MySQL 索引：核心原理、数据结构与优化实践

索引是数据库性能优化的核心工具，能够极大提升查询效率。

然而，不当使用索引也可能带来写入性能下降、维护成本增加等问题。

本文将系统讲解MySQL索引的原理、结构、类型、创建与优化策略，帮助你深入理解索引工作机制。

---

一、索引的核心作用

索引的主要作用是提高数据库的查询速度，尤其是在大数据量表中，通过索引可以快速定位到目标数据，避免全表扫描。

代价： 索引需要维护，会降低增、删、改操作的效率。

因此，是否创建索引、创建什么样的索引，需要根据业务场景权衡。

---

二、索引背后的数据结构

索引的本质是在原有数据之上建立一种高效的数据结构 ，以加速查找。MySQL中最常用的索引数据结构是B+树。

为什么是B+树？

B+树具有以下优势：

• 矮胖结构，高度低：减少磁盘I/O次数。
• 叶子节点有序且用链表连接：支持高效的范围查询。
• 非叶子节点只存目录（指针）：可存储更多目录项，管理更多数据页。

相比之下：

• 链表：查找效率O(N)
• 二叉搜索树：可能退化成链表，且高度高
• AVL/红黑树：高度依然较高，I/O多
• Hash索引：大量数据哈希冲突严重，并且不支持范围查询，InnoDB默认不支持

---

三、MySQL索引类型

索引类型	说明
主键索引（PRIMARY KEY）	唯一且不为空，一张表只能有一个
唯一索引（UNIQUE）	值必须唯一，允许为空
普通索引（INDEX）	最基本的索引，无唯一性约束
全文索引（FULLTEXT）	用于全文搜索，仅MyISAM支持（中文需插件）

---

四、索引的物理存储：Page与Buffer Pool

1. MySQL与磁盘交互单位

• 操作系统IO单位：4KB（块）
• MySQL InnoDB IO单位：16KB（Page）

2. Buffer Pool

MySQL启动时会申请一块大内存（默认128MB）作为Buffer Pool，用于缓存磁盘中的Page，减少直接磁盘I/O。

3. Page管理

每个Page用结构体描述，通过链表组织。数据加载时从磁盘读入Buffer Pool，修改后再刷回磁盘。

---

五、主键索引为什么有序？

我们创建一个表并乱序插入数据：

CREATE TABLE user (
    id INT PRIMARY KEY,
    age INT NOT NULL,
    name VARCHAR(32) NOT NULL
);

查询时发现结果按id排序：

+----+-----+-----------+
| id | age | name      |
+----+-----+-----------+
|  1 |  56 | 欧阳锋    |
|  2 |  26 | 黄蓉      |
|  3 |  18 | 杨过      |
|  4 |  16 | 小龙女    |
|  5 |  36 | 郭靖      |
+----+-----+-----------+

原因：主键索引在物理存储上是按主键值排序的，便于构建B+树目录结构，提高查询效率。

---

六、B+树索引结构图示

1. 单Page目录

2. 多级Page目录 → B+树

B+树特点：

• 非叶子节点只存储指针（目录）
• 叶子节点存储数据，并用链表连接
• 支持高效的范围查询

---

七、聚簇索引 vs 非聚簇索引

类型	存储方式	引擎
聚簇索引	索引与数据存放在一起（叶子节点存数据）	InnoDB
非聚簇索引	索引与数据分离（叶子节点存数据地址）	MyISAM

InnoDB辅助索引（回表查询）

InnoDB的辅助索引叶子节点存储的是主键值，而不是数据地址。查询时需要：

1. 在辅助索引B+树中找到主键值
2. 再回到主键索引中查找完整数据

为什么存主键值而不存地址？

因为数据地址可能变化，存主键值可避免频繁同步更新辅助索引，维护成本更低。

---

八、索引操作语法

1. 查看索引

SHOW INDEX FROM user;
-- 或
DESC user;

2. 创建索引

-- 普通索引
ALTER TABLE user ADD INDEX(name);
CREATE INDEX idx_name ON user(name);

-- 唯一索引
ALTER TABLE user ADD UNIQUE(age);

-- 主键索引
ALTER TABLE user ADD PRIMARY KEY(id);

3. 删除索引

ALTER TABLE user DROP INDEX idx_name;
ALTER TABLE user DROP PRIMARY KEY;

---

九、复合索引与最左匹配原则

1. 创建复合索引

CREATE INDEX idx_age_name ON user(age, name);

2. 最左匹配原则

索引按列顺序存储，查询时必须从最左列开始匹配：

• ✅ WHERE age = 20 AND name = '张三'
• ✅ WHERE age = 20
• ❌ WHERE name = '张三'（无法使用该复合索引）

3. 索引覆盖

如果查询的列都在索引中，则无需回表：

SELECT name FROM user WHERE age = 20;

此时直接在索引中即可获取数据，效率极高。

---

十、索引创建原则

1. 频繁作为查询条件的列应建索引
2. 区分度高的列适合建索引（如ID、手机号）
3. 频繁更新的列谨慎建索引（维护成本高）
4. 不在WHERE中出现的列不应建索引
5. 小表不建议建索引（全表扫描可能更快）

---

十一、全文索引（FULLTEXT）

仅MyISAM支持，适用于文本内容搜索：

CREATE TABLE articles (
    id INT,
    title VARCHAR(256),
    body TEXT,
    FULLTEXT(title, body)
) ENGINE=MyISAM;

-- 使用全文索引查询
SELECT * FROM articles WHERE MATCH(title, body) AGAINST('database');

注意：MySQL默认全文索引不支持中文，需安装插件（如ngram）。

---

十二、索引失效常见场景

• 使用LIKE '%xxx'左模糊匹配
• 对索引列进行函数或表达式计算
• 类型转换（如字符串列用数字查询）
• 使用OR且部分列无索引
• 复合索引未遵循最左匹配原则

---

十三、使用EXPLAIN分析查询

EXPLAIN是MySQL提供的查询执行计划分析工具，可显示索引使用情况、扫描行数等关键信息：

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE age = 20;

输出结果包含：

• type：访问类型（如ref、index、all）
• key：实际使用的索引
• rows：预估扫描行数
• Extra：额外信息（如Using index、Using where）

---

总结

索引是数据库性能调优的双刃剑：

• ✅ 正确使用可极大提升查询性能
• ❌ 滥用或不当使用会导致写入性能下降、存储浪费

理解B+树结构、聚簇/非聚簇索引区别、最左匹配原则等核心概念，结合实际业务场景合理设计索引，才能让数据库既跑得快又跑得稳。

---

本文基于MySQL InnoDB引擎讲解，部分特性在其他引擎中有所不同。实际使用时请结合存储引擎特性进行决策。