浅谈Mysql主键索引与非主键索引区别

浅谈Mysql主键索引与非主键索引区别 目录

• 什么是索引
• 主键索引和普通索引的区别
• 索引具体采用的哪种数据结构
• InnoDB使用的B+ Tree的索引模型，那么为什么采用B+ 树？这和Hash索引比较起来有什么优缺点？
• B+ Tree的叶子节点都可以存哪些东西?
• 聚簇索引和非聚簇索引，在查询数据的时候有区别？
• Index Condition Pushdown（索引下推）
• 查询优化器
• 关于索引的题

什么是索引

MySql官方索引的定义：索引(Index)是帮助MySql高效获取数据的数据结构，索引的目的在于提高查询效率，类比字典；实际上索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录，索引列也是要占用空间。

主键索引和普通索引的区别

1.主键索引索引着数据，然而普通索引索引着主键ID值(这是在innodb中，但是如果是myisam中，主键索引和普通索引是没有区别的都是直接索引着数据)
2.当你查询用的是where id=x 时，那只需要扫描一遍主键索引，然后拿到相应数据，但是如果是查询的普通索引的话，那么会先扫描一次普通索引，拿到主键值，然后再去扫主键索引，拿到所需要的数据，这个过程叫做回表

索引具体采用的哪种数据结构

常见的MySQL主要有两种结构：Hash索引和B+ Tree索引，我们使用的是InnoDB引擎，默认的是B+树

InnoDB使用的B+ Tree的索引模型，那么为什么采用B+ 树？这和Hash索引比较起来有什么优缺点？

B+ Tree索引和Hash索引区别 哈希索引适合等值查询，但是不无法进行范围查询 哈希索引没办法利用索引完成排序 哈希索引不支持多列联合索引的最左匹配规则 如果有大量重复键值得情况下，哈希索引的效率会很低，因为存在哈希碰撞问题

B+ Tree的叶子节点都可以存哪些东西?

在 InnoDB 里，索引B+ Tree的叶子节点存储了整行数据的是主键索引，也被称之为聚簇索引。而索引B+ Tree的叶子节点存储了主键的值的是非主键索引，也被称之为非聚簇索引。

聚簇索引和非聚簇索引，在查询数据的时候有区别？

聚簇索引查询会更快
因为主键索引树的叶子节点直接就是我们要查询的整行数据了。而非主键索引的叶子节点是主键的值，查到主键的值以后，还需要再通过主键的值再进行一次查询,这个过程称作回表。
非主键索引一定会查询多次吗？
覆盖索引也可以只查询一次，覆盖索引（covering index）指一个查询语句的执行只用从索引中就能够取得，不必从数据表中读取。也可以称之为实现了索引覆盖。 当一条查询语句符合覆盖索引条件时，MySQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据，这样避免了查到索引后再返回表 *** 作，减少I/O提高效率。 如，表covering_index_sample中有一个普通索引 idx_key1_key2(key1,key2)。当我们通过SQL语句：select key2 from covering_index_sample where key1 = ‘keytest';的时候，就可以通过覆盖索引查询，无需回表。

Index Condition Pushdown（索引下推）

MySQL 5.6引入了索引下推优化，默认开启，使用SET optimizer_switch = ‘index_condition_pushdown=off';可以将其关闭。官方文档中给的例子和解释如下： people表中（zipcode，lastname，firstname）构成一个索引

WHERE zipcode=‘95054' AND lastname LIKE ‘%etrunia%' AND address LIKE ‘%Main Street%';

如果没有使用索引下推技术，则MySQL会通过zipcode='95054'从存储引擎中查询对应的数据，返回到MySQL服务端，然后MySQL服务端基于lastname LIKE '%etrunia%'和address LIKE '%Main Street%'来判断数据是否符合条件。 如果使用了索引下推技术，则MYSQL首先会返回符合zipcode='95054'的索引，然后根据lastname LIKE '%etrunia%'筛选出符合条件的索引后再返回到MySQL服务端，然后MySQL服务端基于address LIKE '%Main Street%'来判断数据是否符合条件，这样返回给MySQL服务端的索引数又会减少。有了索引下推优化，可以在有like条件查询的情况下，减少回表次数。

查询优化器

一条SQL语句的查询，可以有不同的执行方案，至于最终选择哪种方案，需要通过优化器进行选择，选择执行成本最低的方案。 在一条单表查询语句真正执行之前，MySQL的查询优化器会找出执行该语句所有可能使用的方案，对比之后找出成本最低的方案。这个成本最低的方案就是所谓的执行计划。 优化过程大致如下： 1、根据搜索条件，找出所有可能使用的索引 2、计算全表扫描的代价 3、计算使用不同索引执行查询的代价 4、对比各种执行方案的代价，找出成本最低的那一个

关于索引的题

CREATE TABLE `geek` (
  `a` int(11) NOT NULL,
  `b` int(11) NOT NULL,
  `c` int(11) NOT NULL,
  `d` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`a`,`b`),
  KEY `c` (`c`),
  KEY `ca` (`c`,`a`),
  KEY `cb` (`c`,`b`)
) ENGINE=InnoDB;

由于历史原因，这个表需要 a、b 做联合主键。
那意味着，单独在字段 c 上创建一个索引，就已经包含了三个字段，为什么要创建“ca”“cb”这两个索引？

select * from geek where c=N order by a limit 1;
select * from geek where c=N order by b limit 1;

问题：这位同事的解释对吗? 哪些索引没有必要，可以删除？

答案：

（1） 主键 a，b 的聚簇索引组织顺序相当于 order by a,b ，也就是先按 a 排序，再按 b 排序，c 无序。

–a--|–b--|–c--|–d--
1 2 3 d
1 3 2 d
1 4 3 d
2 1 3 d
2 2 2 d
2 3 4 d

（2） 索引 ca 的组织是先按 c 排序，再按 a 排序，同时记录主键。

–c--|–a--|–主键部分b-- （注意，这里不是 ab，而是只有 b）
2 1 3
2 2 2
3 1 2
3 1 4
3 2 1
4 2 3

上面的这个索引ca 与索引c 的数据是一模一样的。

（3） 索引 cb 的组织是先按 c 排序，在按 b 排序，同时记录主键

–c--|–b--|–主键部分a-- （同上）
2 2 2
2 3 1
3 1 2
3 2 1
3 4 1
4 3 2

所以结论是ca可以去掉，cb保留。

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