索引

索引分為主鍵索引、唯一索引、普通索引、聚集索引、全文索引幾種，而索引其實(shí)就是在無序的數(shù)據(jù)中建立索引，每次查詢可以根據(jù)索引迅速查到我們想要的數(shù)據(jù)（就像字典的目錄a-z一樣）

• 優(yōu)點(diǎn)

  • 提高數(shù)據(jù)查找速度
  • 提高group by、order by分組與排序的時間

• 缺點(diǎn)

  • 每增加數(shù)據(jù)都需要更新索引，隨者數(shù)據(jù)量增大，索引維護(hù)成本會增加
  • 占用一定的存儲空間，.myi后綴的文件存儲的就是索引文件。

索引類型

主鍵索引

數(shù)據(jù)列不允許重復(fù)，不允許為NULL，可以被引用為外鍵，一個表只能有一個主鍵索引

唯一索引

數(shù)據(jù)列不允許重復(fù)，允許為NULL值，不可以被引用為外鍵，一個表允許多個列創(chuàng)建唯一索引

普通索引

基本的索引類型，沒有唯一性限制，允許為NULL值，不可以被引用為外鍵，一個表可以有多個普通索引

主鍵索引、唯一索引、普通索引區(qū)別：

索引類型數(shù)據(jù)是否允許重復(fù)是否允許NULL是否可以當(dāng)作外鍵索引個數(shù)限制

主鍵索引	否	否	是	僅有一個
唯一索引	否	是	否	允許多個
普通索引	是	是	否	允許多個

表中可以看出約束是從高到低，對比表種內(nèi)容然后依據(jù)不同場景進(jìn)行使用

聚集索引（聚簇索引）

在聚集索引中，表中數(shù)據(jù)行的物理位置與邏輯值（索引和數(shù)據(jù)為同一個文件）的順序相同，一個表中只能包含一個聚集索引，因為物理順序只能有一個。聚集索引通常提供更快的數(shù)據(jù)訪問速度。
其中 InnoDB采用的就是聚簇索引，數(shù)據(jù)和索引文件為一個idb文件，表數(shù)據(jù)文件本身就是主索引，相鄰的索引臨近存儲。 葉節(jié)點(diǎn)data域保存了完整的數(shù)據(jù)記錄(數(shù)據(jù)[除主鍵id外其他列data]+主索引[索引key:表主鍵id])。 葉子節(jié)點(diǎn)直接存儲數(shù)據(jù)記錄，以主鍵id為key,葉子節(jié)點(diǎn)中直接存儲數(shù)據(jù)記錄。(底層存儲結(jié)構(gòu): frm -表定義、 ibd: innoDB數(shù)據(jù)&索引文件)

（1）如果表定義了主鍵，則PK就是聚集索引；
（2）如果表沒有定義主鍵，則第一個非空唯一索引（not NULL unique）列是聚集索引；
（3）否則，InnoDB會創(chuàng)建一個隱藏的row-id作為聚集索引；

非聚簇索引

索引和數(shù)據(jù)分開的索引。
其中MyISAM底層采用的就是非聚簇索引，使用myi索引文件和myd數(shù)據(jù)文件分離，索引文件僅保存數(shù)據(jù)記錄的指針地址。葉子節(jié)點(diǎn)data域存儲指向數(shù)據(jù)記錄的指針地址。(底層存儲結(jié)構(gòu)： frm -表定義、 myi -myisam索引、 myd-myisam數(shù)據(jù))

覆蓋索引

所謂覆蓋索引就是指索引中包含了查詢中的所有字段，這種情況下就不需要再進(jìn)行回表查詢了
MySQL 中只能使用 B-Tree 索引做覆蓋索引，因為哈希索引等都不存儲索引的列的值，覆蓋索引對于 MyISAM 和 InnoDB 都非常有效，可以減少系統(tǒng)調(diào)用和數(shù)據(jù)拷貝等時間

組合索引

使用多個列來組成一個索引，比如B-Tree的方式

全文索引

主要用于海量數(shù)據(jù)的搜索，比如淘寶、京東對商品的搜索就可以建立全文索引（不可能用like模糊匹配吧）,這個類型在mysql5.6開始支持InnoDB引擎的全文索引，功能沒有專業(yè)搜索引擎比如solr、es豐富，如果需求簡單，可以使用全文索引

適用場景：適用于海量數(shù)據(jù)的關(guān)鍵字模糊搜索，比如簡易版的搜索引擎

索引的實(shí)現(xiàn)方式

B-Tree索引

InnoDB使用的是B-Tree算法，即每個葉子節(jié)點(diǎn)包含指向下一個葉子節(jié)點(diǎn)的指針，就像一個樹一樣

適用場景：最常用的一個索引類型，可以適用于多種場景

工作原理：B-Tree索引中，聯(lián)合索引中的索引項會先根據(jù)第一個索引列進(jìn)行排序，第一個索引列相同的情況下，會再按照第二個索引列進(jìn)行排序，依次類推。

可以應(yīng)用到B-Tree索引的情況：

全值匹配：查找條件和索引中的所有列相匹配

匹配最左前綴：查找條件只有索引中的第一列

匹配列前綴：比如有兩個索引，一個是姓，一個是名，先找到zhang的列，然后再根據(jù)已找到的列找到名為s開頭的人，也可以應(yīng)用到索引

匹配范圍值：比如查找姓在chen到zhang之間的人；或者查找姓為zhang，然后名為san到si范圍的人

只訪問索引的查詢：即要查詢的數(shù)據(jù)都在索引中包含，則只需要訪問索引就行，無需訪問數(shù)據(jù)行，比如只需要查詢姓和名兩列，而這兩列剛好又是聯(lián)合索引。這種索引被稱作覆蓋索引

索引排序：比如使用姓進(jìn)行排序

無法使用到B-Tree索引的情況：

索引不是最左列開始查找，則無法使用索引。比如直接查找名為san的人，則無法應(yīng)用到索引

索引不全：比如有三個字段的聯(lián)合索引，條件中只有第一個、和第三個的字段條件，跳過了中間某個列，則只能使用到索引的第一列

如果查詢中有某個列的范圍查詢，則該列右邊的所有列都無法使用索引優(yōu)化查詢（范圍的話沒有具體的值）。

哈希索引

如果在列上建立索引，則針對每一行數(shù)據(jù)，存儲引擎會根據(jù)所有的索引列計算出一個哈希碼，每一個行計算出的哈希碼會組成一個哈希表，同時在哈希表中存儲了指向每個數(shù)據(jù)行的指針。
哈希表結(jié)構(gòu)如下：

適用場景：僅作等值匹配且數(shù)據(jù)重復(fù)率低且對索引查找速度要求高的情況

可以應(yīng)用到哈希索引的情況：

只有精確匹配全部索引行的查詢條件才能利用索引

無法使用到哈希索引的情況：

索引中不包含任何列的值

索引無法應(yīng)用于排序

不支持部分索引列匹配查找（必須使用全部索引列的查詢條件才能使用哈希索引優(yōu)化查詢）

無法范圍查找，只能等值比較

哈希沖突會影響性能：比如某個列的數(shù)據(jù)重復(fù)率非常高，則每次在找到匹配的哈希后還需要對這個哈希碼的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行等值比較

其中，還有一個叫做“自適應(yīng)哈希索引”，是當(dāng)InnoDB注意到某些索引的使用頻率很高時，會在B-Tree索引之上再建立一層哈希索引，以提高查詢效率

空間數(shù)據(jù)索引（R-Tree）

空間索引可用于地理數(shù)據(jù)存儲，它需要GIS相關(guān)函數(shù)的支持，由于MySQL的GIS支持并不完
善，所以該索引方式在MySQL中很少有人使用。

擴(kuò)展

什么是回表

如果 select 所需獲得列中有大量的非索引列，索引就需要到表中找到相應(yīng)的列的信息，這就叫回表

比如如下例子，先使用普通索引查詢除出ID，然后再去聚簇索引查詢具體數(shù)據(jù)的過程就叫左做回表

如何避免回表？

使用聚集索引（主鍵或第一個唯一索引）就不會回表，普通索引就會回表

比如select id, name, sex from user;，將單列索引(name)升級為聯(lián)合索引(name, sex)，即可避免回表，因為要查詢的name和sex都在索引中了

索引下推

MySQL 5.6引入了索引下推優(yōu)化，可以在索引遍歷過程中，對索引中包含的字段先做判斷，過濾掉不符合條件的記錄，減少回表字?jǐn)?shù)

select * from tuser where name like '張 %' and age=10 and ismale=1;

沒有索引下推：首先根據(jù)索引來查找記錄，然后再根據(jù)where條件來過濾記錄（回表）
有索引下推：MySQL會在取出索引的同時，判斷是否可以進(jìn)行where條件過濾再進(jìn)行索引查詢(回表)

唯一索引導(dǎo)致死鎖

如圖所示，有三個事務(wù)同時插入同一個記錄，導(dǎo)致唯一索引沖突的過程：

死鎖發(fā)生過程：

T1時刻sessionA插入會加排他鎖

T2時刻SessionB插入同id會主鍵沖突，會加上共享鎖

T3時刻SessionC插入同id會主鍵沖突，會加上共享鎖

這時，SessionA回滾釋放排他鎖，sessionB向獲得排他鎖，但發(fā)現(xiàn)sessionC有共享鎖存在，B和C相互等待造成死鎖

根本原因：
唯一索引導(dǎo)致，本質(zhì)是并發(fā)請求導(dǎo)致一個數(shù)據(jù)重復(fù)插入或是網(wǎng)絡(luò)抖動造成

解決方案：

可以使用緩存將重復(fù)請求去重，確保同時只執(zhí)行一個相同sql

異常捕捉，mysql有死鎖檢測和恢復(fù)，只有一個事務(wù)會成功，只需要catch異常即可

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据库索引类型介绍及其优缺点、区别、适用场景的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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