MySQL索引專題一 認識索引

關於這個專題

想寫MySQL的索引專題是源於以前本身在學習MySQL索引時痛苦的經歷，你在網上搜索關於MySQL的索引的文章，大可能是支離破碎，沒有系統性的對知識點的羅列堆砌，文章中會說明你要如何如何作，可是不多涉及去講爲何要這麼作，哪些不能作，很難對MySQL有一個系統性的認知，學習若是沒有系統性的話，就很難在實際的項目中靈活運用，出於此目的，本身就打算寫一個關於MySQL索引的專題系列，算是本身一個學習的總結，若是同時能幫到你那再好不過了。下面進入正題，咱們先來了解一下什麼是索引以及索引的類型。

認識索引

認識索引是什麼東西很是關鍵，一個很是恰當的比喻就是書的目錄頁與書的正文內容之間的關係，爲了方便查找書中的內容，經過對內容創建索引造成目錄。所以，首先你要明白的一點就是，索引它也是一個文件，它是要佔據物理空間的。

好比對於MyISAM存儲引擎來講:
.frm後綴的文件存儲的是表結構。
.myd後綴的文件存儲的是表數據。
.myi後綴的文件存儲的就是索引文件。
以下圖所示:

對於InnoDB 存儲引擎來講:
.frm後綴的文件存儲的是表結構。
.ibd後綴的文件存放索引文件和數據(須要開啓innodb_file_per_table 參數)

以下圖所示:

所以，當你對一張表創建索引時，索引文件的大小也會改變，當你數據表中的數據由於增刪改變化時，索引文件也會變化的，只不過MySQL會自動維護索引，這個過程不須要你介入，這也是爲何不恰當的索引會影響MySQL性能的緣由。

總結:
1. 索引是按照特定的數據結構把數據表中的數據放在索引文件中，以便於快速查找；
2. 索引存在於磁盤中，會佔據物理空間。

索引的類型

上面說到，索引文件時按照不一樣的數據結構來存儲的，數據結構的不一樣也產生了不一樣的索引類型，常見的索引類型包括:

1. B-Tree索引

2. 哈希索引

3. 空間數據索引(R-Tree)

4. 全文索引
   下面作一一介紹:

1. B-Tree索引

B-Tree索引是最經常使用的一種索引，若是沒有指定特定的類型，那麼多半就是B-Tree索引，事實上，不少搜索引擎使用的是它的變種B+Tree，這是對B-Tree的一個優化，若是須要詳細瞭解，能夠參考數據結構方面的書籍，這裏不作詳細探討。如下統稱爲B-Tree索引。
絕大多數的存儲引擎，好比MyISAM和InnoDB都支持這種索引，所以說它是應用最普遍，最經常使用的一種索引方式，可是不一樣的存儲引擎在具體實現時會稍有不一樣，好比MyISAM會使用前綴壓縮的方式對索引進行壓縮，InnoDB則不會。
下圖展現了B-Tree索引是如何存儲被索引的數據的:

說明:

1. 左圖是一個包含三列的數據表，右圖則展現了數據是如何被索引的。

2. 能夠看出B-Tree是對索引列是按照順序存儲的，每一個葉子節點指向被索引的數據，這也是B-Tree索引支持範圍查找數據的緣由。

2. 哈希索引

相比於B-Tree索引，哈希索引的實現就比較簡單了，它是基於哈希表來實現的，對於要索引的列，存儲引擎會計算出一一對應的哈希碼，而後把哈希碼存放在哈希表中做爲key，value值是指向該行數據的指針。
下圖是簡單的原理展現:

說明:

1. 左邊紫色圖表示一個二列的數據表。

2. 中間表示對fname列進行哈希索引，計算出哈希值。

3. 右邊綠色圖表示把生成的哈希值存放於哈希表中。

當咱們執行如下查詢時:

select * from testTable where fname = "mary";

MySQL會首先計算查詢條件mary的哈希值，而後到哈希表中去找該哈希值，若是找到了根據對應的指針也就找到了須要尋找的數據行。

哈希表的優點與限制:

• 優點:

  1. 只需比對哈希值，所以速度很是快，性能優點明顯；

• 限制:

  1. 不支持任何範圍查詢，好比where price > 150，由於是基於哈希計算，支持等值比較。

  2. 哈希表是無序存儲的，所以索引數據沒法用於排序。

  3. 主流存儲引擎不支持該類型，好比MyISAM和InnoDB。哈希索引只有Memory, NDB兩種引擎支持。

所以，哈希索引雖然速度快，但其實使用很受限，只適用於某些特殊的場合。

3. 空間數據索引(R-Tree)

空間索引可用於地理數據存儲，它須要GIS相關函數的支持，因爲MySQL的GIS支持並不完善，因此該索引方式在MySQL中不多有人使用。

4. 全文索引

全文索引主要用於海量數據的搜索，好比淘寶或者京東對商品的搜索，你不可能使用like進行模糊匹配吧，MySQL從5.6開始支持InnoDB引擎的全文索引，功能沒有專業的搜索引擎好比Sphinx或Solr豐富，若是你的需求比較簡單，能夠嘗試一下MySQL的全文索引，不然建議使用專業的搜索引擎。

總結:
1. B-Tree索引使用最普遍，主流引擎都支持。
2. 哈希索引性能高，適用於特殊場合。
3. R-Tree不經常使用。
4. 全文索引適用於海量數據的關鍵字模糊搜索。

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索引和存儲引擎之間的關係

上面講述了索引有不一樣的類型，存儲引擎也有不一樣的類型，那麼索引和存儲引擎之間有什麼關係呢？
首先你須要知道，在MySQL中，索引是在存儲引擎中實現的，並非全部的存儲引擎都支持全部的索引類型，好比哈希索引，MyISAM和InnoDB是不支持的；一樣，即便對於同一類型的索引，不一樣的存儲引擎實現的方式也多是不一樣的，好比MyISAM和InnoDB對B-Tree索引，具體的實現是有差異的。

總結:
1. 不一樣的存儲引擎可能支持不一樣的索引類型；
2. 不一樣的存儲引擎對同一中索引類型可能有不一樣的實現方式。

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B-Tree索引與惟一索引，主鍵索引，普通索引的關係

最開始對B-Tree索引與惟一索引，主鍵索引，普通索引這幾種索引的關係很模糊，網上也沒搜索到相關的資料，覺得他們的關係是並列的，其實並非，B-Tree只是底層的算法實現，惟一索引，主鍵索引，普通索引都是基於B-Tree索引算法的，只不過又有各自的特色。
經過下圖也可看出這種關係:

至於惟一索引，主鍵索引，普通索引之間的區別，下面補充一下:

• 主鍵索引:數據列不容許重複，不容許爲NULL.一個表只能有一個主鍵。

• 惟一索引:數據列不容許重複，容許爲NULL值，一個表容許多個列建立惟一索引。

• 普通索引:基本的索引類型，沒有惟一性的限制，容許爲NULL值。

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總結:

這篇文章先說到這裏，目的主要是對MySQL的索引有個概念上的認識，以及瞭解索引的類型，索引和存儲引擎之間的關係，本專題會繼續更新，繼續對MySQL索引知識逐漸展開，若是你感興趣的話能夠關注該專欄，以及順便動動手指關注一下我(^_^),但願本文對你有所幫助。