1、索引介绍

对于MySQL数据库来说，有个非常重要的概念就是索引，索引的用途是：

加速我们对MySQL数据库的查询操作性能，减少磁盘IO操作。

注意这里说的是查询，而不是新增、修改、删除。索引不仅对新增、修改等操作没有性能提升，并且还会降低这类DML（非查询SQL）操作的性能，原因很简单，因为DML操作还需要我们对索引结构不断进行维护…所以索引并不是越多越好，还是有维护的成本的，所以很多情况是可以考虑不创建索引的，例如：

• 表数据量少
• 字段重复数据多
• 频繁进行DML操作的表

如果把MySQL比喻成一本书籍，那么索引就如同这本书籍的目录，我们通过目录就能大概确定我们想要页码的范围，这样就大大缩短了我们查找的时间，索引就类似这个工作方式，通过B+Tree就能够知道所查询行记录所在页，大大缩短了查询的范围，减少了对磁盘IO次数，提高查询性能。例如：我们为 t_user 表的 age 字段建立了索引，此时如果执行如下SQL，就会通过索引查询，性能非常快：

2、索引分类

无论是网上文章还是书中，经常会提到一大堆的索引概念，例如：主键索引、聚簇索引、二级索引、辅助索引、唯一索引…大家看到这些繁琐的名词就会觉得头晕，其实他们之间的很多概念都是重复的，例如我们常说的主键索引其实就是聚簇索引，接下来我们来具体看看不同维度下索引的分类有哪些。

2.1、数据结构

Hash

在Buffer Pool缓冲中有个部分就叫做：自适应哈希索引，这个索引采用的就是Hash的数据结构，也就是KV存储。频繁访问使用的索引页在一定场景下会被InnoDB自动转换成自适应Hash索引，自适应哈希索引采用的就是Hash的数据结构，这个转换不需要人为手动操作，Hash数据结构的索引时间复杂度为O(1)，性能相比于后续提到的B+Tree结构要更快，不过Hash数据结构索引存储数据是无序的，并且不支持范围查询，除了自适应哈希索引，我们也可以为表中的字段手动创建Hash索引。

B + Tree

这是InnoDB存储引擎默认的索引数据结构，听名字就知道该数据结构是根据索引字段构造出一个树状结构。树的顶部就是根节点，树干部分我们称之为非叶子节点，最下方的部分就是叶子节点，B+Tree的每个节点本质都是一个页（16KB）。B+Tree的树状结构会按照索引字段值就行排序，也就是有序的，最下方叶子节点数据通过双向链表进行连接，方便相邻索引页横向检索查询。对于B+Tree数据结构，一般来说树层高3~4层，因为即使在数据量很大的情况，查询一个数据的磁盘 I/O 依然维持在 3-4次。

2.2、存储方式

聚簇索引

聚簇索引这个概念听着很唬人，其实我换个称呼你就知道它的真面目了，其实聚簇索引就是主键索引，聚簇索引的索引数据和表数据在磁盘中的位置是一起的，也就是说可以通过聚集聚集索引字段值直接找到对应整行表记录。一张表中除了主键索引属于聚簇索引，其他所有的索引都属于非聚簇索引(后面会提到)，聚簇索引还有其他称呼：

• 聚簇索引
• 聚集索引
• 主键索引

接下来看看数据也中聚簇索引 B+Tree样貌（下图来自于小林coding），B+Tree中每个节点都是页，每个页都会对应一个页号，假如我们条件查询想要查主键索引字段值为1的数据（聚簇索引就是主键索引），就会从根节点（页38）开始，不断向下遍历，直至通过B+Tree找到叶子节点（页10），从而找到该页中记录的索引字段值为1的data，在定位记录所在哪一个页时，也是通过二分法快速定位到包含该记录的页。定位到该页后，页中记录会被页目录进行分组，在该页内通过页目录进行二分法快速定位记录所在的分组（槽号），最后在分组内进行遍历查找行记录。

这里需要注意：聚簇索引叶子节点的行记录是主键索引对应的整行记录（包含所有的字段值），其中最大、最小记录可以理解为数据页中行记录的边界。图中绿色部分为聚簇（主键）索引字段值，叶子节点的蓝色部分data为聚簇（主键）索引字段值对应的整行记录。

非聚簇索引

什么是非聚簇索引呢？只需要记住除了主键索引（属于聚簇索引），其他类型的索引都属于非聚簇索引。非聚簇索引的索引数据和表数据在磁盘中的位置不是一起的（跟聚簇索引相反），用物理地址的方式维护两者的联系，非聚簇索引还有其他称呼：

• 非聚簇索引
• 非聚集索引
• 辅助索引
• 二级索引

接下来看看数据也中非聚簇索引 B+Tree样貌（下图来自于小林coding），跟上面提到的聚簇索引 B+Tree最大的区别就是叶子节点的行记录不再是索引对应的一整行内容，而是索引字段对应行记录的主键字段值。

注意：图中绿色部分为非聚簇索引字段值，叶子节点的蓝色部分为非聚簇索引字段值对应行记录的主键id。

2.3、功能特性

主键索引

主键索引（PRIMARY KEY）是非空且唯一的，也就是说不允许重复，更不允许为空。

对于InnoDB存储引擎来说，任何一张表都会有主键索引，即使在表中时没有指定那个字段为主键索引，InnoDB也必须保证必须要有一个主键索引，当没有主键索引时它会按照以下规则选择：

如果没有指定主键索引，那就查找是否有非空唯一索引，认作主键索引
如果没有非空唯一索引，那 InnoDB 将自动生成一个隐式自增 id 列作为主键索引（row_id）

唯一索引

唯一索引（UNIQUE KEY）是不允许重复的，主键索引和唯一索引的区别在于不允许有空值。

普通索引

普通索引（KEY）就是建立在普通字段上的索引，既不要求字段数据唯一，也不要求非空。

2.4、字段数量

单列索引

单列索引顾名思义，就是通过一个列（字段）创建的索引：

多列索引

多列索引又叫联合索引，多个字段（字段数量 ≥ 2）联合组成的索引，实际开发过程中建议尽可能使用联合索引来代替单列索引，并且还要符合特定规则情况下才能保证索引是有效的，这个规则就是最左匹配原则，后续会提到：

3、最佳实践

3.1、索引覆盖

索引覆盖是比较理想的索引使用方式，具体解释就是：本次SQL查询所需要的字段数据都可以在当前索引的B+Tree叶子节点上找到，举个例子：加入有一张t_user表，表中有四个字段：id、name、age、weight，此时根据name、age字段建立了联合索引，联合索引本身就是非聚簇索引，也就是叶子节点中行记录不会包含主键id对应的整行记录，所以该联合索引构成的 B+Tree 叶子节点中行记录就大体包含了：name、age字段值，行记录对应的主键id。

此时如果查询SQL为下方语句，通过EXPLAIN查看本次查询SQL的执行计划可以看到Using Index，所需数据只需在当前索引即可全部获得，不须要再到表中获取其他字段数据，就说明本次的查询操作进行了索引覆盖：

但是下方这个SQL的查询操作就无法采用索引覆盖，因为weight字段值在叶子节点中不存在：

所以当非聚簇索引的B+Tree中字段值无法满足本次查询请求，就需要去聚簇索引的B+Tree中进行进一步查找，因为聚簇索引的叶子节点行记录是整行的，这步操作有个很官方的称呼，叫做回表，所以说到这里大家也该知道为啥不建议使用select *，其中一个原因就是这类SQL绝大多数情况下都需要进行回表操作，接下来画图解释一下什么是回表操作。

3.2、回表操作

上面大致介绍过了，回表简单来说就是查询字段信息无法在非聚簇索引B+Tree的行记录中完全拿到，需要在查询一次聚簇索引B+Tree，拿到缺失的字段信息，所以只能先从非聚簇索引找到查询目标行所对应的主键id，然后根据主键id回到聚簇索引中查询整行记录，拿到想要的信息，如下图：

3.3、最左匹配原则

针对与多列索引（非聚簇索引）有个很重要的概念叫做最左匹配原则。简单来说就是我们的查询SQL如果想要命中联合索引，那么查询条件就要有一定的规则顺序，例如创建了一个 (a, b, c) 联合索引：

# 符合（由于优化器存在，a顺序不重要）
where a = 1；
where a = 1 and b = 2；
where a = 1 and b = 2 and c = 3；# 不符合，索引失效
where b = 2；
where c = 3；
where b = 2 and c = 3；

之所以需要匹配，原因就是B+Tree索引结构是有序的，根据a，b，c建立联合索引，InnoDB会从a字段开始排序，然后再是b，最后是c；所以单单通过b，c自然就无法进行排序查找。

MySQL的最左前缀原则，在匹配到范围查询时会停止匹配，比如>、<、between、like这类范围条件，并不会继续使用联合索引，例如：where a = 1 and b > 2 and c = 3，则会在每个节点依次命中ab，无法命中c。对于联合索引的建立有个技巧，就是把查询条件使用频次多的字段放到前面，这样尽可能的能够踩中最左匹配原则。

3.4、索引下推

索引下推是InnoDB5.6版本诞生的优化特性，它出现就是为了减少回表次数，提高查询效率。上面讲最左匹配原则是提到过遇到范围查询条件时会停止规则匹配，例如：>、<、between、like，那么当我们对a，b建立联合索引，此时查询条件为：

select a,b,c from 表 where a > 10 and b = 100

此时只有 a 踩中了索引，假设此时查询a，b，c字段信息是需要回表，那么它并不会直接开始回表操作，它在继续回表前，先将b字段的判断条件进行一次筛选，如果不符合本次查询到行记录b字段值，那就没必要在进行回表了，这就是索引下推ICP，减少了回表次数，提高查询性能。