【MySQL】索引 - 技术栈

前言

[1. 索引](#1. 索引)

[2. 单个Page的理解](#2. 单个Page的理解)

[3. 索引的种类](#3. 索引的种类)

[4. 索引失效的问题](#4. 索引失效的问题)

总结

前言

说起MySQL数据库，索引是绕不开的一个话题，索引这个概念对于初学者来说模糊又抽象，那索引到底是什么？本文就来聊一聊MySQL中的索引，如何理解索引，索引的使用等等一些问题；

1. 索引

索引顾名思义，在学习数组中，数组的下标就是一种索引，索引可以帮助我们快速查找到指定数据；数据库中的索引也是如此，合理的使用索引可以极大的提高数据库的查询速度；

数据库中的索引：提高数据库的性能，索引是物美价廉的东西了。不用加内存，不用改程序，不用调sql，只要执行正确的，查询速度就可能提高成百上干倍。但是天下没有免费的午餐，查询速度的提高是以插入、更新、删除create index的速度为代价的，这些写操作，增加了大量的IO。所以它的价值，在于提高一个海量数据的检索速度；

MySQL 数据库作为一款应用软件，可以想象成一个特殊的文件系统。一般来说，常见的文件系统多以 4KB 为单位进行 IO 操作，而 MySQL 数据库的 InnoDB 存储引擎默认是以 16KB 为单位进行 IO 的，这个基本单元我们称为 page。较大的页大小有助于减少磁盘 I/O 次数，提高数据读取效率，数据的存储和索引的组织都是以 page 为单位进行的。当然，文件系统的块大小并非绝对固定为 4KB，MySQL 的页大小也可以根据实际需求通过配置参数进行调整。

为了便于理解，首先需要建立以下的共识：

MySQL中的数据文件，是以page为单位保存在磁盘当中的
MySQL的 CURD（增删查改）操作大部分都需要计算（只要涉及计算，就需要CPU参与，有CPU参与，就需要先把数据加入到内存中）；
在特定时间内，数据一定是磁盘中有，内存中也有。后续操作完内存数据之后，以特定的刷新策略，刷新到磁盘。而这时，就涉及到磁盘和内存的数据交互，也就是IO了。而此时IO的基本单位就是Page
为了更好的进行上面的操作，MySQL服务器在内存中运行的时候，在服务器内部，就申请了被称为 Buffer Pool的的大内存空间，来进行各种缓存。其实就是很大的内存空间，来和磁盘数据进行IO交互。
想要更高的效率，就一定要尽可能的减少系统和磁盘IO的次数（往往IO效率低下的最主要矛盾不是IO单次数据量的大小，而是IO的次数）；

2. 单个Page的理解

不同的 Page ，在 MySQL中，都是 16KB，使用 prev 和 next 构成双向链表（这里默认是 InnoDB 存储引擎，下文也都是）；

MySQL 会默认按照主键给我们的数据进行排序，为了优化查询的效率；

在查询某条数据的时候直接将一整页的数据加载到内存中，以减少硬盘IO次数，从而提高性能；

那么如果有1千万条数据，就一定需要多个Page来保存1千万条数据，多个Page彼此使用双链表链接起来，而且每个Page内部的数据也是基于链表的。那么，查找特定一条记录，也一定是线性查找。这效率也太低了；有什么解决办法吗？------引入目录；在读一本书的时候都会有目录，查阅目录可以帮助我们快速的定位数据的页数；

单个页引入目录

比如，我们要查找id=4记录，之前必须线性遍历4次，才能拿到结果。现在直接通过目录2[3]，直接进行定位新的起始位置，提高了效率；MySQL 会默认按照主键给我们的数据进行排序，因此可以很方便的引入目录；

多个页引入目录

在单表数据不断被插入的情况下，MySQL 会在容量不足的时候，自动开辟新的Page来保存新的数据，然后通过指针的方式，将所有的Page组织起来；

引入目录虽然可以提高一定的效率，但数据量一大，还是需要大量的线性遍历；怎么解决？------多级目录，给Page也加上目录；

目录页中的数据存放的就是指向的那一页中最小的数据。有数据，就可通过比较，找到该访问那个Page，进而通过指针，找到下一个page。

其实目录页的本质也是页，普通页中存的数据是用户数据，而目录页中存的数据是普通页的地址；存在一个目录页来管理页目录；

我们每次检索数据的时候，该从哪里开始呢?虽然顶层的目录页少了，但是还要遍历啊?------可以再加目录页；

这样的结构也就是B+树；至此，我们已经给我们的表user构建完了主键索引。随便找一个 id ，现在查找的Page数一定减少了，也就意味着IO次数减少了，那么效率也就提高了。

索引的本质，就是数据结构:B+树结构；

索引为什么使用B+树不使用其他数据结构?

效率问题；基本数据结构vector、list、效率不行；map查询时间复杂度O(logN)；

hash查询速度O(1)为什么不用?

hash不擅长范围查询；一些数据库引擎也支持hash;综合B+树最优；

聚簇索引&非聚簇索引

非聚簇索引：索引Page和数据Page分离，也就是叶子节点没有数据，只有对应数据的地址；

其中InnoDB就支持聚簇索引：是将索引和数据放在一起的；创建索引，本质也是创建B+树结构

3. 索引的种类

主键索引

上述示例中就是一个主键索引，根据主键构建的B+树为主键索引；它不允许有空值。一个表只能有一个主键索引，主键索引可以确保表中每行数据的唯一性，并且可以加快对主键列的查询速度。

创建表时创建索引：

sql 复制代码

CREATE TABLE table_name (
    column1 datatype PRIMARY KEY,
    column2 datatype
);

使用ALTER TABLE 语句创建

sql 复制代码

ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY (column1);

普通索引

普通索引是最基本的索引类型，它没有任何限制，仅用于提高查询速度。可以在单个列或多个列上创建。

在创建表时创建：

sql 复制代码

CREATE TABLE table_name (
    column1 datatype,
    column2 datatype,
    INDEX index_name (column1)
);

在已存在的表上创建：

sql 复制代码

CREATE INDEX index_name ON table_name (column1);

使用 ALTER TABLE 语句创建：

sql 复制代码

ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column1);

唯一索引

唯一索引要求索引列的值必须唯一，但允许有空值（NULL）。如果是多列唯一索引，则组合的值必须唯一。

在创建表时创建：

sql 复制代码

CREATE TABLE table_name (
    column1 datatype,
    column2 datatype,
    UNIQUE INDEX index_name (column1)
);

在已存在的表上创建：

sql 复制代码

CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column1);

使用 ALTER TABLE 语句创建：

sql 复制代码

ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE INDEX index_name (column1);

全文索引

全文索引主要用于在文本数据（如文章内容、评论等）中进行全文搜索。它可以对文本中的关键词进行索引，从而加快全文搜索的速度。MySQL 支持在 CHAR、VARCHAR 和 TEXT 类型的列上创建全文索引（但对中文的支持不是很好）；

在创建表时创建：

sql 复制代码

CREATE TABLE table_name (
    column1 TEXT,
    FULLTEXT INDEX index_name (column1)
);

在已存在的表上创建：

sql 复制代码

CREATE FULLTEXT INDEX index_name ON table_name (column1);

使用 ALTER TABLE 语句创建：

sql 复制代码

ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT INDEX index_name (column1);

使用示例：

sql 复制代码

SELECT * FROM table_name WHERE MATCH(column1) AGAINST('keyword' IN NATURAL LANGUAGE MODE);

复合索引

复合索引也称为联合索引，是在多个列上创建的索引。使用复合索引时需要遵循最左匹配原则，即查询条件需要从索引的最左边列开始依次匹配。

最左匹配原则：最左匹配原则是指在使用复合索引进行查询时，MySQL（以 MySQL 数据库为例）会按照复合索引中列的顺序，从最左边的列开始依次匹配查询条件，直到遇到范围查询（如 >、<、BETWEEN、LIKE 以通配符开头）等条件停止匹配。也就是说，如果复合索引包含多个列，只有当查询条件中使用了索引最左边的列或者连续的左边几列时，索引才会被有效使用。

在创建表时创建：

sql 复制代码

CREATE TABLE table_name (
    column1 datatype,
    column2 datatype,
    INDEX index_name (column1, column2)
);

在已存在的表上创建：

sql 复制代码

CREATE INDEX index_name ON table_name (column1, column2);

使用 ALTER TABLE 语句创建：

sql 复制代码

ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column1, column2);

索引创建原则

频繁作为查询条件的字段应该创建索引
唯一性太差的字段不适合单独创建索引，即使频繁作为查询条件
更新频繁的字段不适合作为索引
不会在where子句中出现的，不适合创建索引;

4. 索引失效的问题

常见的索引失效情况：

违背最左匹配原则：对于复合索引，只有查询条件按照索引列从左到右的顺序依次使用，索引才会被有效利用。若跳过某些列，可能导致索引失效
对索引列使用函数或表达式：当在查询条件中对索引列使用函数或表达式时，数据库无法直接使用索引进行查找，可能会导致索引失效。
类型不匹配：如果查询条件中的数据类型与索引列的数据类型不一致，数据库可能需要进行隐式类型转换，从而导致索引失效。
范围查询后索引中断：在复合索引中，若存在范围查询（如 >、<、BETWEEN 等），范围查询之后的索引列将无法使用索引。
OR 连接条件 ：当使用 OR 连接多个条件时，如果其中一个条件不使用索引，可能会导致整个查询的索引失效。

总结

以上便是本文的全部内容，希望对你有所帮助，感谢阅读！