一文详解Mysql索引

背景

        索引是存储引擎用于快速找到一条记录的数据结构。索引对良好的性能非常关键。尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对性能的影响愈发重要。接下来，就来详细探索一下索引。

索引是什么

        索引（Index）是帮助数据库高效获取数据的数据结构。它们被用作包含所关心数据的表指针，通过一个索引，能从表中直接找到一个特定的记录，而不必连续顺序扫描这个表。

索引的分类

        索引有很多种类型，可以为不同的场景提供更好的性能。在Mysql中，索引是存储在引擎层而不是服务器层实现的，所以不同的存储引擎有不同的实现，并没有统一的索引标准。

按照存储结构划分

B-Tree 索引（B-树索引）

B-Tree 索引是最常见的索引类型，几乎所有的数据库系统都支持这种索引。B-Tree 索引是一种平衡树结构，能够保持数据的有序性，并且支持高效的查找、插入和删除操作。

特点：

• 平衡性：B-Tree 是一种平衡树，所有叶子节点的深度相同。
• 多路性：每个节点可以有多个子节点，这样可以减少树的高度，从而减少查找路径。
• 顺序访问：B-Tree 的叶子节点之间通过指针相连，支持顺序访问。

优点：

• 支持范围查询和排序操作。
• 插入和删除操作较为高效。

缺点：

• 维护平衡树的结构需要一定的开销。
• 对于频繁的插入和删除操作，性能可能会有所下降。

2. B+Tree 索引（B+树索引）

B+Tree 是 B-Tree 的变种，是数据库系统中最常用的索引类型。B+Tree 在 B-Tree 的基础上进行了优化，使其更适合磁盘存储和范围查询。

特点：

• 非叶子节点只存储键值信息：非叶子节点不存储数据，只存储键值和指向子节点的指针。
• 叶子节点存储数据：所有数据都存储在叶子节点中，叶子节点之间通过指针相连，形成一个双向链表。
• 顺序访问指针：叶子节点之间有顺序访问指针，支持高效的范围查询。

优点：

• 支持高效的范围查询和排序操作。
• 由于非叶子节点只存储键值信息，可以存储更多的键值，从而减少树的高度，提高查找效率。

缺点：

• 维护树的平衡结构需要一定的开销。
• 对于频繁的插入和删除操作，性能可能会有所下降。

3. Hash 索引

Hash 索引基于哈希表实现，通过哈希函数将键值映射到哈希表中的位置，从而实现快速查找。

特点：

• 哈希函数：通过哈希函数将键值映射到哈希表中的位置。
• 等值查询：适用于等值查询，不支持范围查询。

优点：

• 查找速度非常快，时间复杂度为 O(1)。
• 哈希表结构紧凑，占用空间较小。

缺点：

• 不支持范围查询和排序操作。
• 当发生哈希冲突时，性能会下降。
• 需要处理哈希冲突的问题。

4. R-Tree 索引（R-树索引）

R-Tree 索引主要用于多维数据的存储和查询，常用于地理信息系统（GIS）和空间数据库中。

特点：

• 多维数据：支持多维数据的存储和查询。
• 空间查询：适用于范围查询、邻近查询和包含查询等空间查询操作。

优点：

• 支持高效的多维数据查询。
• 适用于地理信息系统和空间数据库。

缺点：

• 维护树的结构需要一定的开销。
• 对于高维数据，性能可能会下降。

5. 全文索引（Full-Text 索引）

全文索引用于对文本数据进行全文搜索，适用于大文本字段的模糊查询。

特点：

• 关键词搜索：支持对文本数据中的关键词进行搜索。
• 倒排索引：通常使用倒排索引来实现全文搜索。

优点：

• 支持高效的全文搜索。
• 适用于大文本字段的模糊查询。

缺点：

• 创建和维护全文索引需要一定的开销。
• 对于小文本字段，全文索引的优势不明显。

按照逻辑功能划分

1. 普通索引：最基本的索引类型，没有唯一性之类的限制。用于加速对表中数据的查询。
2. 唯一索引：不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。用于确保数据的唯一性。
3. 主键索引：一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一个表只能有一个主键索引。
4. 全文索引：用于对文本数据进行全文搜索。适用于大文本字段的模糊查询。

按照物理实现划分

1. 聚集索引：表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序相同。一个表只能有一个聚集索引。
2. 非聚集索引：表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序可以不同。一个表可以有多个非聚集索引。

索引的优点

• 加速数据检索：索引可以显著提高查询的速度，尤其是在大型表中进行搜索时。
• 保证数据唯一性：唯一索引可以确保数据库表中每一行数据的唯一性。
• 加速表之间的连接：在连接操作中，索引可以显著提高连接的速度。
• 减少排序和分组的时间：在使用ORDER BY、GROUP BY子句进行数据检索时，利用索引可以减少排序和分组的时间。

索引的缺点

• 占用物理空间：索引需要占用额外的存储空间。
• 降低数据维护速度：当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，降低了数据的维护速度。

如何选择索引

• 频繁查询的字段：对经常出现在WHERE子句中的字段建立索引。
• 连接操作的字段：对连接操作中使用的字段建立索引。
• 排序和分组的字段：对ORDER BY和GROUP BY子句中的字段建立索引。

如何使用索引

• 选择合适的索引类型：根据查询需求选择普通索引、唯一索引、聚集索引或非聚集索引。
• 避免过多的索引：索引数量过多会影响数据的插入、更新和删除操作的性能。
• 使用覆盖索引：在查询中只选择索引列，避免回表操作。
• 定期重建索引：对频繁更新的表，定期重建索引以保持索引的效率。

索引失效的场景

索引失效是指在数据库查询过程中，由于某些原因导致索引无法被有效利用，从而使查询性能下降，甚至退化为全表扫描的情况。以下是一些常见的索引失效场景：

1. 使用函数或表达式：在查询中对列使用函数、表达式或计算，可能导致索引无法生效。

2. 使用通配符开头的模糊搜索：如 LIKE '%pattern%' 形式的模糊搜索，索引通常无法用于查找匹配项。避免方法：尽量避免通配符开头，可以考虑使用 'pattern%' 来进行模糊搜索。

3. 类型隐式转换：参数类型与字段类型不匹配，导致类型发生了隐式转换，索引失效。

4. 使用OR操作：查询条件使用OR关键字，如果其中一个字段没有创建索引，则可能导致整个查询语句索引失效。

5. 违背最左匹配原则：在使用组合索引时，不满足最左匹配原则等。

6. 两列做比较：在查询条件中对两个索引列进行比较操作，可能导致索引失效。

7. 不等于比较：使用不等（<> 或 !=）进行比较时，可能导致索引失效。

8. 其他：数据库优化器的其他优化策略，比如优化器认为在某些情况下，全表扫描比走索引快，则它就会放弃索引。

        了解这些索引失效的场景和避免方法，可以帮助我们更好地设计和维护数据库索引，从而提高数据库查询性能。