MySQL索引都有哪些分类？

MySQL索引都有哪些分类？

〇、MySQL索引都有哪些分类？

按数据结构分类可分为：B+tree索引、Hash索引、Full-text索引。
按物理存储分类可分为：聚簇索引、二级索引（辅助索引）。
按字段特性分类可分为：主键索引、普通索引、前缀索引。
按字段个数分类可分为：单列索引、联合索引（复合索引、组合索引）。

1、按数据结构分类

MySQL索引按数据结构分类可分为：B+tree索引、Hash索引、Full-text索引。

-	InnoDB	MyISAM	Memory
B+tree索引	√	√	√
Hash索引	×	×	√
Full-text索引	√（MySQL5.6+）	√	×

注：InnoDB实际上也支持Hash索引，可是InnoDB中Hash索引的建立由存储引擎引擎自动优化建立，不能人为干预是否为表建立Hash索引

B+tree 是MySQL中被存储引擎采用最多的索引类型。B+tree 中的 B 表明平衡（balance），而不是二叉（binary），由于 B+tree 是从最先的平衡二叉树演化而来的。下面展现B+tree数据结构与其余数据结构的对比。

1. B+tree与B-tree的对比

B-tree 中的每一个节点根据实际状况能够包含多条数据信息和子节点，以下图所示为一个3阶的B-tree：

（图片来源于网络）

相对于B-tree，B+tree有如下两点不一样：

• B+tree 非叶子节点只存储键值信息， 数据记录都存放在叶子节点中。而B-tree的非叶子节点也存储数据。因此B+tree单个节点的数据量更小，在相同的磁盘I/O次数下，能查询更多的节点。
• B+tree 全部叶子节点之间都采用单链表链接。适合MySQL中常见的基于范围的顺序检索场景，而B-tree没法作到这一点。

（图片来源于网络）

2. B+tree与红黑树的对比

（图片来源于网络）

红黑树是一种弱平衡二叉查找树。经过对任何一条从根到叶子的路径上各个节点着色的方式的限制，红黑树确保没有一条路径会比其余路径长出两倍。

对于有N个叶子结点的 B+tree，其搜索复杂度为 O(logdN) ，其中 d(degree) 为 B+tree 的度，表示节点容许的最大子节点个数为d个，在实际应用当中，d值通常是大于100的，即便数据量达到千万级别时B+tree的高度依然维持在3-4左右，保证了3-4次磁盘I/O操做就能查询到目标数据。

红黑树是二叉树，节点子节点个数为两个，意味着其搜索复杂度为 O(logN)，树的高度也会比 B+tree 高出很多，所以红黑树检索到目标数据所需经历的磁盘I/O次数更多。

3. B+tree与Hash的对比

Hash 索引结构的特殊性，其检索效率很是高，索引的检索能够一次定位，不像B-Tree 索引须要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样屡次的IO访问，因此 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。虽然 Hash 索引效率高，可是 Hash 索引自己因为其特殊性也带来了不少限制和弊端，主要有如下这些。

Hash 索引仅仅能知足 = , IN 和 <=>(表示NULL安全的等价) 查询，不能使用范围查询。

因为 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算以后的 Hash值，因此它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，由于通过相应的 Hash算法处理以后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前彻底同样。

Hash 索引没法适用数据的排序操做。

因为 Hash 索引中存放的是通过 Hash 计算以后的 Hash值，并且Hash值的大小关系并不必定和 Hash运算前的键值彻底同样，因此数据库没法利用索引的数据来避免任何排序运算；

Hash 索引不能利用部分索引键查询。

对于组合索引，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一块儿计算 Hash 值，而不是单独计算 Hash值，因此经过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash 索引也没法被利用。

Hash 索引依然须要回表扫描。

Hash 索引是将索引键经过 Hash 运算以后，将 Hash运算结果的 Hash值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中，因为不一样索引键可能存在相同 Hash 值，因此即便取知足某个 Hash 键值的数据的记录条数，也没法从 Hash索引中直接完成查询，仍是要经过访问表中的实际数据进行相应的比较，并获得相应的结果。

Hash索引遇到大量Hash值相等的状况后性能并不必定就会比B-Tree索引高。

选择性比较低的索引键，若是建立 Hash 索引，那么将会存在大量记录指针信息存于同一个Hash值相关联。这样要定位某一条记录时就会很是麻烦，会浪费屡次表数据的访问，而形成总体性能低下

因为范围查询是MySQL数据库查询中常见的场景，Hash表不适合作范围查询，它更适合作等值查询。另外Hash表还存在Hash函数选择和Hash值冲突等问题。所以，B+tree索引要比Hash表索引有更广的适用场景。

2、按物理存储分类

MySQL索引按叶子节点存储的是否为完整表数据分为：聚簇索引、二级索引（辅助索引）。全表数据存储在聚簇索引中，聚簇索引之外的其余索引叫作二级索引，也叫辅助索引。

1. 聚簇索引

聚簇索引的每一个叶子节点存储了一行完整的表数据，叶子节点间按id列递增链接，能够方便地进行顺序检索。

InnoDB表要求必须有聚簇索引，默认在主键字段上创建聚簇索引，在没有主键字段的状况下，表的第一个非空的惟一索引将被创建为聚簇索引，在前二者都没有的状况下，InnoDB将自动生成一个隐式的自增id列，并在此列上创建聚簇索引。

以MyISAM为存储引擎的表不存在聚簇索引。

MyISAM表中的主键索引和非主键索引的结构是同样的，索引的叶子节点不存储表数据，存放的是表数据的地址。因此，MyISAM表能够没有主键。
MyISAM表的数据和索引是分开存储的。MyISAM表的主键索引和非主键索引的区别仅在于主键索引的B+tree上的key必须符合主键的限制，非主键索引B+tree上的key只要符合相应字段的特性就能够了。

2. 二级索引

二级索引的叶子节点并不存储一行完整的表数据，而是存储了聚簇索引所在列的值。

回表查询

因为二级索引的叶子节点不存储完整的表数据，索引当经过二级索引查询到聚簇索引列值后，还须要回到聚簇索引也就是表数据自己进一步获取数据。
回表查询 须要额外的 B+tree 搜索过程，必然增大查询耗时。

须要注意的是，经过二级索引查询时，回表不是必须的过程，当SELECT的全部字段在单个二级索引中都可以找到时，就不须要回表，MySQL称此时的二级索引为覆盖索引或触发了索引覆盖。
能够用Explain命令查看SQL语句的执行计划，执行计划的Extra字段中若出现Using index，表示查询触发了索引覆盖。

3、按字段特性分类

MySQL索引按字段特性分类可分为：主键索引、普通索引、前缀索引。

1. 主键索引

创建在主键上的索引被称为主键索引，一张数据表只能有一个主键索引，索引列值不容许有空值，一般在建立表时一块儿建立。

2. 惟一索引

创建在UNIQUE字段上的索引被称为惟一索引，一张表能够有多个惟一索引，索引列值容许为空，列值中出现多个空值不会发生重复冲突。

3. 普通索引

创建在普通字段上的索引被称为普通索引。

4. 前缀索引

前缀索引是指对字符类型字段的前几个字符或对二进制类型字段的前几个bytes创建的索引，而不是在整个字段上建索引。前缀索引能够创建在类型为char、varchar、binary、varbinary的列上，能够大大减小索引占用的存储空间，也能提高索引的查询效率。

4、按索引字段个数分类

MySQL索引按字段个数分类可分为：单列索引、联合索引（复合索引、组合索引）。

1. 单列索引

创建在单个列上的索引被称为单列索引。

2. 联合索引（复合索引）

创建在多个列上的索引被称为联合索引，又叫复合索引、组合索引。