MySql 索引（聚集索引，辅助索引，联合索引，覆盖索引..）

引入一个面试问题:

看完以下以后再回顾，会发现迎刃而解

Mysql 可以为每一张表设置 存储引擎 这里我们只说 InnoDB 存储引擎.

由于实际情况，数据页只能按照一棵 B+树 进行排序， 因此每张表只能拥有一个 聚集索引（即 主键）。

栗子：

每个叶子节点的索引行中包含了一个书签（bookmark）. 该书签是用来告诉 InnoDB存储引擎哪里可以找到该索引对应的数据行或者说 行数据！ 由于InnoDB存储引擎表， 是按照主键来构建的， 所以 ，该书签内其实包含或者说指向了 数据行所对应的聚集索引键

也就是说 辅助索引的 叶结点保存了 指向对应数据的 聚集索引， 可以通过该聚集索引 找到对应的数据行

辅助索引的存在并不影响数据在聚集索引中的组织，因为每张表上可以有多个辅助索引。

当通过辅助索引来寻找数据时，InnoDB 存储引擎会遍历辅助索引并通过叶级别的指针获得指向主键索引(聚集索引)的主键，然后再通过聚集索引找到一个完整的数据行。

例如：

聚集索引辅助索引关系:

： 又叫做组合索引 ， 辅助索引的一种 ， 和普通创建索引的方式一样，不同的是 可以同时添加多列来作为索引项

从本质上来说，联合索引也是一课B+树

个人理解： 所谓最左原则， 是因为 存储引擎构建组合索引时 是根据最左边的那一列索引项进行排序的 ，所以使用组合索引，必须满足 条件中必须存在 最左边那一列的索引项，这样 才可以找到对应的索引，继而 去寻找对应的数据

： 又叫做 索引覆盖，InnoDB中支持覆盖索引，即 从辅助索引中就可以得到查询的记录，而不需要查询聚集索引中的记录。

比如 这里没有根据最左原则使用组合索引，但是 优化器依然进行选择

共勉，欢迎指导谢谢~

mysql数据库索引是一种能够让mysql数据查询更加快速的数据结构，我们在新建数据库的时候，如果设置了某个字段的Primary key主键，那么数据库会默认为我们的主键字段创建一个唯一索引(Unique Index)的东西，所以你就不需要再为此字段创建mysql数据库索引了，当然了，如果你想设置别的字段索引，那么就要额外加入该字段的数据库索引了。

一：Mysql数据库索引的创建

1)如何为我们的mysql数据库添加索引呢？很简单，请看下面的创建mysql普通索引格式：

CREATE INDEX [index name] ON [table name]([column name])

参数说明：NameDescription

index name索引名称.

table name需要添加索引的表名称.

column name需要添加索引的列名称.

例如我们要创建一个索引，就可以使用如下的mysql命令运行即可：CREATE INDEX myindex ON mytable(aut_id)

2)唯一索引的创建，和mysql普通索引差不多，只需要在INDEX关键词前面加入UNIQUE关键词即可，mysql命令如下：CREATE UNIQUE INDEX myindex ON mytable(aut_id)

我们也可以使用USING BTREE关键字，B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快存取速度，mysql命令如下：CREATE UNIQUE INDEX myindex ON mytable(aut_id) USING BTREE

二：查看mysql数据库索引

我们可以使用以下命令查询刚刚新建的mysql数据库索引，“from mytable”代表查询该数据库表里面有哪些索引，mysql命令如下：show index from mytable

创建成功之后，会在“key_name”字段中显示刚刚创建的数据库索引名称，如图所示：

三：删除mysql数据库索引

我们也可以使用mysql命令删除某张表的索引，命令如下：drop index english on mytable

四：查询sql语句是否使用了mysql索引

我们上面常见好mysql数据库索引之后，如果想要知道我们在执行sql语句时是否使用了数据库索引，就要在sql语句前面加入“EXPLAIN”关键词，命令如下所示：EXPLAIN SELECT * FROM `allword` where english='America'

如果使用到了我们创建的字段索引，就会看到如图所示的字段都不会是NULL空值，如下：

在有些情况下mysql索引会失效，也就是在执行到sql语句时没有使用到我们创建的数据库表字段索引，可能有以下这些情况：

1：使用了OR关键字查询

2：或者LOWER()，UPPER()函数，

3：还有一种就是使用了LIKE关键字查询，像(like '%XX'或者like '%XX%')这样的语句，但是像(like 'XX%')这种情况的mysql表索引是不会失效的。

前缀索引顾名思义，定义字符串的一部分当做索引，而不是把整个字符串当做索引。默认地，如果你创建索引的语句不指定前缀长度，那么索引就会包含整个字符串。

假设一张表有 id,name,email 2个字段

1.创建email列的普通索引应该是： alter table T add index idx_email1( email )

2.前缀索引的创建规则为： alter table table T add index idx_email2( email(6) )

当然第一索引包含是的整个字符串，第二个是该字段前6个字节（注意是字节）

对于这2中索引，B+树怎么存储呢？

INSERT INTO T (email) VALUES ('瞎子','zhangsh1234@163.com'), ('剑圣','lisi1998883@163.com'), ('露娜','zhangssxyz@163.com'), ('李白','zhangsy1998@163.com'), ('韩信','zhaq5481993@163.com'), ('百里玄策','hhaq5481993@163.com')

【谁还不是个野王啊】

普通索引存储为：

是的你没看错，前缀索引那颗树上的存储的是email的前6位字节，也就是你创建前缀索引时指定的前缀字节长度。2种树相比，前缀索引存储了更少的数据，那么他所耗费的空间也就相比较少，这正是他的一个优点。同样的也就相对的增加了扫描行数。

什么增加了扫描行数？？？？ 这是为什么呢？

那么小朋友咱们一起来看下吧。

假设SQL如此这般： select id,name,email from T where email = 'zhangsh1234@163.com'

那么这2个SQL，应该怎么 *** 作呢。

idx_email1:

2.到主键上查到主键为ID1的，判断email值是否正确【为什么判断呢，其实我理解是为了二次判断保证数据一致性吧，比较官方的解释尚未找到】，正确放入结果集

3.取 idx_email1 索引树上刚刚查到的位置的下一条记录，如此往复。

循环过程中，需要回主键取1次数据，所以系统可以认为只扫描了一行【1次是数第一棵树数出来的】

idx_email2:

1.从 索引数上找到满足索引值为 'zhangs'的该记录，取得 ID1的值

2.到主键上查到主键值是 ID1 的行，判断出 email 的值是’ zhangsh1234@xxx.com ’，这行记录放入结果集【不是要的值，丢弃，进行下一步】

3.取 idx_email2 上刚刚查到的位置的下一条记录,重复以上步骤

在这个过程中，要回主键索引取 3 次数据，也就是扫描了 3 行。通过这个对比，你很容易就可以发现，使用前缀索引后，可能会导致查询语句读数据的次数变多。

但是，对于这个查询语句来说，如果你定义的 idx_email2 不是 email(6) 而是 email(8），也就是说取 email 字段的前 8 个字节来构建索引的话，即满足前缀’zhangsh’的记录只有一个，也能够直接查到 ID1，只扫描一行就结束了。也就是说使用前缀索引，定义好长度，就可以做到既节省空间，又不用额外增加太多的查询成本。

那么问题来了，到底定义多长才算是合理呢？

一般的定义原则是 count(distinct(columnName))/count(*) ,当前缀索引【count(distinct(columnName(length)))，length是你想要创建列的前缀字节长度】越接近此值越好，当有多个前缀字节都一样且都等于这个值时怎么选择呢，当然是 字节越少越好了哈，字节越少越省空间。索引选取的越长，占用的磁盘空间就越大，相同的数据页能放下的索引值就越少，搜索的效率也就会越低。

count(distinct(columnName(length))) 翻译到SQL 为： count(dictinct(left(colunmName, length)))

前面我们说了使用前缀索引可能会增加扫描行数，这会影响到性能。其实，前缀索引的影响不止如此，我们再看一下另外一个场景。

来呀，上SQL： select id,email from T where email='zhangsh1234@163.com'

如果按照email全字段索引，那么此SQL 是不需要回表的【为什么不需要回表？兄嘚，这个相当于覆盖索引了哈】

那么如果按照前缀索引是否需要回表呢？答案是的。

因为当判断前6个字节相等后，需要拿到id 回表拿到email的全部内容进行比较，如果不相同，丢弃这行，否则加入结果集。

那么有人会问了，我把长度放大点，包含所有字节不就好了吗？

那么此时会有如下问题。

1.当你此时的长度是囊括了全字段，但是系统是不知道的，他还是需要回表再次判断的，去确定前缀索引的定义是否截断了完整信息。

2.此时长度是够了，那么能肯定因为业务日后不会增加长度吗？

3.尽可能的加长长度，还不如直接建立全字段索引呢

综上，使用前缀索引就用不上覆盖索引对查询性能的优化了，这也是你在选择是否使用前缀索引时需要考虑的一个因素。

前面说到的是，可以根据字段前面几个字节进行查询的，那么对于身份z这种，一共 18 位，其中前 6 位是地址码，所以同一个县的人的身份z号前 6 位一般会是相同的。

或许你会说，多弄几个字节不就好吗？那么请问下自己为什么使用前缀索引呢，不就是为了节省空间吗？

那么这么做合适吗？ 不合适对吗？ 乖~，快去反省下吧

那么采用前缀索引显示是不行的，那么如果用前缀索引怎么办呢，聪明的你应该已经猜到了，采用倒叙存储，然后建立前缀索引。

放到SQL 中就应该是这样的： select field_list from t where id_card = reverse('id_card_string')

当然了，这种逻辑建议放到业务逻辑中实现，而不是放到SQL 中。

按照上述第4节的内容，有人或许会有另一个想法，还倒叙建立前缀索引复杂不，hash索引或者hash字段不香吗？

有人会问了，为什么要在创建一个值来存储hash值呢，如果不存储你知道原值是什么吗？ 同时hash算法是有一定重复可能的（hash值碰撞）

【可以了解下partition算法哦:[ https://selfboot.cn/2016/09/01/lost_partition 】。如果重复了，不存储原值，你是无法判断出正确数据的。

注：【hash字段不代表hash索引，hash索引原理正在快马加鞭】，简单说下hash索引，hash索引不需要创建一个值来存储hash值，而是有hasn表来存储【hash值碰撞时，由一个链表来搞定了】，存储的内容为 hash值和每行的行指针 。

说回来啊，跑题了

查询时： select field_list from t where id_card_crc=crc32('id_card_string') and id_card='id_card_string'

不过有个问题相信你也想到了，不管是hash存储值还是hash索引都是不支持范围查询的。

来总结下这2个优缺点吧

1.从占用空间来看呢，倒叙索引不需要额外开辟存储空间，而hash字段需要额外的一个字段，所以从这点上看倒叙索引更胜一筹，NO!并不准确,如果前缀长度过长，那么这2个情况额外的空间也就相差无几了

3.从查询效率上看，使用 hash 字段方式的查询性能相对更稳定一些。因为 crc32 算出来的值虽然有冲突的概率，但是概率非常小，可以认为每次查询的平均扫描行数接近 1。而倒序存储方式毕竟还是用的前缀索引的方式，也就是说还是会增加扫描行数

1.全字段完整索引比较占空间，但是而走覆盖索引

2.前缀索引，节省空间，但会增加扫描 次数 并且不能使用覆盖索引【每次都需回表校验】

3.倒序存储，再创建前缀索引，用于绕过字符串本身前缀的区分度不够的问题。【倒叙方法建立放到业务逻辑中】

4.hash字段索引，相比前缀索引性能较为稳定，但是有额外的存储空间和计算消耗，同时也 不 支持范围查询

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