mysql索引是什麼？索引結構和使用詳解

索引是什麼

mysql索引: 是一種幫助mysql高效的獲取數據的數據結構，這些數據結構以某種方式引用數據，這種結構就是索引。可簡單理解爲排好序的快速查找數據結構。若是要查「mysql」這個單詞，咱們確定須要定位到m字母，而後從下往下找到y字母，再找到剩下的sql。

索引分類

單值索引:一個索引包含1個列 create index idx_XX on table(f1) 一個表能夠建多個。 惟一索引: 索引列的值必須惟一，但容許有空值 create unique index idx_XX on table(f1) 複合索引: 一個索引包含多個列 如：create index idx_XX on table(f1,f2，..)

索引結構

BTree Hash索引 full-text全文索引

什麼狀況創建索引

主鍵自動創建惟一索引 頻繁做爲查詢條件的字段因該建立索引 查詢中與其餘表關聯的字段，外鍵關係創建索引 頻繁更新的字段不適合創建索引 where條件裏用不到的字段不創建索引 單鍵/複合索引的選擇（高併發下傾向複合） 查詢中排序的字段因創建索引 查詢中統計或分組字段

什麼狀況建不創建索引

頻繁增刪改的表 表記錄太少 數據重複且分佈平均的表字段。（重複太多索引意義不大）

比較兩種經常使用的索引BTree與Hash索引

BTree

一個經典的B+樹索引數據結構見下圖：

B+樹是一個平衡的多叉樹，從根節點到每一個葉子節點的高度差值不超過1，並且同層級的節點間有指針相互連接。在B+樹上的常規檢索，從根節點到葉子節點的搜索效率基本至關，不會出現大幅波動，並且基於索引的順序掃描時，也能夠利用雙向指針快速左右移動，效率很是高。

所以，B+樹索引被普遍應用於數據庫、文件系統等場景。

Hash

而哈希索引的示意圖則是這樣的：

簡單地說，哈希索引就是採用必定的哈希算法，把鍵值換算成新的哈希值，檢索時不須要相似B+樹那樣從根節點到葉子節點逐級查找，只需一次哈希算法便可馬上定位到相應的位置，速度很是快。

因此

從上面的圖來看，B+樹索引和哈希索引的明顯區別是：

若是是等值查詢，那麼哈希索引明顯有絕對優點，由於只須要通過一次算法便可找到相應的鍵值；固然了，這個前提是，鍵值都是惟一的。若是鍵值不是惟一的，就須要先找到該鍵所在位置，而後再根據鏈表日後掃描，直到找到相應的數據； 從示意圖中也能看到，若是是範圍查詢檢索，這時候哈希索引就毫無用武之地了，由於原先是有序的鍵值，通過哈希算法後，有可能變成不連續的了，就沒辦法再利用索引完成範圍查詢檢索； 同理，哈希索引也沒辦法利用索引完成排序，以及like ‘xxx%’ 這樣的部分模糊查詢（這種部分模糊查詢，其實本質上也是範圍查詢）； 哈希索引也不支持多列聯合索引的最左匹配規則； B+樹索引的關鍵字檢索效率比較平均，不像B樹那樣波動幅度大，在有大量重複鍵值狀況下，哈希索引的效率也是極低的，由於存在所謂的哈希碰撞問題。

在MySQL中，只有HEAP/MEMORY引擎表才能顯式支持哈希索引（NDB也支持，但這個不經常使用），InnoDB引擎的自適應哈希索引（adaptive hash index）不在此列，由於這不是建立索引時可指定的。

還須要注意到：HEAP/MEMORY引擎表在mysql實例重啓後，數據會丟失。

一般，B+樹索引結構適用於絕大多數場景，像下面這種場景用哈希索引才更有優點：

在HEAP表中，若是存儲的數據重複度很低（也就是說基數很大），對該列數據以等值查詢爲主，沒有範圍查詢、沒有排序的時候，特別適合採用哈希索引

例如這種SQL：

SELECT … FROM t WHERE C1 = ?; — 僅等值查詢

在大多數場景下，都會有範圍查詢、排序、分組等查詢特徵，用B+樹索引就能夠了。