【Mysql】索引相关基础知识（二）

文章目录

- - Hash索引
  - 聚簇索引与非聚集索引
  - - [1. 聚簇索引（Clustered Index）](#1. 聚簇索引（Clustered Index）)
    - - 特点：
      - 优缺点：
    - [2. 非聚集索引（Non-Clustered Index）](#2. 非聚集索引（Non-Clustered Index）)
    - - 特点：
      - 优缺点：
  - 文件结构
  - 二级索引
  - 回表与覆盖索引
  - 单列索引与联合索引
  - - [1. 单列索引](#1. 单列索引)
    - [2. 联合索引](#2. 联合索引)
  - 总结

Hash索引

底层原理 ：类似于Java中的HashMap，通过键值对（索引列为键，行指针为值）存储数据。通过行指针直接定位数据。

使用场景：主要用于等值查询，查询效率极高。

优缺点：

优点： hash索引只能用于等值比较（=），所以查询效率非常高
缺点： 不支持范围查询，也不支持排序，因为索引列的分布是无序的

支持引擎：Memory存储引擎支持显式Hash索引，但InnoDB仅支持自适应Hash索引（无法手动控制）。

sql 复制代码

SET GLOBAL innodb_adaptive_hash_index = 1; -- 开启（默认开启）

理解: 你可以创建hash索引，但是不生效，会变成B-tree索引。

InnoDB 会根据情况（很多等值比较）自动调节为hash索引

聚簇索引与非聚集索引

按物理存储分类： InnoDB 的存储方式是聚集索引，MyISAM的存储方式是非聚集索引。

1. 聚簇索引（Clustered Index）

聚簇索引是一种存储方式，索引和数据存储在一起。每张表只能有一个聚簇索引，因为数据只能按照一种方式进行物理排序。

特点：

数据存储在索引的叶子节点： 聚簇索引的叶子节点存储了完整的行数据，因此查询索引的同时也读取了数据。
高效的单次查询： 对于基于主键的查询，由于数据和索引存储在一起，可以减少一次查询操作。
更新和删除开销较大： 由于数据存储方式与索引绑定，对数据的更新或删除需要维护索引树。
InnoDB默认主键为聚簇索引： 在InnoDB引擎中，主键索引即为聚簇索引。

优缺点：

优点： 查询效率高，特别是按主键查询时。
缺点： 更新、插入时，维护索引树会增加系统开销；表只能有一个聚簇索引。

2. 非聚集索引（Non-Clustered Index）

非聚集索引是独立于数据存储的索引，其叶子节点存储指向实际数据的指针。

特点：

数据和索引分开存储： 非聚集索引的叶子节点存储的是主键值或数据页地址，而非行数据本身。
两次查询： 查询时需要先通过索引找到主键值或数据页地址，再通过主键回表查询完整数据（如果索引覆盖了查询字段则无需回表）。
维护成本低： 由于索引和数据分离，数据的增删改操作对索引的影响较小。

优缺点：

优点： 对更新、插入友好。
缺点： 查询效率比聚簇索引低，需要两次查询数据。

对比一下能更清楚的理解二者

特性	聚簇索引	非聚集索引
数据存储位置	索引的叶子节点存储行数据	索引的叶子节点存储主键值或数据页地址
查询效率	高，单次查询即可读取数据	需要两次查询，效率相对低
索引个数	每个表只能有一个	可以有多个
更新和删除效率	较低，需维护索引树	较高，索引和数据分离
应用场景	查询频繁、按主键访问	辅助查询，非主键字段条件的查询

InnoDB 的存储分2个文件； MyISAM的存储分3个文件；

二级索引

二级索引就是非聚集索引，Mysql中除主键以外的都是二级索引。

主键索引的叶子结点 是所有相关数据，二级索引的叶子节点关联的是主键。

sql 复制代码

CREATE TABLE users(
  id INT NOT NULL,
  name VARCHAR(20) NOT NULL,
  age INT NOT NULL,
  PRIMARY KEY(id)
);
新建一个以age字段的二级索引:

ALTER TABLE users ADD INDEX index_age(age);
MySQL会分别创建主键id的聚簇索引和age的二级索引:

回表与覆盖索引

回表

当非聚集索引的叶子节点无法直接满足查询需求时，需要通过主键值回到聚簇索引获取完整数据的过程称为回表。

回表查询流程：

从非聚集索引中查找目标主键值。
利用主键值到聚簇索引查找完整行数据。
返回查询结果。

ex：先找到age=35对应的id，带着id去主键索引找数据。

sql 复制代码

SELECT * FROM users WHERE age=35;

覆盖索引

当非聚集索引的叶子节点能够完全满足查询需求 ，无需回表查询 时，就称为覆盖索引。

所以，在日常开发中，尽量不要select * ，需要什么查什么，如果出现覆盖索引的情况，查询会快很多。

ex： age这个索引列中已经包含id了，就不用回表，这样查询速度更快，性能更高。

sql 复制代码

SELECT id FROM users WHERE age=35;

优势：

减少I/O操作： 不需要回表查询完整数据。
性能提升： 查询速度更快。

单列索引与联合索引

1. 单列索引

为单个字段创建的索引。

mysql会根据单列索引字段的值进行排序，这里我假设张三排在李四前面，当索引列的值相同时，就会根据id排序，所以索引实际上已经根据索引列的值排好序了。

优点： 创建简单，适合单字段的查询。
缺点： 对多条件查询的优化有限。

2. 联合索引

为多个字段创建的复合索引，通常按照字段的优先级排序。

简单来说就是（name，age）：先以name排序，name相同时再以age排序，如果再有其它列，依次类推，最后再以id排序。

最左前缀原则：

索引从左到右依次匹配，最左列必须出现在查询条件中才能生效。
只有连续匹配的列才会生效。

ex: (a,b,c): 查询条件只有a, ab, abc这三种组合条件，才会走联合索引。

联合索引的优点：

减少索引数量： 一个联合索引可替代多个单列索引，减少磁盘开销。
支持覆盖索引： 如果查询字段全部包含在联合索引中，可以避免回表。
筛选数据更精准： 多个条件联合过滤，提高查询效率。

使用场景：

单列索引：针对单字段频繁查询，例如状态字段、布尔值字段。
联合索引：针对多字段联合查询，特别是排序需求较高的场景。

总结

主键字段使用聚簇索引： 对于InnoDB表，默认主键即为聚簇索引，优先选择查询频繁的字段作为主键。
频繁查询字段加索引： 对查询频繁、过滤条件使用的字段单独加索引。
联合索引代替多单列索引： 优化查询效率时，考虑联合索引以支持覆盖索引和最左前缀匹配。
避免过多索引： 索引过多会增加插入、删除、更新的成本，且占用磁盘空间。
尽量使用覆盖索引： 避免SELECT *，只查询需要的字段。
考虑排序规则： 建表时选择合适的字符集和排序规则（如utf8mb4_general_ci）。
联合索引代替多单列索引： 优化查询效率时，考虑联合索引以支持覆盖索引和最左前缀匹配。
避免过多索引： 索引过多会增加插入、删除、更新的成本，且占用磁盘空间。
尽量使用覆盖索引： 避免SELECT *，只查询需要的字段。
考虑排序规则： 建表时选择合适的字符集和排序规则（如utf8mb4_general_ci）。

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