說到索引，很多人都知道“索引是一個(gè)排序的列表，在這個(gè)列表中存儲(chǔ)著索引的值和包含這個(gè)值的數(shù)據(jù)所在行的物理地址，在數(shù)據(jù)十分龐大的時(shí)候，索引可以大大加快查詢的速度，這是因?yàn)槭褂盟饕罂梢圆挥脪呙枞韥矶ㄎ荒承械臄?shù)據(jù)，而是先通過索引表找到該行數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的物理地址然后訪問相應(yīng)的數(shù)據(jù)?！?/p>

但是索引是怎么實(shí)現(xiàn)的呢？因?yàn)樗饕⒉皇顷P(guān)系模型的組成部分，因此不同的DBMS有不同的實(shí)現(xiàn)，我們針對(duì)MySQL數(shù)據(jù)庫的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行說明。

一、MySQL中索引的語法

1、普通索引：

create index on Tablename(列的列表)

alter table TableName add index (列的列表)

create table TableName([...], index [IndexName] (列的列表)

2、唯一性索引：

create unique index

alter ... add unique

主鍵：一種唯一性索引，必須指定為primary key

3、全文索引：

從3.23.23版開始支持全文索引和全文檢索，F(xiàn)ULLTEXT， 可以在char、varchar或text類型的列上創(chuàng)建。

4、單列索引、多列索引：

多個(gè)單列索引與單個(gè)多列索引的查詢效果不同，因?yàn)椋?/p>

執(zhí)行查詢時(shí)，MySQL只能使用一個(gè)索引，會(huì)從多個(gè)索引中選擇一個(gè)限制最為嚴(yán)格的索引。

5、最左前綴(Leftmost Prefixing)：

多列索引，例如：fname_lname_age索引，以下的搜索條件MySQL都將使用

fname_lname_age索引：firstname,lastname,age;
firstname,lastname;
firstname，其他情況將不使用。

二、索引的優(yōu)缺點(diǎn)

• 優(yōu)勢(shì)：可以快速檢索，減少I/O次數(shù)，加快檢索速度；根據(jù)索引分組和排序，可以加快分組和排序；

• 劣勢(shì)：索引本身也是表，因此會(huì)占用存儲(chǔ)空間，一般來說，索引表占用的空間的數(shù)據(jù)表的1.5倍；索引表的維護(hù)和創(chuàng)建需要時(shí)間成本，這個(gè)成本隨著數(shù)據(jù)量增大而增大；構(gòu)建索引會(huì)降低數(shù)據(jù)表的修改操作（刪除，添加，修改）的效率，因?yàn)樵谛薷臄?shù)據(jù)表的同時(shí)還需要修改索引表；

三、索引的分類

常見的索引類型有：主鍵索引、唯一索引、普通索引、全文索引、組合索引

1、主鍵索引：

即主索引，根據(jù)主鍵pk_clolum（length）建立索引，不允許重復(fù)，不允許空值；

ALTER TABLE 'table_name' ADD PRIMARY KEY pk_index('col')；

2、唯一索引：

用來建立索引的列的值必須是唯一的，允許空值

ALTER TABLE 'table_name' ADD UNIQUE index_name('col')；

3、普通索引：

用表中的普通列構(gòu)建的索引，沒有任何限制

ALTER TABLE 'table_name' ADD INDEX index_name('col')；

4、全文索引：

用大文本對(duì)象的列構(gòu)建的索引（下一部分會(huì)講解）

ALTER TABLE 'table_name' ADD FULLTEXT INDEX ft_index('col')；

5、組合索引：

用多個(gè)列組合構(gòu)建的索引，這多個(gè)列中的值不允許有空值

ALTER TABLE 'table_name' ADD INDEX index_name('col1','col2','col3')；
遵循“最左前綴”原則，把最常用作為檢索或排序的列放在最左，依次遞減，組合索引相當(dāng)于建立了col1,col1col2,col1col2col3三個(gè)索引，而col2或者col3是不能使用索引的。

在使用組合索引的時(shí)候可能因?yàn)榱忻L(zhǎng)度過長(zhǎng)而導(dǎo)致索引的key太大，導(dǎo)致效率降低，在允許的情況下，可以只取col1和col2的前幾個(gè)字符作為索引

ALTER TABLE 'table_name' ADD INDEX index_name(col1(4),col2（3))；
表示使用col1的前4個(gè)字符和col2的前3個(gè)字符作為索引

四、索引的實(shí)現(xiàn)原理

MySQL支持諸多存儲(chǔ)引擎，而各種存儲(chǔ)引擎對(duì)索引的支持也各不相同，因此MySQL數(shù)據(jù)庫支持多種索引類型，如BTree索引，B+Tree索引，哈希索引，全文索引等等，

1、哈希索引：

只有memory（內(nèi)存）存儲(chǔ)引擎支持哈希索引，哈希索引用索引列的值計(jì)算該值的hashCode，然后在hashCode相應(yīng)的位置存執(zhí)該值所在行數(shù)據(jù)的物理位置，因?yàn)槭褂蒙⒘兴惴?，因此訪問速度非?？?，但是一個(gè)值只能對(duì)應(yīng)一個(gè)hashCode，而且是散列的分布方式，因此哈希索引不支持范圍查找和排序的功能。

2、全文索引：

FULLTEXT（全文）索引，僅可用于MyISAM和InnoDB，針對(duì)較大的數(shù)據(jù)，生成全文索引非常的消耗時(shí)間和空間。對(duì)于文本的大對(duì)象，或者較大的CHAR類型的數(shù)據(jù)，如果使用普通索引，那么匹配文本前幾個(gè)字符還是可行的，但是想要匹配文本中間的幾個(gè)單詞，那么就要使用LIKE %word%來匹配，這樣需要很長(zhǎng)的時(shí)間來處理，響應(yīng)時(shí)間會(huì)大大增加，這種情況，就可使用時(shí)FULLTEXT索引了，在生成FULLTEXT索引時(shí)，會(huì)為文本生成一份單詞的清單，在索引時(shí)及根據(jù)這個(gè)單詞的清單來索引。FULLTEXT可以在創(chuàng)建表的時(shí)候創(chuàng)建，也可以在需要的時(shí)候用ALTER或者CREATE INDEX來添加：

//創(chuàng)建表的時(shí)候添加FULLTEXT索引
CTREATE TABLE my_table(
    id INT(10) PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(10) NOT NULL,
    my_text TEXT,
    FULLTEXT(my_text)
)ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;

//創(chuàng)建表以后，在需要的時(shí)候添加FULLTEXT索引
ALTER TABLE my_table ADD FULLTEXT INDEX ft_index(column_name);

全文索引的查詢也有自己特殊的語法，而不能使用LIKE %查詢字符串%的模糊查詢語法

SELECT * FROM table_name MATCH(ft_index) AGAINST('查詢字符串');

注意：

• 對(duì)于較大的數(shù)據(jù)集，把數(shù)據(jù)添加到一個(gè)沒有FULLTEXT索引的表，然后添加FULLTEXT索引的速度比把數(shù)據(jù)添加到一個(gè)已經(jīng)有FULLTEXT索引的表快。

• 5.6版本前的MySQL自帶的全文索引只能用于MyISAM存儲(chǔ)引擎，如果是其它數(shù)據(jù)引擎，那么全文索引不會(huì)生效。5.6版本之后InnoDB存儲(chǔ)引擎開始支持全文索引

• 在MySQL中，全文索引支隊(duì)英文有用，目前對(duì)中文還不支持。5.7版本之后通過使用ngram插件開始支持中文。

• 在MySQL中，如果檢索的字符串太短則無法檢索得到預(yù)期的結(jié)果，檢索的字符串長(zhǎng)度至少為4字節(jié)，此外，如果檢索的字符包括停止詞，那么停止詞會(huì)被忽略。

3、BTree索引和B+Tree索引

• BTree索引
  BTree是平衡搜索多叉樹，設(shè)樹的度為2d（d>1），高度為h，那么BTree要滿足以一下條件：

• 每個(gè)葉子結(jié)點(diǎn)的高度一樣，等于h；

• 每個(gè)非葉子結(jié)點(diǎn)由n-1個(gè)key和n個(gè)指針point組成，其中d<=n<=2d,key和point相互間隔，結(jié)點(diǎn)兩端一定是key；

• 葉子結(jié)點(diǎn)指針都為null；

• 非葉子結(jié)點(diǎn)的key都是[key,data]二元組，其中key表示作為索引的鍵，data為鍵值所在行的數(shù)據(jù)；

BTree的結(jié)構(gòu)如下：

在BTree的機(jī)構(gòu)下，就可以使用二分查找的查找方式，查找復(fù)雜度為h*log(n)，一般來說樹的高度是很小的，一般為3左右，因此BTree是一個(gè)非常高效的查找結(jié)構(gòu)。

• B+Tree索引
  B+Tree是BTree的一個(gè)變種，設(shè)d為樹的度數(shù)，h為樹的高度，B+Tree和BTree的不同主要在于：

• B+Tree中的非葉子結(jié)點(diǎn)不存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，只存儲(chǔ)鍵值；

• B+Tree的葉子結(jié)點(diǎn)沒有指針，所有鍵值都會(huì)出現(xiàn)在葉子結(jié)點(diǎn)上，且key存儲(chǔ)的鍵值對(duì)應(yīng)data數(shù)據(jù)的物理地址；

• B+Tree的每個(gè)非葉子節(jié)點(diǎn)由n個(gè)鍵值key和n個(gè)指針point組成；
  B+Tree的結(jié)構(gòu)如下：

B+Tree對(duì)比BTree的優(yōu)點(diǎn)：

• 1、磁盤讀寫代價(jià)更低

一般來說B+Tree比BTree更適合實(shí)現(xiàn)外存的索引結(jié)構(gòu)，因?yàn)榇鎯?chǔ)引擎的設(shè)計(jì)專家巧妙的利用了外存（磁盤）的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，即磁盤的最小存儲(chǔ)單位是扇區(qū)（sector），而操作系統(tǒng)的塊（block）通常是整數(shù)倍的sector，操作系統(tǒng)以頁（page）為單位管理內(nèi)存，一頁（page）通常默認(rèn)為4K，數(shù)據(jù)庫的頁通常設(shè)置為操作系統(tǒng)頁的整數(shù)倍，因此索引結(jié)構(gòu)的節(jié)點(diǎn)被設(shè)計(jì)為一個(gè)頁的大小，然后利用外存的“預(yù)讀取”原則，每次讀取的時(shí)候，把整個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)讀取到內(nèi)存中，然后在內(nèi)存中查找，已知內(nèi)存的讀取速度是外存讀取I/O速度的幾百倍，那么提升查找速度的關(guān)鍵就在于盡可能少的磁盤I/O，那么可以知道，每個(gè)節(jié)點(diǎn)中的key個(gè)數(shù)越多，那么樹的高度越小，需要I/O的次數(shù)越少，因此一般來說B+Tree比BTree更快，因?yàn)锽+Tree的非葉節(jié)點(diǎn)中不存儲(chǔ)data，就可以存儲(chǔ)更多的key。

• 2、查詢速度更穩(wěn)定

由于B+Tree非葉子節(jié)點(diǎn)不存儲(chǔ)數(shù)據(jù)（data），因此所有的數(shù)據(jù)都要查詢至葉子節(jié)點(diǎn)，而葉子節(jié)點(diǎn)的高度都是相同的，因此所有數(shù)據(jù)的查詢速度都是一樣的。

• 帶順序索引的B+TREE
  很多存儲(chǔ)引擎在B+Tree的基礎(chǔ)上進(jìn)行了優(yōu)化，添加了指向相鄰葉節(jié)點(diǎn)的指針，形成了帶有順序訪問指針的B+Tree，這樣做是為了提高區(qū)間查找的效率，只要找到第一個(gè)值那么就可以順序的查找后面的值。

B+Tree的結(jié)構(gòu)如下：

4、聚簇索引和非聚簇索引

分析了MySQL的索引結(jié)構(gòu)的實(shí)現(xiàn)原理，然后我們來看看具體的存儲(chǔ)引擎怎么實(shí)現(xiàn)索引結(jié)構(gòu)的，MySQL中最常見的兩種存儲(chǔ)引擎分別是MyISAM和InnoDB，分別實(shí)現(xiàn)了非聚簇索引和聚簇索引。

聚簇索引的解釋是:聚簇索引的順序就是數(shù)據(jù)的物理存儲(chǔ)順序

非聚簇索引的解釋是:索引順序與數(shù)據(jù)物理排列順序無關(guān)

（這樣說起來并不好理解，讓人摸不著頭腦，清繼續(xù)看下文，并在插圖下方對(duì)上述兩句話有解釋）

首先要介紹幾個(gè)概念，在索引的分類中，我們可以按照索引的鍵是否為主鍵來分為“主索引”和“輔助索引”，使用主鍵鍵值建立的索引稱為“主索引”，其它的稱為“輔助索引”。因此主索引只能有一個(gè)，輔助索引可以有很多個(gè)。

MyISAM——非聚簇索引

• MyISAM存儲(chǔ)引擎采用的是非聚簇索引，非聚簇索引的主索引和輔助索引幾乎是一樣的，只是主索引不允許重復(fù)，不允許空值，他們的葉子結(jié)點(diǎn)的key都存儲(chǔ)指向鍵值對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)的物理地址。
• 非聚簇索引的數(shù)據(jù)表和索引表是分開存儲(chǔ)的。
• 非聚簇索引中的數(shù)據(jù)是根據(jù)數(shù)據(jù)的插入順序保存。因此非聚簇索引更適合單個(gè)數(shù)據(jù)的查詢。插入順序不受鍵值影響。
• 只有在MyISAM中才能使用FULLTEXT索引。(mysql5.6以后innoDB也支持全文索引)

最開始我一直不懂既然非聚簇索引的主索引和輔助索引指向相同的內(nèi)容，為什么還要輔助索引這個(gè)東西呢，后來才明白索引不就是用來查詢的嗎，用在那些地方呢，不就是WHERE和ORDER BY 語句后面嗎，那么如果查詢的條件不是主鍵怎么辦呢，這個(gè)時(shí)候就需要輔助索引了。

InnoDB——聚簇索引

• 聚簇索引的主索引的葉子結(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的是鍵值對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)本身，輔助索引的葉子結(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的是鍵值對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)的主鍵鍵值。因此主鍵的值長(zhǎng)度越小越好，類型越簡(jiǎn)單越好。
• 聚簇索引的數(shù)據(jù)和主鍵索引存儲(chǔ)在一起。
• 聚簇索引的數(shù)據(jù)是根據(jù)主鍵的順序保存。因此適合按主鍵索引的區(qū)間查找，可以有更少的磁盤I/O，加快查詢速度。但是也是因?yàn)檫@個(gè)原因，聚簇索引的插入順序最好按照主鍵單調(diào)的順序插入，否則會(huì)頻繁的引起頁分裂，嚴(yán)重影響性能。
• 在InnoDB中，如果只需要查找索引的列，就盡量不要加入其它的列，這樣會(huì)提高查詢效率。

使用主索引的時(shí)候，更適合使用聚簇索引，因?yàn)榫鄞厮饕恍枰檎乙淮?，而非聚簇索引在查到?shù)據(jù)的地址后，還要進(jìn)行一次I/O查找數(shù)據(jù)。

因?yàn)榫鄞剌o助索引存儲(chǔ)的是主鍵的鍵值，因此可以在數(shù)據(jù)行移動(dòng)或者頁分裂的時(shí)候降低成本，因?yàn)檫@時(shí)不用維護(hù)輔助索引。但是由于主索引存儲(chǔ)的是數(shù)據(jù)本身，因此聚簇索引會(huì)占用更多的空間。

聚簇索引在插入新數(shù)據(jù)的時(shí)候比非聚簇索引慢很多，因?yàn)椴迦胄聰?shù)據(jù)時(shí)需要檢測(cè)主鍵是否重復(fù)，這需要遍歷主索引的所有葉節(jié)點(diǎn)，而非聚簇索引的葉節(jié)點(diǎn)保存的是數(shù)據(jù)地址，占用空間少，因此分布集中，查詢的時(shí)候I/O更少，但聚簇索引的主索引中存儲(chǔ)的是數(shù)據(jù)本身，數(shù)據(jù)占用空間大，分布范圍更大，可能占用好多的扇區(qū)，因此需要更多次I/O才能遍歷完畢。

下圖可以形象的說明聚簇索引和非聚簇索引的區(qū)別

從上圖中可以看到聚簇索引的輔助索引的葉子節(jié)點(diǎn)的data存儲(chǔ)的是主鍵的值，主索引的葉子節(jié)點(diǎn)的data存儲(chǔ)的是數(shù)據(jù)本身，也就是說數(shù)據(jù)和索引存儲(chǔ)在一起，并且索引查詢到的地方就是數(shù)據(jù)（data）本身，那么索引的順序和數(shù)據(jù)本身的順序就是相同的；

而非聚簇索引的主索引和輔助索引的葉子節(jié)點(diǎn)的data都是存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)的物理地址，也就是說索引和數(shù)據(jù)并不是存儲(chǔ)在一起的，數(shù)據(jù)的順序和索引的順序并沒有任何關(guān)系，也就是索引順序與數(shù)據(jù)物理排列順序無關(guān)。

此外MyISAM和innoDB的區(qū)別總結(jié)如下：

總結(jié)如下：

• InnoDB 支持事務(wù)，支持行級(jí)別鎖定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
• MyISAM 不支持事務(wù)，支持表級(jí)別鎖定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
  此外，Memory 不支持事務(wù)，支持表級(jí)別鎖定，支持 B-tree、Hash 等索引，不支持 Full-text 索引；

五、索引的使用策略

什么時(shí)候要使用索引？

• 主鍵自動(dòng)建立唯一索引；
• 經(jīng)常作為查詢條件在WHERE或者ORDER BY 語句中出現(xiàn)的列要建立索引；
• 作為排序的列要建立索引；
• 查詢中與其他表關(guān)聯(lián)的字段，外鍵關(guān)系建立索引
• 高并發(fā)條件下傾向組合索引；
• 用于聚合函數(shù)的列可以建立索引，例如使用了max(column_1)或者count(column_1)時(shí)的column_1就需要建立索引

什么時(shí)候不要使用索引？

• 經(jīng)常增刪改的列不要建立索引；
• 有大量重復(fù)的列不建立索引；
• 表記錄太少不要建立索引。只有當(dāng)數(shù)據(jù)庫里已經(jīng)有了足夠多的測(cè)試數(shù)據(jù)時(shí)，它的性能測(cè)試結(jié)果才有實(shí)際參考價(jià)值。如果在測(cè)試數(shù)據(jù)庫里只有幾百條數(shù)據(jù)記錄，它們往往在執(zhí)行完第一條查詢命令之后就被全部加載到內(nèi)存里，這將使后續(xù)的查詢命令都執(zhí)行得非常快--不管有沒有使用索引。只有當(dāng)數(shù)據(jù)庫里的記錄超過了1000條、數(shù)據(jù)總量也超過了MySQL服務(wù)器上的內(nèi)存總量時(shí)，數(shù)據(jù)庫的性能測(cè)試結(jié)果才有意義。

索引失效的情況：

• 在組合索引中不能有列的值為NULL，如果有，那么這一列對(duì)組合索引就是無效的。
• 在一個(gè)SELECT語句中，索引只能使用一次，如果在WHERE中使用了，那么在ORDER BY中就不要用了。
• LIKE操作中，'%aaa%'不會(huì)使用索引，也就是索引會(huì)失效，但是‘a(chǎn)aa%’可以使用索引。
• 在索引的列上使用表達(dá)式或者函數(shù)會(huì)使索引失效，例如：select * from users where YEAR(adddate)<2007，將在每個(gè)行上進(jìn)行運(yùn)算，這將導(dǎo)致索引失效而進(jìn)行全表掃描，因此我們可以改成：select * from users where adddate<’2007-01-01′。其它通配符同樣，也就是說，在查詢條件中使用正則表達(dá)式時(shí)，只有在搜索模板的第一個(gè)字符不是通配符的情況下才能使用索引。
• 在查詢條件中使用不等于，包括<符號(hào)、>符號(hào)和！=會(huì)導(dǎo)致索引失效。特別的是如果對(duì)主鍵索引使用！=則不會(huì)使索引失效，如果對(duì)主鍵索引或者整數(shù)類型的索引使用<符號(hào)或者>符號(hào)不會(huì)使索引失效。（經(jīng)erwkjrfhjwkdb同學(xué)提醒，不等于，包括<符號(hào)、>符號(hào)和！，如果占總記錄的比例很小的話，也不會(huì)失效）
• 在查詢條件中使用IS NULL或者IS NOT NULL會(huì)導(dǎo)致索引失效。
• 字符串不加單引號(hào)會(huì)導(dǎo)致索引失效。更準(zhǔn)確的說是類型不一致會(huì)導(dǎo)致失效，比如字段email是字符串類型的，使用WHERE email=99999 則會(huì)導(dǎo)致失敗，應(yīng)該改為WHERE email='99999'。
• 在查詢條件中使用OR連接多個(gè)條件會(huì)導(dǎo)致索引失效，除非OR鏈接的每個(gè)條件都加上索引，這時(shí)應(yīng)該改為兩次查詢，然后用UNION ALL連接起來。
• 如果排序的字段使用了索引，那么select的字段也要是索引字段，否則索引失效。特別的是如果排序的是主鍵索引則select * 也不會(huì)導(dǎo)致索引失效。
• 盡量不要包括多列排序，如果一定要，最好為這隊(duì)列構(gòu)建組合索引；

六、索引的優(yōu)化

1、最左前綴

索引的最左前綴和和B+Tree中的“最左前綴原理”有關(guān)，舉例來說就是如果設(shè)置了組合索引<col1,col2,col3>那么以下3中情況可以使用索引：col1，<col1,col2>，<col1,col2,col3>，其它的列，比如<col2,col3>，<col1,col3>，col2，col3等等都是不能使用索引的。

根據(jù)最左前綴原則，我們一般把排序分組頻率最高的列放在最左邊，以此類推。

2、帶索引的模糊查詢優(yōu)化

在上面已經(jīng)提到，使用LIKE進(jìn)行模糊查詢的時(shí)候，'%aaa%'不會(huì)使用索引，也就是索引會(huì)失效。如果是這種情況，只能使用全文索引來進(jìn)行優(yōu)化（上文有講到）。

3、為檢索的條件構(gòu)建全文索引，然后使用

SELECT * FROM tablename MATCH(index_colum) ANGAINST(‘word’);

4、使用短索引

對(duì)串列進(jìn)行索引，如果可能應(yīng)該指定一個(gè)前綴長(zhǎng)度。例如，如果有一個(gè)CHAR(255)的 列，如果在前10 個(gè)或20 個(gè)字符內(nèi)，多數(shù)值是惟一的，那么就不要對(duì)整個(gè)列進(jìn)行索引。短索引不僅可以提高查詢速度而且可以節(jié)省磁盤空間和I/O操作。