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下面一起來了解下MySQL索引相關知識，相信大家看完肯定會受益匪淺，文字在精不在多，希望MySql索引相關知識這篇短內容是你想要的。
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一、什么是索引
數(shù)據(jù)庫索引，是數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)中一個排序的數(shù)據(jù)結構，以協(xié)助快速查詢、更新數(shù)據(jù)庫表中數(shù)據(jù)。就像我們以前用的新華字典的目錄一樣，能幫助我們快速查詢到某一個字。
二、索引的分類
| 分類角度 | 索引名稱 |
| 數(shù)據(jù)結構 | B+樹，Hash索引，R-Tree等 |
| 存儲層面 | 聚簇索引，非聚簇索引 |
| 邏輯層面 | 主鍵索引，普通索引，復合索引，唯一索引，空間索引等 |
三、索引實例分析(以InnoDB為例)
3.1 InnoDB下索引的結構
InnoDB下，表都是根據(jù)主鍵順序以索引的形式存放的，這種數(shù)據(jù)存儲方式也被稱為聚簇索引，“聚簇”就是表示數(shù)據(jù)行和相鄰的鍵值緊湊的存儲在一起，也就是數(shù)據(jù)行實際上是存儲在索引的葉子頁中。我們創(chuàng)建一張表來實際說明下InnoDB下的索引結構，建表語句如下：
create table person(id int primary key, age int not nullindex (age)engine=InnoDB;
然后我們插入五條數(shù)據(jù)分別為(1,15),(2,17),(6,20),(10,18),(19,21)，索引的樹結構如下：
上圖中展示了兩部分內容，第一個圖為聚簇索引（主鍵索引）的內容，可以看到，數(shù)據(jù)按照Id的大小排序，對應的索引會包含該索引的整行數(shù)據(jù)。
第二個圖展示了用age做索引的索引結構圖，也就是非聚簇索引（非主鍵索引），可以看到索引以年齡排序，但是和主鍵索引不同的是，年齡索引對應的卻是Id，所以我們可以知道非主鍵索引記錄的內容就是主鍵索引的值。
這里可能有同學會有疑問，如果我建表的時候沒有指定主鍵的話，索引結構又是如何的呢？其實在InnoDB中，如果沒有定義主鍵，那么他會選擇一個唯一的非空索引代替。如果沒有這樣的索引，那么他會隱式的定義一個主鍵來作為聚簇索引。所以無論你是否設置主鍵，InnoDB還是會幫你滿足以上圖的形式來索引數(shù)據(jù)。接下來我們分析下索引查詢的流程。
3.2 索引查詢分析
假設我們執(zhí)行一條查詢語句 select * from person where ID = 6,因為直接使用的是主鍵ID查詢，所以就會用主鍵索引，由于主鍵索引直接關聯(lián)了整行所有數(shù)據(jù)，所以，引擎只要執(zhí)行一次就能查詢出結果。
如果執(zhí)行的sql語句是非主鍵索引
select * from person where age = 18
從普通索引查出主鍵索引，然后查詢出數(shù)據(jù)的過程叫做回表。由于回表需要多執(zhí)行一次查詢，這也是為什么主鍵索引要比普通索引要快的原因，所以，我們要盡量使用主鍵查詢。上述語句會走age的普通索引，索引先根據(jù)age搜索等于18的索引記錄，找到ID=10的記錄，然后再到主鍵索引搜索一次，然后拿出需要查詢的數(shù)據(jù)。
3.3 覆蓋索引
我們通常創(chuàng)建索引的依據(jù)都是根據(jù)查詢的where條件，但是這只是我們通常的做法，我們根據(jù)上面的分析可以知道，如果要想查詢效率高，第一，使用主鍵索引，第二，避免回表，也就是盡可能的在索引中就能獲取想要的數(shù)據(jù)。如果一個索引包含了需要查詢的字段，那么我們就叫做“覆蓋索引”。
那么如何建立一個覆蓋索引呢？答案是通過聯(lián)合索引來實現(xiàn)，通過聯(lián)合索引的字段來覆蓋要查詢的字段，從而達到索引覆蓋的效果。
我們把上面的建表語句改造下，來分析下如何實現(xiàn)覆蓋索引。
CREATE TABLE `person` ( `id` int(11) NOT NULL, `age` int(11) DEFAULT NULL, `name` varchar(20) DEFAULT NULL, `sex` varchar(1) DEFAULT NULL,
上面我創(chuàng)建了一個name和age的聯(lián)合索引，索引結構圖表示如下：
我們根據(jù)圖可以知道，聯(lián)合索引是和創(chuàng)建索引字段順序有關的，上面這個例子就是先以name排序，然后name相同再以age為標準排序。那么我們建表后該如何達到覆蓋索引的效果呢？相信有些同學已經知道了怎么寫sql可以達到覆蓋索引效果，sql如下：
select name,age from person where name = "Barry"
因為我們需要查詢的字段name和age，都在索引中可以直接查詢到了，所以不需要查找到主鍵ID，然后再回表了。
看到這里，肯定有同學會說，既然這樣的話，我把所有需要查詢的字段組合都建上聯(lián)合索引不就行了嗎？答案是：不行。因為索引也是需要消耗空間的，而且維護索引也是需要成本的，這一點我會在后面的優(yōu)缺點中提到。那么有沒有別的方式可以盡可能的實現(xiàn)不回表的效果呢？這里我們就要引入MySql的最左前綴原則了。
什么叫最左前綴原則呢？就是在索引的匹配中，可以以索引的最左N個字段,也可以是字符串索引的最左N個字符。比如在上圖中，要查詢以A開頭的名字，查詢語句就是
select name from person where name like 'A%'
這個時候就可以滿足最左前綴規(guī)則來使用索引查詢了，這里就會依賴索引查詢到第一個首字母是A的名字，然后向后遍歷，直到不滿足條件為止。
那么最左N個字段是什么意思呢？意思就是索引（name,age),可以直接利用 name來當做單獨索引使用，可以只使用聯(lián)合索引的部分字段，但是必須是順序一致，比如索引（a,b,c)，如果要想使用最左前綴規(guī)則，可以使用索引a,ab。
我們也可以利用該規(guī)則來少維護一個或多個索引，比如我們需要 a,ab,abc的查詢，那就只需要(a,b,c)聯(lián)合索引就滿足要求了。
3.4 索引下推
在MySql 5.6版本中引入了一個新特性，叫做“索引條件推送（index condition pushdown)”，這也稱為索引下推。那么索引下推是這個什么東東呢？其實從“索引條件推送”這個名字就可以表明，這個特性是可以在索引中的字段進行條件判斷，然后過濾不滿足條件的記錄，減少回表的次數(shù)。
比如以上圖中的數(shù)據(jù)為準，sql如下：
select * from person where name like 'A%' and age =19;
那么如果沒有索引下推的情況下，首先會根據(jù)索引查詢出名字以A開頭的所有記錄，然后查詢出ID，然后回表去查詢對應的ID記錄，最后再判斷age=19，返回滿足條件的語句。因為滿足A開頭的記錄有2條，所以這種情況下，會回表2次。
在索引下推情況下，InnoDB會在索引內部直接判斷age=19是否滿足條件，過濾掉不滿足條件的記錄，所以只返回了一條，也就是只需要回表一次。從而提高了性能。
3.5 索引的優(yōu)點與缺點
說了這么多關于索引的內容，我們來談談索引的優(yōu)缺點。
優(yōu)點：
減少云服務器需要掃描的數(shù)據(jù)量索引可以幫助云服務器避免排序和臨時表索引可以將隨機IO變?yōu)轫樞騃O
缺點
索引會占用額外的存儲空間索引的維護需要一定的成本，插入數(shù)據(jù)后需要保證原來的索引有序，所以也會影響一定的數(shù)據(jù)庫性能。
看完MySql索引相關知識這篇文章后，很多讀者朋友肯定會想要了解更多的相關內容，如需獲取更多的行業(yè)信息，可以關注我們的行業(yè)資訊欄目。
