MySQL索引分类

矫情吗；* 2023-10-04 23:27 2阅读 0赞

## 1 **MySQL索引都有哪些分类** ##

按数据结构分类可分为：**B+tree索引、Hash索引、Full-text索引;**

按物理存储分类可分为：**聚簇索引、二级索引（辅助索引）;**

按字段特性分类可分为：**主键索引、普通索引、前缀索引;**

按字段个数分类可分为：**单列索引、联合索引（复合索引、组合索引）;**

## 2 **按数据结构分类** ##

MySQL索引按数据结构分类可分为：**B+tree索引、Hash索引、Full-text索引**。

<table style=""> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="width:184px;vertical-align:top;height:52px;">-</td> 
 <td style="width:184px;vertical-align:top;height:52px;">InnoDB</td> 
 <td style="width:184px;vertical-align:top;height:52px;">MyISAM</td> 
 <td style="width:184px;vertical-align:top;height:52px;">Memory</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:184px;vertical-align:top;height:52px;">B+tree索引</td> 
 <td style="width:184px;vertical-align:top;height:52px;">√</td> 
 <td style="width:184px;vertical-align:top;height:52px;">√</td> 
 <td style="width:184px;vertical-align:top;height:52px;">√</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:184px;vertical-align:top;height:52px;">Hash索引</td> 
 <td style="width:184px;vertical-align:top;height:52px;">×</td> 
 <td style="width:184px;vertical-align:top;height:52px;">×</td> 
 <td style="width:184px;vertical-align:top;height:52px;">√</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:184px;vertical-align:top;height:52px;">Full-text索引</td> 
 <td style="width:184px;vertical-align:top;height:52px;">√（MySQL5.6+）</td> 
 <td style="width:184px;vertical-align:top;height:52px;">√</td> 
 <td style="width:184px;vertical-align:top;height:52px;">×</td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

> 注：InnoDB实际上也支持Hash索引，但是InnoDB中Hash索引的创建由存储引擎引擎自动优化创建，不能人为干预是否为表创建Hash索引

**B+tree** 是MySQL中被存储引擎采用最多的索引类型。**B+tree** 中的 B 代表平衡（balance），而不是二叉（binary），因为 **B+tree** 是从最早的平衡二叉树演化而来的。下面展示B+tree数据结构与其他数据结构的对比。

### 2.1 **B+tree与B-tree的对比** ###

**B-tree** 中的每个节点根据实际情况可以包含多条数据信息和子节点，如下图所示为一个3阶的B-tree：

![a835b8ef32574136b468bf3ec06d434a.png][]

**相对于B-tree，B+tree有以下两点不同：**

*  B+tree 非叶子节点只存储键值信息， 数据记录都存放在叶子节点中。而B-tree的非叶子节点也存储数据。所以B+tree单个节点的数据量更小，在相同的磁盘I/O次数下，能查询更多的节点。

*  B+tree 所有叶子节点之间都采用单链表连接。适合MySQL中常见的基于范围的顺序检索场景，而B-tree无法做到这一点。

![6e51d922c9b548e3a5b7f82602892373.png][]

### 2.2 **B+tree与红黑树的对比** ###

![a251ee276eac45a787de67b9229c810c.png][]

**红黑树**是一种**弱平衡二叉查找树**。通过对任何一条从根到叶子的路径上各个节点着色的方式的限制，**红黑树确保没有一条路径会比其他路径长出两倍**。

对于有N个叶子结点的 **B+tree**，其搜索复杂度为 O(logdN) ，其中 **d**(degree) 为 **B+tree** 的度，表示节点允许的最大子节点个数为**d**个，在实际应用当中，**d**值一般是大于100的，即使数据量达到千万级别时**B+tree**的高度依然维持在3-4左右，保证了3-4次磁盘I/O操作就能查询到目标数据。

**红黑树**是二叉树，节点子节点个数为两个，意味着其搜索复杂度为 O(logN)，树的高度也会比 **B+tree** 高出不少，因此**红黑树**检索到目标数据所需经历的磁盘I/O次数更多。

### 2.3 **B+tree与Hash的对比** ###

Hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。虽然 Hash 索引效率高，但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端，主要有以下这些。

**Hash 索引仅仅能满足 = , IN 和 <=>(表示NULL安全的等价) 查询，不能使用范围查询。**

由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样。

**Hash 索引无法适用数据的排序操作。**

由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash值，而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash运算前的键值完全一样，所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算；

**Hash 索引不能利用部分索引键查询。**

对于组合索引，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值，而不是单独计算 Hash值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash 索引也无法被利用。

**Hash 索引依然需要回表扫描。**

Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后，将 Hash运算结果的 Hash值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中，由于不同索引键可能存在相同 Hash 值，所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数，也无法从 Hash索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较，并得到相应的结果。

**Hash索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。**

选择性比较低的索引键，如果创建 Hash 索引，那么将会存在大量记录指针信息存于同一个Hash值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦，会浪费多次表数据的访问，而造成整体性能低下

**由于范围查询是MySQL数据库查询中常见的场景，Hash表不适合做范围查询，它更适合做等值查询。另外Hash表还存在Hash函数选择和Hash值冲突等问题。因此，B+tree索引要比Hash表索引有更广的适用场景。**

## 3 **按物理存储分类** ##

MySQL索引按叶子节点存储的是否为完整表数据分为：**聚簇索引、二级索引（辅助索引）**。全表数据存储在聚簇索引中，聚簇索引以外的其他索引叫做二级索引，也叫辅助索引。

### 3.1 **聚簇索引** ###

聚簇索引的每个叶子节点存储了一行完整的表数据，叶子节点间按id列递增连接，可以方便地进行顺序检索。

![58639871ac6d4ded93e7a464344133c2.png][]

InnoDB表要求必须有聚簇索引，默认在主键字段上建立聚簇索引，在没有主键字段的情况下，表的第一个非空的唯一索引将被建立为聚簇索引，在前两者都没有的情况下，InnoDB将自动生成一个隐式的自增id列，并在此列上建立聚簇索引。

**以MyISAM为存储引擎的表不存在聚簇索引。**

MyISAM表中的主键索引和非主键索引的结构是一样的，索引的叶子节点不存储表数据，存放的是表数据的地址。所以，MyISAM表可以没有主键。

![6133939781b7404a9647d425329329d8.png][]

MyISAM表的数据和索引是分开存储的。MyISAM表的主键索引和非主键索引的区别仅在于主键索引的B+tree上的key必须符合主键的限制，非主键索引B+tree上的key只要符合相应字段的特性就可以了。

### 3.2 **二级索引** ###

二级索引的叶子节点并不存储一行完整的表数据，而是存储了聚簇索引所在列的值。

![26a3aec0213e46d2b7ab0ccc1ca41108.png][]

**回表查询**

由于二级索引的叶子节点不存储完整的表数据，索引当通过二级索引查询到聚簇索引列值后，还需要回到聚簇索引也就是表数据本身进一步获取数据。

![0be4667fe4d9471f9aee7d976e2894d0.png][]

回表查询 需要额外的 **B+tree** 搜索过程，必然增大查询耗时。

需要注意的是，**通过二级索引查询时，回表不是必须的过程**，当**SELECT的所有字段在单个二级索引中都能够找到**时，就不需要回表，MySQL称此时的二级索引为**覆盖索引**或触发了**索引覆盖**。

可以用Explain命令查看SQL语句的执行计划，执行计划的Extra字段中若出现**Using index**，表示查询触发了**索引覆盖**。

## 4 **按字段特性分类** ##

MySQL索引按字段特性分类可分为：**主键索引、普通索引、前缀索引**。

### **4.1. 主键索引** ###

建立在主键上的索引被称为**主键索引**，一张数据表只能有一个主键索引，索引列值不允许有空值，通常在创建表时一起创建。

### 4.**2. 唯一索引** ###

建立在UNIQUE字段上的索引被称为**唯一索引**，一张表可以有多个唯一索引，索引列值允许为空，列值中出现多个空值不会发生重复冲突。

### 4.**3. 普通索引** ###

建立在普通字段上的索引被称为**普通索引**。

### 4.**4. 前缀索引** ###

**前缀索引**是指对字符类型字段的前几个字符或对二进制类型字段的前几个bytes建立的索引，而不是在整个字段上建索引。前缀索引可以建立在类型为char、varchar、binary、varbinary的列上，可以大大减少索引占用的存储空间，也能提升索引的查询效率。

## 5 **按索引字段个数分类** ##

MySQL索引按字段个数分类可分为：**单列索引、联合索引（复合索引、组合索引）**。

### **5.1. 单列索引** ###

建立在单个列上的索引被称为单列索引。

### **5.2. 联合索引（复合索引、组合索引）** ###

建立在多个列上的索引被称为联合索引，又叫复合索引、组合索引。

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