深入MySQL（三）：MySQL的索引的应用

在MySQL的优化中，索引的作用绝对算是一个大头，很多时候索引使用得当可以使得一个查询的效率提高几个数量级，同时它还具有自动排序等功能。所以如果是深入MySQL，那么索引绝对是其中重要的一部分。

MySQL中的索引

MySQL中的索引按类型分大致可以分为5类：

• 主键索引
• 普通索引
• 唯一索引
• 文本索引
• 组合索引

主键索引

定义：唯一且不为空，简称主键，表中可以没有主键，但是最多只能有一个;

在Innodb中，会默认将主键索引设置为聚簇索引；

一般而言，主键索引的建立符合以下的原则：

1. 与业务无关的自增属性作为主键；
2. 不选取可以动态变化的属性，例如时间戳；
3. 字段值不进行更新；

用户量较小的情况下，一般用自增序列即可满足条件，但是在一些情况下，主键的选择就不只是简单的自增属性了，后续会专门出一篇博客重新讲述分布式唯一ID的生成算法。

普通索引（NORMAL）

定义：设置单个字段作为索引，没有任何限制，是我们使用最多的索引；

普通索引的查询，在innodb中其是非聚簇索引，索引它存在一个回表的过程，所以后期有个优化便是使用覆盖索引；

唯一索引（UNIQUE）

定义：设置单个字段作为索引，并且该索引不会重复，可以为null；

主要是对该索引字段进行唯一性限制。

组合索引

定义：设置多个字段作为索引；

将多个字段作为一个索引，索引选取的字段的顺序很重要，遵循最左匹配原则。

以上是按照索引的使用类型来划分的；

按底层数据结构分可以分为2类：

• B-Tree索引
• hash索引

Innodb中默认使用的便是B-Tree索引，其底层数据结构是B+树，对以下类型的查询有效：

1. 全值匹配：指的是和索引中的所有列进行匹配，即例如WHERE name = 'hyx' AND age = 18的查询;
2. 匹配最左前缀：即组合索引中的使用前面的字段进行匹配；
3. 匹配列前缀：LIKE的用法也是复合最左匹配原则的；
4. 匹配范围值：B-Tree索引会按照大小将数据排序存放；
5. 精确匹配某一列并范围匹配另外一列；
6. 只访问索引的查询；

但是B-Tree索引也有缺点：

1. 如果不符合最左匹配原则，那么无法进行匹配；
2. 不能跳过索引中的列；我的理解是，假如我WHERE name = 'hyx' AND age = 18，在name字段上有一个普通索引，数据表中有很多个name为hyx的用户，这个时候不能直接跳过中间age != 18的列，而是要一个一个取出来，然后回表去查age，最后在判断是否为18，相当于必须扫描这些不正确的数据行。
   
   hash索引使用的底层数据结构为Hash表，等值匹配速度很快，但是范围遍历效率低。
3. 一旦使用范围查询，那么其右边的所有列都无法走索引；我认为这也是最左匹配原则的体现；

大家可以看到，B-Tree索引的很多运用场景都与最左匹配原则有关，所以大家写查询的时候一定记住思考最左匹配原则，同时通过EXPLAIN来查看语句的执行计划来优化索引；

Hash索引的特点：

1. 哈希索引只包含哈希值和行指针，而不存储字段值，所以无法使用覆盖索引的做法避免读取行。
2. 不会自动进行排序；
3. 不支持索引列匹配，比如一个数据列(A,B)上建立索引，它始终是使用索引列的全部内容进行计算哈希值的，所以如果查询只含有数据列A，无法使用索引；
4. 只支持等值比较；
5. 访问速度极快，除非hash冲突很多；
6. hash冲突很多的时候，维护的代价也会提高。

Hash索引的话，只适用于某些特定的场合。

建立高性能索引的策略

按照经验来说，其实我们使用WHERE的字段，就可以建立索引；但是作为技术人员，我们应该严谨的研究什么时候添加索引。我们这里暂时都只对B-Tree索引进行讨论，先来看B-Tree索引带来的好处：

1. 索引大大减少了扫描的行数；
2. 索引可以避免排序和临时表；
3. 索引可以将随机IO变为顺序IO；

独立的列

独立的列主要代表两个方面：

1. 索引列不能是表达式的一部分；
2. 索引列不能是函数的参数；

其实我觉得很好理解，因为以上的两种情况，都要对列进行计算，相当于就不是原来的列了，所以就无法使用索引；

使用前缀索引

我们都知道，现实中是存在例如邮箱等的具有相同后缀的数据的，所以我们肯定指定使用其前缀索引来减小和加快索引的查找，但是会降低选择性；

选择性是不重复的列 / 总数据列数的值，最好为1，我们可以使用COUNT()函数来计算其选择性，来选取与原来的选择性相差不大的情况；

使用覆盖索引避免回表

我们知道，如果在一个字段上面建立一个索引，那么索引的节点其实是存储了值，主键的，获取主键之后，再需要去主键所在的B+树进行查找，才能查找到具体数据。

而如果使用了覆盖索引，例如我们建立一个组合索引“email，phone”，当我们利用WHERE email = '843497509@qq.com'查找phone的时候，其实我们已经获取了phone的数据，所以MySQL不会进行回表操作，而是直接返回结果集。

利用索引进行排序

MySQL的排序是一个很麻烦很复杂很耗性能的一个过程，甚至会进行大量的磁盘IO，所以如果某一个字段需要经常性的排序，在B+树中，会自动根据B+树的节点值进行排序，所以我们就会省略这个字段的排序过程。