id、views索引 idx_article_cv
CREATE INDEX idx_article_cv ON article (category_id, views);
✈ 分析：可以看到，type变为了ref,Extra中的Using filesort也消失了，结果非常理想。
8、索引使用建议
- left join条件用于确定如何从右表搜索行，左边一定都有，所以右表是我们的关键点，与左表关联的右表的字段一定需要建立索引。需要注意的是，如果条件不允许，只能在左表存在索引，那么我们可以使用右连接，交换两表位置，达到相同的效果。（例子：关联查询以 SELECT * FROM a LEFT JOIN b ON a.id = b.a_id 为例， 因为 a 表 会查询符合条件的所有内容， 因此关联查询时，索引应该建立在 b表上的 a_id 字段上；三表、多表查询都应该遵循此原则，即左连接，索引应该建立在与之关联 的右表上。）。
- 关联查询时应该以 “小表驱动大表”（即左边的表数据量尽可能的少于右表）。
- like查询是以'%'开头导致索引失效（解决like 左右两边都带%，索引不失效的情况，建立联合索引，并且查询时使用覆盖索引（所查字段与索引字段一样的情况下））。
- 对查询的列上有运算或者函数的，导致索引失效。
- 如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引。
- 如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引。
- <>、!=、not in 、not exist、在索引列上使用 IS NULL 或 IS NOT NULL操作索引是不索引空值的，所以这样的操作不能使用索引（存储引擎不能使用索引中范围条件右边→_→的列。）。
- 如果查询中没有用到联合索引的第一个字段，则不会走索引。
- 使用 OR 导致索引失效。
- 使用 IN ，如果IN中包含子查询会导致索引失效，如果是具体的值，则会走索引。
- 查询的列值与列的类型不匹配， 导致mysql隐式类型转换，将导致索引失效。
