mysql索引类型的区别

矫情吗；* 2023-09-25 09:13 15阅读 0赞

## MYSQL数据库索引类型都有哪些 ##

在满足语句需求的情况下，尽量少的访问资源是数据库设计的重要原则，这和执行的SQL有直接的关系，索引问题又是SQL问题中出现频率最高的，常见的索引问题包括：无索引(失效)、隐式转换。

1.SQL执行流程看一个问题，在下面这个表T中，如果我要执行select\*fromTwherekbetween3and5;需要执行几次树的搜索操作，会扫描多少行？mysql>createtableT(->IDintprimarykey,->kintNOTNULLDEFAULT0,->svarchar(16)NOTNULLDEFAULT'',->indexk(k))->engine=InnoDB;mysql>insertintoTvalues(100,1,'aa'),(200,2,'bb'),\\(300,3,'cc'),(500,5,'ee'),(600,6,'ff'),(700,7,'gg');

这分别是ID字段索引树、k字段索引树。

这条SQL语句的执行流程：

1.在k索引树上找到k=3，获得ID=3002.回表到ID索引树查找ID=300的记录，对应R33.在k索引树找到下一个值k=5，ID=5004.再回到ID索引树找到对应ID=500的R4

5.在k索引树去下一个值k=6，不符合条件，循环结束

这个过程读取了k索引树的三条记录，回表了两次。因为查询结果所需要的数据只在主键索引上有，所以必须得回表。所以，我们该如何通过优化索引，来避免回表呢？

2.常见索引优化2.1覆盖索引覆盖索引，换言之就是索引要覆盖我们的查询请求，无需回表。

如果执行的语句是selectIDfromTwherekbetween3and5;，这样的话因为ID的值在k索引树上，就不需要回表了。

覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，是常用的性能优化手段。

但是，维护索引是有代价的，所以在建立冗余索引来支持覆盖索引时要权衡利弊。

2.2最左前缀原则

B+树的数据项是复合的数据结构，比如(name,sex，age)的时候，B+树是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，当(张三,F,26)这样的数据来检索的时候，B+树会优先比较name来确定下一步的检索方向，如果name相同再依次比较sex和age，最后得到检索的数据。

\#有这样一个表P

mysql>createtableP(idintprimarykey,namevarchar(10)notnull,sexvarchar(1),ageint,indextl(name,sex,age))engine=IInnoDB;

mysql>insertintoPvalues(1,'张三','F',26),(2,'张三','M',27),(3,'李四','F',28),(4,'乌兹','F',22),(5,'张三','M',21),(6,'王五','M',28);

\#下面的语句结果相同

mysql>select\*fromPwherename='张三'andsex='F';\#\#A1

mysql>select\*fromPwheresex='F'andage=26;\#\#A2

\#explain看一下

mysql>explainselect\*fromPwherename='张三'andsex='F';

\+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-------------+------+----------+-------------+

\+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-------------+------+----------+-------------+

|1|SIMPLE|P|NULL|ref|tl|tl|38|const,const|1|100.00|Usingindex|

\+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-------------+------+----------+-------------+

mysql>explainselect\*fromPwheresex='F'andage=26;

\+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------+

\+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------+

|1|SIMPLE|P|NULL|index|NULL|tl|43|NULL|6|16.67|Usingwhere;Usingindex|

\+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------+

可以清楚的看到，A1使用tl索引，A2进行了全表扫描，虽然A2的两个条件都在tl索引中出现，但是没有使用到name列，不符合最左前缀原则，无法使用索引。所以在建立联合索引的时候，如何安排索引内的字段排序是关键。评估标准是索引的复用能力，因为支持最左前缀，所以当建立(a，b)这个联合索引之后，就不需要给a单独建立索引。原则上，如果通过调整顺序，可以少维护一个索引，那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。上面这个例子中，如果查询条件里只有b，就是没法利用(a，b)这个联合索引的，这时候就不得不维护另一个索引，也就是说要同时维护(a，b)、(b)两个索引。这样的话，就需要考虑空间占用了，比如，name和age的联合索引，name字段比age字段占用空间大，所以创建(name，age)联合索引和(age)索引占用空间是要小于(age，name)、(name)索引的。

2.3索引下推

以人员表的联合索引(name,age)为例。如果现在有一个需求：检索出表中“名字第一个字是张，而且年龄是26岁的所有男性”。那么，SQL语句是这么写的mysql>select\*fromtuserwherenamelike'张%'andage=26andsex=M;

通过最左前缀索引规则，会找到ID1，然后需要判断其他条件是否满足在MySQL5.6之前，只能从ID1开始一个个回表。到主键索引上找出数据行，再对比字段值。而MySQL5.6引入的索引下推优化(indexconditionpushdown)，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。这样，减少了回表次数和之后再次过滤的工作量，明显提高检索速度。

2.4隐式类型转化

隐式类型转化主要原因是，表结构中指定的数据类型与传入的数据类型不同，导致索引无法使用。所以有两种方案：

修改表结构，修改字段数据类型。

修改应用，将应用中传入的字符类型改为与表结构相同类型。

3.为什么会选错索引3.1优化器选择索引是优化器的工作，其目的是找到一个最优的执行方案，用最小的代价去执行语句。在数据库中，扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少，意味着访问磁盘数据的次数越少，消耗的CPU资源越少。当然，扫描行数并不是唯一的判断标准，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。

3.2扫描行数

MySQL在真正开始执行语句之前，并不能精确的知道满足这个条件的记录有多少条，只能通过索引的区分度来判断。显然，一个索引上不同的值越多，索引的区分度就越好，而一个索引上不同值的个数我们称为“基数”，也就是说，这个基数越大，索引的区分度越好。\#通过showindex方法，查看索引的基数mysql>showindexfromt;+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+|Table|Non\_unique|Key\_name|Seq\_in\_index|Column\_name|Collation|Cardinality|Sub\_part|Packed|Null|Index\_type|Comment|Index\_comment|+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+|t|0|PRIMARY|1|id|A|95636|NULL|NULL||BTREE||||t|1|a|1|a|A|96436|NULL|NULL|YES|BTREE||||t|1|b|1|b|A|96436|NULL|NULL|YES|BTREE|||+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+

MySQL使用采样统计方法来估算基数：采样统计的时候，InnoDB默认会选择N个数据页，统计这些页面上的不同值，得到一个平均值，然后乘以这个索引的页面数，就得到了这个索引的基数。而数据表是会持续更新的，索引统计信息也不会固定不变。所以，当变更的数据行数超过1/M的时候，会自动触发重新做一次索引统计。

在MySQL中，有两种存储索引统计的方式，可以通过设置参数innodb\_stats\_persistent的值来选择：

on表示统计信息会持久化存储。默认N=20，M=10。

off表示统计信息只存储在内存中。默认N=8，M=16。

由于是采样统计，所以不管N是20还是8，这个基数都很容易不准确。所以，冤有头债有主，MySQL选错索引，还得归咎到没能准确地判断出扫描行数。

可以用analyzetable来重新统计索引信息，进行修正。

ANALYZE\[LOCAL|NO\_WRITE\_TO\_BINLOG\]TABLEtbl\_name\[,tbl\_name\]...

3.3索引选择异常和处理1.采用forceindex强行选择一个索引。2.可以考虑修改语句，引导MySQL使用我们期望的索引。3.有些场景下，可以新建一个更合适的索引，来提供给优化器做选择，或删掉误用的索引。

![mysql索引类型的区别\_mysql索引类型][mysql_mysql]

## mysql 值只有几种类型适合什么索引 ##

如大家所知道的，Mysql目前主要有以下几种索引类型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。

那么，这几种索引有什么功能和性能上的不同呢？

FULLTEXT

即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATETABLE，ALTERTABLE，CREATEINDEX使用，不过目前只有CHAR、VARCHAR，TEXT列上可以创建全文索引。值得一提的是，在数据量较大时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后再用CREATEINDEX创建FULLTEXT索引，要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。

## 数据库索引的主要种类 ##

1、聚集索引，表数据按照索引的顺序来存储的。对于聚集索引，叶子结点即存储了真实的数据行，不再有另外单独的数据页。

2、非聚集索引，表数据存储顺序与索引顺序无关。对于非聚集索引，叶结点包含索引字段值及指向数据页数据行的逻辑指针，该层紧邻数据页，其行数量与数据表行数据量一致。

在一张表上只能创建一个聚集索引，因为真实数据的物理顺序只可能是一种。如果一张表没有聚集索引，那么它被称为“堆集”(Heap)。这样的表中的数据行没有特定的顺序，所有的新行将被添加的表的末尾位置。数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种，聚簇索引 是按照数据存放的物理位置为顺序的，而非聚簇索引就不一样了；聚簇索引能提高多行检索的速度，而非聚簇索引对于单行的检索很快。

根据数据库的功能，可以在数据库设计器中创建三种索引：唯一索引、主键索引和聚集索引。有关数据库所支持的索引功能的详细信息，请参见数据库文档。

提示：尽管唯一索引有助于定位信息，但为获得最佳性能结果，建议改用主键或唯一约束。

唯一索引 唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。

当现有数据中存在重复的键值时，大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。例如，如果在employee表中职员的姓(lname)上创建了唯一索引，则任何两个员工都不能同姓。

数据库表经常有一列或多列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。

在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。

在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑(索引)顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。

如果某索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。

可以基于数据库表中的单列或多列创建索引。多列索引可以区分其中一列可能有相同值的行。

如果经常同时搜索两列或多列或按两列或多列排序时，索引也很有帮助。例如，如果经常在同一查询中为姓和名两列设置判据，那么在这两列上创建多列索引将很有意义。

确定索引的有效性：

检查查询的WHERE和JOIN子句。在任一子句中包括的每一列都是索引可以选择的对象。

对新索引进行试验以检查它对运行查询性能的影响。

考虑已在表上创建的索引数量。最好避免在单个表上有很多索引。

检查已在表上创建的索引的定义。最好避免包含共享列的重叠索引。

检查某列中唯一数据值的数量，并将该数量与表中的行数进行比较。比较的结果就是该列的可选择性，这有助于确定该列是否适合建立索引，如果适合，确定索引的类型。

BTREE索引、位图索引、全文索引。索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，例如 employee 表的姓(name)列。如果要按姓查找特定职员，与必须搜索表中的所有行相比，索引会帮助您更快地获得该信息。 索引是一个单独的、物理的数据库结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。 索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针，然后根据您指定的排序顺序对这些指针排序。数据库使用索引的方式与您使用书籍中的索引的方式很相似：它搜索索引以找到特定值，然后顺指针找到包含该值的行。 在数据库关系图中，您可以在选定表的“索引/键”属性页中创建、编辑或删除每个索引类型。当保存索引所附加到的表，或保存该表所在的关系图时，索引将保存在数据库中。 可以基于数据库表中的单列或多列创建索引。多列索引使您可以区分其中一列可能有相同值的行。 如果经常同时搜索两列或多列或按两列或多列排序时，索引也很有帮助。例如，如果经常在同一查询中为姓和名两列设置判据，那么在这两列上创建多列索引将很有意义。 确定索引的有效性： 检查查询的 WHERE 和 JOIN 子句。在任一子句中包括的每一列都是索引可以选择的对象。 对新索引进行试验以检查它对运行查询性能的影响。 考虑已在表上创建的索引数量。最好避免在单个表上有很多索引。 检查已在表上创建的索引的定义。最好避免包含共享列的重叠索引。 检查某列中唯一数据值的数量，并将该数量与表中的行数进行比较。比较的结果就是该列的可选择性，这有助于确定该列是否适合建立索引，如果适合，确定索引的类型。 建立索引的优点： 1.大大加快数据的检索速度; 2.创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性; 3.加速表和表之间的连接; 4.在使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间。 索引类型： 根据数据库的功能，可以在数据库设计器中创建四种索引：唯一索引、非唯一索引、主键索引和聚集索引。 尽管唯一索引有助于定位信息，但为获得最佳性能结果，建议改用主键或唯一约束。 唯一索引： 唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。 当现有数据中存在重复的键值时，大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。例如，如果在 employee 表中职员的姓 (lname) 上创建了唯一索引，则任何两个员工都不能同姓。 非唯一索引： 非唯一索引是相对唯一索引，允许其中任何两行具有相同索引值的索引。 当现有数据中存在重复的键值时，数据库是允许将新创建的索引与表一起保存。这时数据库不能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。 主键索引： 数据库表经常有一列或列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。 在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。 聚集索引(也叫聚簇索引)： 在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑(索引)顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。 如果某索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。在文件组primary上对表cart\_fore\_info的列income\_id按升序建立唯一的非聚集索引inid

![mysql索引类型的区别\_mysql索引类型\_02][mysql_mysql_02]

## mysql索引类型有哪些 ##

主要有以下几种索引类型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。

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[mysql_mysql_02]: https://img1.baidu.com/it/u=1985033542,170250974&fm=26&fmt=auto