MySQL 索引深入解析

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MySQL 索引深入解析

MySQL索引是数据库性能优化的重要手段之一。通过创建索引，我们可以让数据库系统不再需要扫描全表，从而快速地找到数据。然而，索引的使用并非没有代价，索引本身需要占用存储空间，同时也会在插入、删除和更新操作时带来额外的性能开销。因此，理解索引的工作原理，以及何时使用索引，何时不使用索引，对于编写高效的数据库查询和设计高效的数据库结构是至关重要的。本文将详细介绍MySQL索引的相关知识。

1. 索引的数据结构（B+树）

MySQL索引的底层实现主要是使用B+树数据结构。B+树是一种自平衡的多路搜索树，它的特点是所有的数据都存储在叶子节点，而非叶子节点只存储键值和子节点的指针。这样的设计使得查询的性能更加稳定，因为无论我们需要查找的数据在叶子节点的哪个位置，查找的时间复杂度都是一样的。

2. 覆盖索引

覆盖索引是指一个查询的执行只用到了索引，而没有用到实际的数据行。换句话说，查询所需要的数据直接在索引树上就可以获取，无需再回表查询。这样可以极大地提高查询性能。

CREATE INDEX idx_name_age ON student(name, age);SELECT name, age FROM student WHERE name='Tom';

在这个例子中，我们创建了一个覆盖索引idx_name_age，然后执行查询。因为索引树上已经包含了所有需要的信息，所以查询可以直接在索引树上完成，无需查询实际的数据行。

3. 回表

相对于覆盖索引，回表是指在通过索引查找到数据后，还需要再通过主键去数据表中查找其他列的数据。

CREATE INDEX idx_name ON student(name);SELECT * FROM student WHERE name='Tom';

在这个例子中，我们创建了一个索引idx_name，然后执行查询。因为索引树上只包含了name列，而我们需要查询的是所有列，所以查询需要在索引树上找到数据后，再通过主键去数据表中查找其他列的数据。这就是回表。

4. 最左前缀原则

最左前缀原则，也被称为最左匹配原则，是指在创建复合索引时，查询条件必须使用到索引的最左边的一列，或者连续的左边几列，才能利用到索引。

CREATE INDEX idx_name_age ON student(name, age);SELECT * FROM student WHERE name='Tom'; -- 可以使用索引SELECT * FROM student WHERE age=20; -- 不能使用索引

在这个例子中，我们创建了一个复合索引idx_name_age。第一个查询可以使用索引，因为它使用了索引的最左边的一列。而第二个查询不能使用索引，因为它没有使用索引的最左边的一列。

5. 索引下推

索引下推是MySQL 5.6版本引入的一个优化技术。在这之前，即使是覆盖索引，MySQL也需要先从索引中取出所有满足条件的行，然后再对这些行进行过滤。而索引下推技术则是在索引中就完成了这些过滤操作，从而减少了需要从数据表中读取的行数。

6. 索引哪些情况会失效

• 使用了不等于（<>或!=）的查询条件。
• 对列进行了函数操作。
• 使用了or关键字将列与常数进行了比较。
• 索引列上进行了运算。
• 对于复合索引，如果没有使用到最左前缀，索引也会失效。

7. 索引不适合哪些场景

• 对于数据量较小的表，建立索引可能会浪费更多的存储空间和查询时间。
• 对于某些列，如果包含的数据种类不多，比如性别，那么即使对这样的列建立了索引，也无法大幅度提高查询效率。
• 对于频繁进行插入、删除和修改操作的表，每次插入或删除都需要对索引进行调整，这会带来很大的性能开销。