MySQL【索引】篇：索引的分类、B+树、创建索引的原则、索引失效的情况...

思维导图

一、什么是索引？

什么是索引？

索引是提升查询速度的一种数据结构。

当你想查阅书中某个知识的内容，你会选择一页一页的找呢?还是在书的目录去找呢?

傻瓜都知道时间是宝贵的，当然是选择在书的目录去找，找到后再翻到对应的页。

书中的目录，就是充当索引的角色，方便我们快速查找书中的内容。

数据库中除了维护数据以外，还会额外维护索引，所以索引是++以空间换时间++的设计思想。

综上可得：

索引就是++帮助存储引擎快速获取数据的一种数据结构++ ，形象的说++索引就是数据的目录++。

有了索引之后，MySQL 不需要一行一行地全表扫描，而是能像查字典一样，沿着 B+ 树快速定位到数据，++大幅减少 IO 和 CPU 的消耗++。

为什么索引能减少 IO 消耗？

补充知识：IO 是什么？

IO，全称磁盘 IO，其中 I 表示 input，就是写数据，O 表示 output，就是读数据。

所以 IO 就是++数据库读取磁盘数据的次数++。

数据库的数据都存储在磁盘上，

每次读取数据就是从磁盘读取数据到内存上，

每次写入数据就是把内存的数据写到磁盘里。

因为磁盘很慢，内存很快。 一次磁盘 IO 可能是 几毫秒 ，但一次内存访问是 纳秒级。

所以数据库最贵的成本就是磁盘 IO。

因为索引是 B+ 树结构。

当某个字段无索引时，查找数据得全表扫描，查找速度为 O(n)，非常慢；
当某个字段有索引时，查找数据在 B+ 树里二分查找，查找速度为 O(log n)，非常快。

例如：我们要查找 user 表中所有 age = 30 的记录。

sql 复制代码

SELECT * FROM user WHERE age = 30;

无索引时：全表扫描

如果 age 没索引：

👉 必须从第一行扫描到最后一行

👉 每一行都要读磁盘，这就产生了大量 IO

时间复杂度 = O(n)，非常慢。

有索引时：B+ 树查找

如果 age 有索引：

👉 直接在 B+ 树里二分查找

👉 一次定位到磁盘页

👉 最多只需要 2~3 次磁盘 IO（树高通常 2~4 层）

时间复杂度 = O(log n) ，极快。

为什么索引能减少 CPU 消耗？

**补充知识：CPU 消耗是什么？ **

CPU 消耗指的是：CPU 用来进行计算、比较、排序、扫描数据的时间。

比如：

扫描一行行数据进行比较

做排序（ORDER BY）

做 MIN(), MAX() 运算

扫描 where 条件

这些都属于 CPU 消耗。

因为索引是 B+ 树结构。

当某个字段无索引 时，查找数据得全表扫描
- 从第一行开始，一行一行地++比对字段值++，直到找到目标行。
- 每一行都是一次 CPU 运算。 ** **
当某个字段有索引 时，查找数据则是通过 B+ 树进行二分查找。
- 只需要每层做一次 key 比较
- 例如三层 B+ 树，只需 3~5 次比较就能找到数据。 ** **

例如：我们要查找 user 表中++同时满足 age = 30 且 status = 1 的记录++。

sql 复制代码

SELECT * FROM user WHERE age = 30 AND status = 1

无索引时：每一行都必须做条件判断

全表扫描 = 每行都要做以下判断：

复制代码

- CPU 比较：age == 30？
- CPU 比较：status == 1？

👉 数据越大，CPU越累。

有索引时：B+ 树已经帮你排好序 + 过滤好范围

比如 age=30 放在 B+ 树的同一段叶子节点上。

CPU 不需要一行行判断，只需要扫描叶子节点的一小段。

👉 显著减少 CPU 工作量

++面试口语版：什么是索引？++

索引就是++帮助存储引擎快速获取数据的一种数据结构++ ，形象的说++索引就是数据库的++ ++目录++****。

MySQL 除了维护数据以外，还会额外维护索引的数据结构，这属于++以空间换时间++。

有了索引之后，MySQL 就不需要一行一行地全表扫描，而是能像查字典一样，沿着 B+ 树快速定位到数据，大幅减少 IO 和 CPU 的消耗。

二、索引的分类

按数据结构分类

从数据结构的角度来看，MySQL 常见索引有 B+Tree 索引、HASH 索引、Full-Text 索引。

++每一种存储引擎支持的索引类型不一定相同++，下表中总结了 MySQL 常见的存储引擎 InnoDB、MyISAM 和 Memory 分别支持的索引类型。

按物理存储分类

从物理存储的角度来看，索引分为聚簇索引（主键索引）、二级索引（辅助索引）。

聚簇索引

聚簇索引的 B+Tree 的叶子节点存放的是实际数据，所有完整的用户记录都存放在主键索引的 B+Tree 的叶子节点里；

二级索引

二级索引的 B+Tree 的叶子节点存放的是主键值，而不是实际数据。

后面我们会详细介绍这两个索引。

按字段特性分类

从字段特性的角度来看，索引分为主键索引、唯一索引、普通索引和前缀索引。

主键索引

主键索引（PRIMARY KEY） 就是++建立在主键字段上的索引++，通常在创建表的时候一起创建。

每张表必须有一个主键索引（可以是你建的，也可以是 Innodb 自己生成的隐藏主键）。
主键索引列的值 不可以为 NULL。
主键索引就是聚簇索引 ：
数据行按主键顺序存储在 B+Tree 的叶子节点。

建表时创建

在创建表时，创建主键索引的方式如下：

sql 复制代码

CREATE TABLE table_name (
  ...
  PRIMARY KEY(index_column_1) USING BTREE
);

示例：创建 user 表的时候，给 id 创建主键索引。

写法1：

sql 复制代码

CREATE TABLE user (
    id          BIGINT      NOT NULL,
    username    VARCHAR(50) NOT NULL,
    email       VARCHAR(100),
    phone       VARCHAR(20),
    created_at  DATETIME,
    PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB;

写法2：

sql 复制代码

CREATE TABLE user (
    id BIGINT NOT NULL PRIMARY KEY,
    ...
);

建表后创建

sql 复制代码

ALTER TABLE table_name
ADD PRIMARY KEY (column_name);

示例：给 user 表的 id 字段设置为主键

sql 复制代码

ALTER TABLE user
ADD PRIMARY KEY (id);

唯一索引

唯一索引（UNIQUE）就是建立在 UNIQUE 字段上的索引。

一张表可以创建多个唯一索引。
++索引列的值不能重复++，但可以为 NULL。
唯一索引用来保证数据不会重复。
常见的唯一索引有：手机号、身份证号等。

建表时创建

方式 1： 在建表时，使用 CREATE TABLE 创建唯一索引

sql 复制代码

CREATE TABLE table_name (
  ...
  UNIQUE KEY(index_column_1, index_column_2, ...)
);

示例：在创建 user 表时，给 username 和 email 两个字段创建唯一索引。

sql 复制代码

CREATE TABLE user (
    id BIGINT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(100),
    UNIQUE KEY uk_username (username),      -- 唯一索引
    UNIQUE KEY uk_email (email)            -- 再建一个
);

方式2： 在建表时，使用 CREATE UNIQUE INDEX 创建唯一索引

sql 复制代码

CREATE UNIQUE INDEX idex_name
ON table_name(index_column_1, index_column_2, ...);

示例：

sql 复制代码

CREATE UNIQUE INDEX uk_username ON user(username);

建表后创建

方式 3：创建表后，使用 ALTER TABLE 添加唯一索引

sql 复制代码

ALTER TABLE table_name
ADD UNIQUE KEY idex_name (column_name);

示例：在创建 user 表后，给 username 字段创建唯一索引 uk_username。

sql 复制代码

ALTER TABLE user ADD UNIQUE KEY uk_username (username);

普通索引

普通索引就是建立在普通字段上的索引，是最基础、最常用的索引。它既不要求字段为主键，也不要求字段为 UNIQUE，只是用来提高查询效率。

建表时创建

在创建表时，创建普通索引的方式如下：

sql 复制代码

CREATE TABLE table_name (
  ...
  INDEX idx_name (index_column)
);

示例：

sql 复制代码

CREATE TABLE user (
    id BIGINT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(100),
    phone VARCHAR(20),
    INDEX idx_phone (phone)      -- 普通索引
);

建表后创建

建表后，如果要创建普通索引，可以使用下面这条命令：

方式1：

sql 复制代码

CREATE INDEX idx_name ON table_name(index_column);

示例：

sql 复制代码

CREATE INDEX idx_phone ON user(phone);

方式2：

sql 复制代码

ALTER TABLE table_name ADD INDEX idx_name (idx_column);

示例：

sql 复制代码

ALTER TABLE user ADD INDEX idx_phone (phone);

前缀索引

前缀索引（PREFIX INDEX）就是++对字符串类型字段的++ ++前几个字符++ ++建立的索引++，而不是对整个字段建立索引。

使用前缀索引的目的就是为了：提升查询效率的同时，++减少索引占用的存储空间++。

经典用途有：长字符串，如文章标题、URL、邮箱。

注意：前缀索引不能用于 ORDER BY、GROUP BY 完全覆盖查询。

建表时创建

在创建表时，创建普通索引的方式如下：

sql 复制代码

CREATE TABLE table_name (
    ...,
    column_name column_type,
    INDEX idx_name (column_name(length))
);

示例：

sql 复制代码

CREATE TABLE user (
    ...,
    email VARCHAR(100),
    INDEX idx_email_prefix (email(10))
);

建表后创建

sql 复制代码

CREATE INDEX idx_name ON tab_name(col_name(length));

示例：假设 email 很长，我们只索引前 10 个字符。

sql 复制代码

CREATE INDEX idx_email_prefix ON user(email(10));

按字段个数分类

从字段个数的角度来看，索引可以分为单列索引、联合索引（复合索引）。

单列索引

单列索引，就是++建立在单列字段上的索引++，比如主键索引。

联合索引

联合索引（COMPOSITE INDEX） ，就是++建立在多个字段上的索引++。

会遵守 最左前缀原则：从最左边字段开始，连续使用多少，就能利用多少索引。
应用于多条件查询（where a=x and b=y）。

一般在建表后，创建联合索引，命令如下：

sql 复制代码

CREATE INDEX idx_a_b_c ON table(a, b, c);

示例：将用户表中的 name 和 age 字段组合成联合索引(name, age)，创建的联合索引如下：

sql 复制代码

CREATE INDEX idx_name_age ON table(name, age);

MySQL 索引总结表

索引类型	是否唯一	说明
主键索引	是	聚簇索引，数据按主键排序
唯一索引	是	允许多个 NULL
普通索引	否	最常用
前缀索引	否	长字符串节省空间
联合索引	取决于是否 UNIQUE	多字段索引，遵循最左匹配

++面试口语版：MySQL 有哪些索引？++

MySQL 主要有++主键索引、普通索引、唯一索引、前缀索引和联合索引++这几种索引。

Innodb 引擎会要求++每一张表都必须要有一个++ ++主键索引++，比如表里的 id 字段就是主键索引。

对于需要++保证数据不重复++ 的字段，如手机号、身份证号等，我们可以建立**++唯一索引++**。

针对++查询比较频繁的字段++ ，我们可以针对这个字段建立最常用的**++普通索引++**。

对于长字符字段，比如文章标题、商品名称等，我们可以++只对这些字段的前缀部分建立索引++ ，这就是**++前缀索引++**，可以减少索引的存储空间。

如果是++多个字段++ 的话，可以考虑建立**++联合索引++ **，利用++多字段组合查询++来提高查询效率。