下面一起来了解下MySQL索引相关知识，相信大家看完肯定会受益匪浅，文字在精不在多，希望MySql索引相关知识这篇短内容是你想要的。                                                          

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一、什么是索引

数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。就像我们以前用的新华字典的目录一样，能帮助我们快速查询到某一个字。

二、索引的分类

分类角度	索引名称
数据结构	B+树，Hash索引，R-Tree等
存储层面	聚簇索引，非聚簇索引
逻辑层面	主键索引，普通索引，复合索引，唯一索引，空间索引等

三、索引实例分析(以InnoDB为例)

3.1 InnoDB下索引的结构

InnoDB下，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种数据存储方式也被称为聚簇索引，“聚簇”就是表示数据行和相邻的键值紧凑的存储在一起，也就是数据行实际上是存储在索引的叶子页中。我们创建一张表来实际说明下InnoDB下的索引结构，建表语句如下：

create table person(id int primary key, 
age int not nullindex (age)engine=InnoDB;

然后我们插入五条数据分别为(1,15),(2,17),(6,20),(10,18),(19,21)，索引的树结构如下：

上图中展示了两部分内容，第一个图为聚簇索引（主键索引）的内容，可以看到，数据按照Id的大小排序，对应的索引会包含该索引的整行数据。

第二个图展示了用age做索引的索引结构图，也就是非聚簇索引（非主键索引），可以看到索引以年龄排序，但是和主键索引不同的是，年龄索引对应的却是Id，所以我们可以知道非主键索引记录的内容就是主键索引的值。

这里可能有同学会有疑问，如果我建表的时候没有指定主键的话，索引结构又是如何的呢？其实在InnoDB中，如果没有定义主键，那么他会选择一个唯一的非空索引代替。如果没有这样的索引，那么他会隐式的定义一个主键来作为聚簇索引。所以无论你是否设置主键，InnoDB还是会帮你满足以上图的形式来索引数据。接下来我们分析下索引查询的流程。

3.2 索引查询分析

假设我们执行一条查询语句 select * from person where ID = 6,因为直接使用的是主键ID查询，所以就会用主键索引，由于主键索引直接关联了整行所有数据，所以，引擎只要执行一次就能查询出结果。

如果执行的sql语句是非主键索引

select * from person where age = 18

从普通索引查出主键索引，然后查询出数据的过程叫做回表。由于回表需要多执行一次查询，这也是为什么主键索引要比普通索引要快的原因，所以，我们要尽量使用主键查询。上述语句会走age的普通索引，索引先根据age搜索等于18的索引记录，找到ID=10的记录，然后再到主键索引搜索一次，然后拿出需要查询的数据。

3.3 覆盖索引

我们通常创建索引的依据都是根据查询的where条件，但是这只是我们通常的做法，我们根据上面的分析可以知道，如果要想查询效率高，第一，使用主键索引，第二，避免回表，也就是尽可能的在索引中就能获取想要的数据。如果一个索引包含了需要查询的字段，那么我们就叫做“覆盖索引”。

那么如何建立一个覆盖索引呢？答案是通过联合索引来实现，通过联合索引的字段来覆盖要查询的字段，从而达到索引覆盖的效果。

我们把上面的建表语句改造下，来分析下如何实现覆盖索引。

 CREATE TABLE `person` (  `id` int(11) NOT NULL,  `age` int(11) DEFAULT NULL,  `name` varchar(20) DEFAULT NULL,  `sex` varchar(1) DEFAULT NULL,

上面我创建了一个name和age的联合索引，索引结构图表示如下：

我们根据图可以知道，联合索引是和创建索引字段顺序有关的，上面这个例子就是先以name排序，然后name相同再以age为标准排序。那么我们建表后该如何达到覆盖索引的效果呢？相信有些同学已经知道了怎么写sql可以达到覆盖索引效果，sql如下：

select name,age from person where name = "Barry"

因为我们需要查询的字段name和age，都在索引中可以直接查询到了，所以不需要查找到主键ID，然后再回表了。

看到这里，肯定有同学会说，既然这样的话，我把所有需要查询的字段组合都建上联合索引不就行了吗？答案是：不行。因为索引也是需要消耗空间的，而且维护索引也是需要成本的，这一点我会在后面的优缺点中提到。那么有没有别的方式可以尽可能的实现不回表的效果呢？这里我们就要引入MySql的最左前缀原则了。

什么叫最左前缀原则呢？就是在索引的匹配中，可以以索引的最左N个字段,也可以是字符串索引的最左N个字符。比如在上图中，要查询以A开头的名字，查询语句就是

select name from person where name like 'A%'

这个时候就可以满足最左前缀规则来使用索引查询了，这里就会依赖索引查询到第一个首字母是A的名字，然后向后遍历，直到不满足条件为止。

那么最左N个字段是什么意思呢？意思就是索引（name,age),可以直接利用 name来当做单独索引使用，可以只使用联合索引的部分字段，但是必须是顺序一致，比如索引（a,b,c)，如果要想使用最左前缀规则，可以使用索引a,ab。

我们也可以利用该规则来少维护一个或多个索引，比如我们需要 a,ab,abc的查询，那就只需要(a,b,c)联合索引就满足要求了。

3.4 索引下推

在MySql 5.6版本中引入了一个新特性，叫做“索引条件推送（index condition pushdown)”，这也称为索引下推。那么索引下推是这个什么东东呢？其实从“索引条件推送”这个名字就可以表明，这个特性是可以在索引中的字段进行条件判断，然后过滤不满足条件的记录，减少回表的次数。

比如以上图中的数据为准，sql如下：

select * from person where name like 'A%' and age =19;

那么如果没有索引下推的情况下，首先会根据索引查询出名字以A开头的所有记录，然后查询出ID，然后回表去查询对应的ID记录，最后再判断age=19，返回满足条件的语句。因为满足A开头的记录有2条，所以这种情况下，会回表2次。

在索引下推情况下，InnoDB会在索引内部直接判断age=19是否满足条件，过滤掉不满足条件的记录，所以只返回了一条，也就是只需要回表一次。从而提高了性能。

3.5 索引的优点与缺点

说了这么多关于索引的内容，我们来谈谈索引的优缺点。

优点：

减少云服务器需要扫描的数据量索引可以帮助云服务器避免排序和临时表索引可以将随机IO变为顺序IO

缺点

索引会占用额外的存储空间索引的维护需要一定的成本，插入数据后需要保证原来的索引有序，所以也会影响一定的数据库性能。

看完MySql索引相关知识这篇文章后，很多读者朋友肯定会想要了解更多的相关内容，如需获取更多的行业信息，可以关注我们的行业资讯栏目。

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