Mysql索引类型总结

按照数据结构维度划分：

• BTree 索引：MySQL 里默认和最常用的索引类型。只有叶子节点存储 value，非叶子节点只有指针和 key。存储引擎 MyISAM 和 InnoDB 实现 BTree 索引都是使用 B+Tree，但二者实现方式不一样（前面已经介绍了）。
• 哈希索引：类似键值对的形式，一次即可定位。
• RTree 索引：一般不会使用，仅支持 geometry 数据类型，优势在于范围查找，效率较低，通常使用搜索引擎如 ElasticSearch 代替。
• 全文索引：对文本的内容进行分词，进行搜索。目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。一般不会使用，效率较低，通常使用搜索引擎如 ElasticSearch 代替。

按照底层存储方式角度划分：

• 聚簇索引（聚集索引）：索引结构和数据一起存放的索引，InnoDB 中的主键索引就属于聚簇索引。
• 非聚簇索引（非聚集索引）：索引结构和数据分开存放的索引，二级索引(辅助索引)就属于非聚簇索引。MySQL 的 MyISAM 引擎，不管主键还是非主键，使用的都是非聚簇索引。

按照应用维度划分：

• 主键索引：加速查询 + 列值唯一（不可以有 NULL）+ 表中只有一个。
• 普通索引：仅加速查询。
• 唯一索引：加速查询 + 列值唯一（可以有 NULL）。
• 覆盖索引：一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值。
• 联合索引：多列值组成一个索引，专门用于组合搜索，其效率大于索引合并。
• 全文索引：对文本的内容进行分词，进行搜索。目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。一般不会使用，效率较低，通常使用搜索引擎如 ElasticSearch 代替。

MySQL 8.x 中实现的索引新特性：

• 隐藏索引：也称为不可见索引，不会被优化器使用，但是仍然需要维护，通常会软删除和灰度发布的场景中使用。主键不能设置为隐藏（包括显式设置或隐式设置）。
• 降序索引：之前的版本就支持通过 desc 来指定索引为降序，但实际上创建的仍然是常规的升序索引。直到 MySQL 8.x 版本才开始真正支持降序索引。另外，在 MySQL 8.x 版本中，不再对 GROUP BY 语句进行隐式排序。
• 函数索引：从 MySQL 8.0.13 版本开始支持在索引中使用函数或者表达式的值，也就是在索引中可以包含函数或者表达式。

主键索引(Primary Key)

数据表的主键列使用的就是主键索引。

一张数据表有只能有一个主键，并且主键不能为 null，不能重复。

在 MySQL 的 InnoDB 的表中，当没有显示的指定表的主键时，InnoDB 会自动先检查表中是否有唯一索引且不允许存在 null 值的字段，如果有，则选择该字段为默认的主键，否则 InnoDB 将会自动创建一个 6Byte 的自增主键。

                                                                   主键索引

二级索引
 

二级索引（Secondary Index）的叶子节点存储的数据是主键的值，也就是说，通过二级索引可以定位主键的位置，二级索引又称为辅助索引/非主键索引。

唯一索引，普通索引，前缀索引等索引都属于二级索引。

PS: 不懂的同学可以暂存疑，慢慢往下看，后面会有答案的，也可以自行搜索。

1. 唯一索引(Unique Key):唯一索引也是一种约束。唯一索引的属性列不能出现重复的数据，但是允许数据为 NULL，一张表允许创建多个唯一索引。 建立唯一索引的目的大部分时候都是为了该属性列的数据的唯一性，而不是为了查询效率。
2. 普通索引(Index):普通索引的唯一作用就是为了快速查询数据，一张表允许创建多个普通索引，并允许数据重复和 NULL。
3. 前缀索引(Prefix):前缀索引只适用于字符串类型的数据。前缀索引是对文本的前几个字符创建索引，相比普通索引建立的数据更小，因为只取前几个字符。
4. 全文索引(Full Text):全文索引主要是为了检索大文本数据中的关键字的信息，是目前搜索引擎数据库使用的一种技术。Mysql5.6 之前只有 MYISAM 引擎支持全文索引，5.6 之后 InnoDB 也支持了全文索引。

二级索引:

                                                                 二级索引

聚簇索引与非聚簇索引

聚簇索引（聚集索引）

聚簇索引介绍

聚簇索引（Clustered Index）即索引结构和数据一起存放的索引，并不是一种单独的索引类型。InnoDB 中的主键索引就属于聚簇索引。

在 MySQL 中，InnoDB 引擎的表的 .ibd文件就包含了该表的索引和数据，对于 InnoDB 引擎表来说，该表的索引(B+树)的每个非叶子节点存储索引，叶子节点存储索引和索引对应的数据。

聚簇索引的优缺点

优点：

• 查询速度非常快：聚簇索引的查询速度非常的快，因为整个 B+树本身就是一颗多叉平衡树，叶子节点也都是有序的，定位到索引的节点，就相当于定位到了数据。相比于非聚簇索引， 聚簇索引少了一次读取数据的 IO 操作。
• 对排序查找和范围查找优化：聚簇索引对于主键的排序查找和范围查找速度非常快。

缺点：

• 依赖于有序的数据：因为 B+树是多路平衡树，如果索引的数据不是有序的，那么就需要在插入时排序，如果数据是整型还好，否则类似于字符串或 UUID 这种又长又难比较的数据，插入或查找的速度肯定比较慢。
• 更新代价大：如果对索引列的数据被修改时，那么对应的索引也将会被修改，而且聚簇索引的叶子节点还存放着数据，修改代价肯定是较大的，所以对于主键索引来说，主键一般都是不可被修改的。

非聚簇索引（非聚集索引）

非聚簇索引介绍

非聚簇索引(Non-Clustered Index)即索引结构和数据分开存放的索引，并不是一种单独的索引类型。二级索引(辅助索引)就属于非聚簇索引。MySQL 的 MyISAM 引擎，不管主键还是非主键，使用的都是非聚簇索引。

非聚簇索引的叶子节点并不一定存放数据的指针，因为二级索引的叶子节点就存放的是主键，根据主键再回表查数据。

非聚簇索引的优缺点

优点：

更新代价比聚簇索引要小 。非聚簇索引的更新代价就没有聚簇索引那么大了，非聚簇索引的叶子节点是不存放数据的。

缺点：

• 依赖于有序的数据:跟聚簇索引一样，非聚簇索引也依赖于有序的数据
• 可能会二次查询(回表):这应该是非聚簇索引最大的缺点了。 当查到索引对应的指针或主键后，可能还需要根据指针或主键再到数据文件或表中查询。

这是 MySQL 的表的文件截图:

                                                     MySQL 表的文件

聚簇索引和非聚簇索引:

                                                    聚簇索引和非聚簇索引

非聚簇索引一定回表查询吗(覆盖索引)?

非聚簇索引不一定回表查询。

试想一种情况，用户准备使用 SQL 查询用户名，而用户名字段正好建立了索引。

 SELECT name FROM table WHERE name='guang19';

那么这个索引的 key 本身就是 name，查到对应的 name 直接返回就行了，无需回表查询。

即使是 MYISAM 也是这样，虽然 MYISAM 的主键索引确实需要回表，因为它的主键索引的叶子节点存放的是指针。但是！如果 SQL 查的就是主键呢?

SELECT id FROM table WHERE id=1;

主键索引本身的 key 就是主键，查到返回就行了。这种情况就称之为覆盖索引了。

覆盖索引和联合索引

覆盖索引

如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们就称之为 覆盖索引（Covering Index） 。

在 InnoDB 存储引擎中，非主键索引的叶子节点包含的是主键的值。这意味着，当使用非主键索引进行查询时，数据库会先找到对应的主键值，然后再通过主键索引来定位和检索完整的行数据。这个过程被称为“回表”。

覆盖索引即需要查询的字段正好是索引的字段，那么直接根据该索引，就可以查到数据了，而无需回表查询。

如主键索引，如果一条 SQL 需要查询主键，那么正好根据主键索引就可以查到主键。再如普通索引，如果一条 SQL 需要查询 name，name 字段正好有索引，

那么直接根据这个索引就可以查到数据，也无需回表。

                                                                  覆盖索引

我们这里简单演示一下覆盖索引的效果。

1、创建一个名为 cus_order 的表，来实际测试一下这种排序方式。为了测试方便， cus_order 这张表只有 id、score、name这 3 个字段。

CREATE TABLE `cus_order` (`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,`score` int(11) NOT NULL,`name` varchar(11) NOT NULL DEFAULT '',PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=100000 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

2、定义一个简单的存储过程（PROCEDURE）来插入 100w 测试数据。

DELIMITER ;;
CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `BatchinsertDataToCusOder`(IN start_num INT,IN max_num INT)
BEGINDECLARE i INT default start_num;WHILE i < max_num DOinsert into `cus_order`(`id`, `score`, `name`)values (i,RAND() * 1000000,CONCAT('user', i));SET i = i + 1;END WHILE;END;;
DELIMITER ;

存储过程定义完成之后，我们执行存储过程即可！

CALL BatchinsertDataToCusOder(1, 1000000); # 插入100w+的随机数据

等待一会，100w 的测试数据就插入完成了！

3、创建覆盖索引并使用 EXPLAIN 命令分析。

为了能够对这 100w 数据按照 score 进行排序，我们需要执行下面的 SQL 语句。

#降序排序
SELECT `score`,`name` FROM `cus_order` ORDER BY `score` DESC;

使用 EXPLAIN 命令分析这条 SQL 语句，通过 Extra 这一列的 Using filesort ，我们发现是没有用到覆盖索引的。

 

不过这也是理所应当，毕竟我们现在还没有创建索引呢！

我们这里以 score 和 name 两个字段建立联合索引：

ALTER TABLE `cus_order` ADD INDEX id_score_name(score, name);

创建完成之后，再用 EXPLAIN 命令分析再次分析这条 SQL 语句。

 

通过 Extra 这一列的 Using index ，说明这条 SQL 语句成功使用了覆盖索引。

关于 EXPLAIN 命令的详细介绍请看：MySQL 执行计划分析这篇文章。

联合索引

使用表中的多个字段创建索引，就是 联合索引，也叫 组合索引 或 复合索引。

以 score 和 name 两个字段建立联合索引：

ALTER TABLE `cus_order` ADD INDEX id_score_name(score, name);

最左前缀匹配原则

最左前缀匹配原则指的是在使用联合索引时，MySQL 会根据索引中的字段顺序，从左到右依次匹配查询条件中的字段。如果查询条件与索引中的最左侧字段相匹配，那么 MySQL 就会使用索引来过滤数据，这样可以提高查询效率。

最左匹配原则会一直向右匹配，直到遇到范围查询（如 >、<）为止。对于 >=、<=、BETWEEN 以及前缀匹配 LIKE 的范围查询，不会停止匹配（相关阅读：联合索引的最左匹配原则全网都在说的一个错误结论）。

假设有一个联合索引(column1, column2, column3)，其从左到右的所有前缀为(column1)、(column1, column2)、(column1, column2, column3)（创建 1 个联合索引相当于创建了 3 个索引），包含这些列的所有查询都会走索引而不会全表扫描。

我们在使用联合索引时，可以将区分度高的字段放在最左边，这也可以过滤更多数据。

我们这里简单演示一下最左前缀匹配的效果。

1、创建一个名为 student 的表，这张表只有 id、name、class这 3 个字段。

CREATE TABLE `student` (`id` int NOT NULL,`name` varchar(100) DEFAULT NULL,`class` varchar(100) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`),KEY `name_class_idx` (`name`,`class`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

2、下面我们分别测试三条不同的 SQL 语句。

 

# 可以命中索引
SELECT * FROM student WHERE name = 'Anne Henry';
EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE name = 'Anne Henry' AND class = 'lIrm08RYVk';
# 无法命中索引
SELECT * FROM student WHERE class = 'lIrm08RYVk';

再来看一个常见的面试题：如果有索引 联合索引（a，b，c），查询 a=1 AND c=1会走索引么？c=1 呢？b=1 AND c=1呢？

先不要往下看答案，给自己 3 分钟时间想一想。

1. 查询 a=1 AND c=1：根据最左前缀匹配原则，查询可以使用索引的前缀部分。因此，该查询仅在 a=1 上使用索引，然后对结果进行 c=1 的过滤。
2. 查询 c=1 ：由于查询中不包含最左列 a，根据最左前缀匹配原则，整个索引都无法被使用。
3. 查询b=1 AND c=1：和第二种一样的情况，整个索引都不会使用。

MySQL 8.0.13 版本引入了索引跳跃扫描（Index Skip Scan，简称 ISS），它可以在某些索引查询场景下提高查询效率。在没有 ISS 之前，不满足最左前缀匹配原则的联合索引查询中会执行全表扫描。而 ISS 允许 MySQL 在某些情况下避免全表扫描，即使查询条件不符合最左前缀。不过，这个功能比较鸡肋， 和 Oracle 中的没法比，MySQL 8.0.31 还报告了一个 bug：Bug #109145 Using index for skip scan cause incorrect result（后续版本已经修复）。个人建议知道有这个东西就好，不需要深究，实际项目也不一定能用上。