MySQL 索引

前言

MySQL是一个常用的数据库系统，主要是用来存放数据的。数据查询是数据库中比较重要的一个功能，虽然少量的数据不会带来查询效率上的差别，但是一旦数据量很大的话，效率就会变的很慢，而数据库可以通过设置索引的方式来优化数据库的查询，以至于如何设置数据库索引就变的尤为重要了。
本文也是记录我学习MySQL的一篇文章记录，对于我来说并没有非常多的实战经验，所以文章有问题的地方还洗完大佬们能指出来！

索引是什么

MySQL 官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构。可以得到索引的本质： 索引是数据结构。可以简单理解为排好序的快速查找数据结构。

在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。

索引示意图

左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址。为了加快 Col2 的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指 针，这样就可以运用 二叉查找在一定的复杂度内获取到相应数据，从而快速的检索出符合条件的记录。 一般来说索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。

优缺点

优点

• 提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。

• 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低了CPU的消耗。

缺点

• 虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段，都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息。

• 实际上索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录，所以索引列也是要占用空间的。

索引结构

BTree

MySQL默认使用的索引结构是BTree索引

BTree索引示意图

• 简介

  一颗 b 树，浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块，可以看到每个磁盘块包含几个数据项（深蓝色所示）和指针（黄色所示），如磁盘块 1 包含数据项 17 和 35，包含指针 P1、P2、P3， P1 表示小于 17 的磁盘块，P2 表示在 17 和 35 之间的磁盘块，P3 表示大于 35 的磁盘块。 真实的数据存在于叶子节点即 3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。 非叶子节点只不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如 17、35 并不真实存在于数据表中。

• 查找过程

  如果要查找数据项 29，那么首先会把磁盘块 1 由磁盘加载到内存，此时发生一次 IO，在内存中用二分查找确定 29 在 17 和 35 之间，锁定磁盘块 1 的 P2 指针，内存时间因为非常短（相比磁盘的 IO）可以忽略不计，通过磁盘块 1的 P2 指针的磁盘地址把磁盘块 3 由磁盘加载到内存，发生第二次 IO，29 在 26 和 30 之间，锁定磁盘块 3 的 P2 指针，通过指针加载磁盘块 8 到内存，发生第三次 IO，同时内存中做二分查找找到 29，结束查询，总计三次 IO。

真实的情况是，3 层的 b+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次 IO，性能提高将是巨大的,如果没有索引，每个数据项都要发生一次 IO，那么总共需要百万次的 IO，显然成本非常非常高。

B+Tree

B+Tree示意图

• B+Tree 与 BTree 的区别

  • B树的关键字和记录是放在一起的，叶子节点可以看作外部节点，不包含任何信息；B+树的非叶子节点中只有关键字和指向下一个节点的索引，记录只放在叶子节点中。
  • 在 B树中，越靠近根节点的记录查找时间越快，只要找到关键字即可确定记录的存在；而 B+树中每个记录的查找时间基本是一样的，都需要从根节点走到叶子节点，而且在叶子节点中还要再比较关键字。从这个角度看 B树的性能好像要比 B+树好，而在实际应用中却是 B+树的性能要好些。因为 B+树的非叶子节点不存放实际的数据， 这样每个节点可容纳的元素个数比 B树多，树高比 B树小，这样带来的好处是减少磁盘访问次数。尽管 B+树找到 一个记录所需的比较次数要比 B树多，但是一次磁盘访问的时间相当于成百上千次内存比较的时间，因此实际中B+树的性能可能还会好些，而且 B+树的叶子节点使用指针连接在一起，方便顺序遍历（例如查看一个目录下的所有 文件，一个表中的所有记录等），这也是很多数据库和文件系统使用 B+树的缘故。

索引分类

• 单值索引：即一个索引只包含单个列（字段），一个表可以有多个单列索引
• 唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值
• 主键索引：设定为主键后数据库会自动建立索引，innodb为聚簇索引
• 复合索引：即一个索引包含多个列（字段）

建立时机

适合创建索引

• 主键自动建立唯一索引；
• 频繁作为查询条件的字段应该创建索引
• 查询中与其它表关联的字段，外键关系建立索引
• 单键/组合索引的选择问题， 组合索引性价比更高
• 查询中排序的字段，排序字段若通过索引去访问将大大提高排序速度
• 查询中统计或者分组字段

不适合创建索引

• 表记录太少
• 经常增删改的表或者字段
• Where 条件里用不到的字段不创建索引
• 过滤性不好的不适合建索引