从零起步学习MySQL || 第七章：初识索引底层运用及性能优化（结合底层数据结构讲解）

一、什么是 MySQL 中的索引？

定义：

索引是数据库中一种用于 加快数据查询速度 的数据结构。

它就像一本书的"目录"一样，可以让数据库更快地找到你想要的数据，而不需要从头到尾扫描整张表。

简单比喻：

假设有一本 1000 页的书：

• 没有索引时：你找"第 732 页的某个内容"，只能一页页翻；

• 有索引时：你看目录就能直接跳转到对应页码。

在 MySQL 中，索引是存储引擎层（如 InnoDB）维护的一种 数据结构 ，常用的数据结构是 B+ 树。

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二、为什么需要索引？

索引的主要作用：

1. 加快数据查询速度

2. 加快排序、分组等操作

3. 加快表的连接（JOIN）

4. 通过唯一索引保证数据唯一性

但要注意：

• 索引会占用额外的磁盘空间；

• 写入/更新/删除数据时也会维护索引，稍微降低写入性能。

所以：索引是"以空间换时间"的机制。

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三、MySQL索引的分类

索引可以按多种维度分类：

我们主要从以下四种维度讲解：

1️⃣ 按 数据结构 分类

2️⃣ 按 物理存储 分类

3️⃣ 按 字段特性 分类

4️⃣ 按 字段个数 分类

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① 按数据结构分类

类型	底层结构	特点	举例
B+树索引（最常用）	B+ Tree	有序、支持范围查询	普通索引、主键索引、唯一索引
Hash索引	哈希表	查找速度快，但不支持范围查询	MEMORY 引擎中可用
R-Tree索引	空间索引结构	用于地理空间数据（GIS）	在 MyISAM 中支持
Full-text全文索引	倒排索引	用于全文搜索	在 MyISAM、InnoDB 中都可用

举例：

-- 创建B+树索引（默认）
CREATE INDEX idx_name ON user(name);

-- 创建全文索引
CREATE FULLTEXT INDEX idx_content ON article(content);

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② 按物理存储分类

类型	是否和数据一起存储	特点	举例
聚簇索引（Clustered Index）	数据与索引存储在一起	主键索引，每个表只能有一个	InnoDB 主键
非聚簇索引（Non-Clustered Index）	索引与数据分开存储	存储的是数据地址或主键值	普通索引、唯一索引

举例：

-- InnoDB 聚簇索引
CREATE TABLE student (
  id INT PRIMARY KEY,       -- 主键聚簇索引
  name VARCHAR(50),
  age INT,
  INDEX idx_name(name)      -- 非聚簇索引
);

解释：

• id 是主键 → 聚簇索引；

• idx_name 是普通索引 → 非聚簇索引。

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③ 按字段特性分类

类型	特点	举例
主键索引（Primary Key）	唯一且不能为 NULL，每个表只能有一个	PRIMARY KEY(id)
唯一索引（Unique Index）	值唯一但可为 NULL	UNIQUE INDEX idx_email(email)
普通索引（Normal Index）	无限制	INDEX idx_name(name)
全文索引（Full-text Index）	用于文本匹配	FULLTEXT(content)

举例：

CREATE TABLE user (
  id INT PRIMARY KEY,                -- 主键索引
  email VARCHAR(100) UNIQUE,         -- 唯一索引
  name VARCHAR(50), 
  INDEX idx_name(name),              -- 普通索引
  FULLTEXT INDEX idx_bio(bio)        -- 全文索引
);

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④ 按字段个数分类

类型	特点	举例
单列索引	只对一个字段建立索引	INDEX idx_name(name)
联合索引（复合索引）	对多个字段联合建立索引	INDEX idx_user(name, age)

举例：

-- 单列索引
CREATE INDEX idx_name ON user(name);

-- 联合索引
CREATE INDEX idx_name_age ON user(name, age);

注意：

联合索引遵循 最左前缀原则 ，即索引 (name, age) 实际上相当于对：

• (name)

• (name, age)

  有索引效果，但对 (age) 单独无效。

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四、总结表格一览

分类维度	类型	示例
按数据结构	B+树索引、Hash索引、R-Tree、全文索引	CREATE INDEX idx_name ON user(name)
按物理存储	聚簇索引、非聚簇索引	主键索引 vs 普通索引
按字段特性	主键、唯一、普通、全文	PRIMARY KEY(id)、UNIQUE(email)
按字段个数	单列索引、联合索引	(name)、(name, age)

补充讲解：

补充一 、最左匹配原则（Leftmost Prefix Rule）

✅ 1. 定义

"最左匹配原则"是指：

联合索引会从最左边的字段开始匹配，只有按照最左的字段顺序使用索引，索引才会生效。

换句话说：

MySQL 从联合索引的 第一个字段 开始匹配条件，

当中途遇到 范围查询（如 >, <, BETWEEN, LIKE 'xxx%'） 时，就会停止继续匹配后面的字段。

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✅ 2. 举例讲解

假设我们有如下表：

CREATE TABLE user (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  age INT,
  sex CHAR(1),
  INDEX idx_name_age_sex(name, age, sex)
);

索引的顺序是：(name, age, sex)。

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📘 例1：完整匹配（使用索引）

SELECT * FROM user WHERE name = 'Tom' AND age = 20 AND sex = 'M';

✅ 按 (name, age, sex) 顺序依次匹配，用到了全部三列索引 。

👉 索引使用情况：name → age → sex

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📘 例2：部分匹配（仍然使用索引）

SELECT * FROM user WHERE name = 'Tom' AND age = 20;

✅ 用到了前两列 (name, age)。

👉 索引使用情况：name → age

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📘 例3：只用最左字段（仍使用索引）

SELECT * FROM user WHERE name = 'Tom';

✅ 用到了索引的第一列 name。

👉 索引使用情况：name

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📘 例4：跳过最左字段（索引失效）

SELECT * FROM user WHERE age = 20;

❌ 不符合最左匹配原则，因为没有使用 name。

👉 索引 完全失效，需要全表扫描。

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📘 例5：范围查询中断匹配

SELECT * FROM user WHERE name = 'Tom' AND age > 18 AND sex = 'M';

✅ 只会使用 (name, age) 索引部分；

❌ 不会使用 sex，因为 age > 18 是范围查询。

👉 索引使用情况：name → age（停止）

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📘 例6：顺序不一致但可优化

SELECT * FROM user WHERE age = 20 AND name = 'Tom';

✅ 虽然条件顺序不一致，但 MySQL 优化器会自动调整 顺序，依然可以使用 (name, age) 索引。

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📘 例7：LIKE 前缀匹配可用索引

SELECT * FROM user WHERE name LIKE 'T%';

✅ LIKE 'T%' 等价于范围查询 'T' <= name < 'U'，仍然可用索引。

但：

SELECT * FROM user WHERE name LIKE '%Tom%';

❌ 前面有通配符 %，索引失效。

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三、索引下推（Index Condition Pushdown, ICP）

✅ 1. 定义

索引下推（ICP） 是 MySQL 5.6 引入的一种 索引优化机制。

在没有 ICP 之前，MySQL 在通过索引定位到数据行后，会把这些行提取出来交给 Server 层 再做 WHERE 条件判断。

而有了 ICP 后，一部分 WHERE 条件判断可以 在存储引擎层完成，减少回表次数，提高性能。

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✅ 2. 举例说明

仍然以这个表为例：

CREATE TABLE user (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  age INT,
  sex CHAR(1),
  INDEX idx_name_age(name, age)
);

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📘 示例1：没有索引下推的情况

SELECT * FROM user WHERE name LIKE 'Tom%' AND age = 20;

假设联合索引 (name, age)：

• name LIKE 'Tom%' 是范围查询；

• 所以索引只能匹配 name，不能直接匹配 age。

🔹 没有 ICP 时的执行逻辑：

1. 通过索引扫描所有 name 以 'Tom%' 开头的记录；

2. 每匹配一条记录，都回表取完整行；

3. 再在 Server 层 判断 age = 20；

4. 不符合的行被丢弃。

👉 缺点：回表次数太多（磁盘 IO 多）。

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📘 示例2：启用索引下推的情况（ICP）

有 ICP 时：

1. 通过索引扫描 name LIKE 'Tom%'；

2. 在索引层直接判断 age = 20；

3. 只有满足 age = 20 的行才回表取数据。

👉 优势：

• 减少回表次数；

• 大幅提升查询效率。

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✅ 3. ICP 的触发条件

• 必须是 InnoDB 或 MyISAM 引擎；

• 必须是 联合索引；

• 查询语句中有 范围查询 + 其他条件；

• 其他条件可以在索引中判断的情况下才生效。

  最左匹配 + 索引下推 对比总结

  特性	最左匹配原则	索引下推（ICP）
  定义	联合索引从最左字段开始依次匹配，中断后不再匹配	在存储引擎层提前过滤数据，减少回表
  作用阶段	索引匹配阶段	存储引擎读取阶段
  是否减少IO	否	是
  是否加速查询	是	是
  触发条件	联合索引	范围查询 + 其他索引列条件
  执行计划标识	key=idx_xxx	Using index condition