mysql索引是什么？索引结构和使用详解

索引是什么

mysql索引: 是一种帮助mysql高效的获取数据的数据结构，这些数据结构以某种方式引用数据，这种结构就是索引。可简单理解为排好序的快速查找数据结构。若是要查“mysql”这个单词，咱们确定须要定位到m字母，而后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql。

索引分类

单值索引:一个索引包含1个列 create index idx_XX on table(f1) 一个表能够建多个。 惟一索引: 索引列的值必须惟一，但容许有空值 create unique index idx_XX on table(f1) 复合索引: 一个索引包含多个列 如：create index idx_XX on table(f1,f2，..)

索引结构

BTree Hash索引 full-text全文索引

什么状况创建索引

主键自动创建惟一索引 频繁做为查询条件的字段因该建立索引 查询中与其余表关联的字段，外键关系创建索引 频繁更新的字段不适合创建索引 where条件里用不到的字段不创建索引 单键/复合索引的选择（高并发下倾向复合） 查询中排序的字段因创建索引 查询中统计或分组字段

什么状况建不创建索引

频繁增删改的表 表记录太少 数据重复且分布平均的表字段。（重复太多索引意义不大）

比较两种经常使用的索引BTree与Hash索引

BTree

一个经典的B+树索引数据结构见下图：

B+树是一个平衡的多叉树，从根节点到每一个叶子节点的高度差值不超过1，并且同层级的节点间有指针相互连接。在B+树上的常规检索，从根节点到叶子节点的搜索效率基本至关，不会出现大幅波动，并且基于索引的顺序扫描时，也能够利用双向指针快速左右移动，效率很是高。

所以，B+树索引被普遍应用于数据库、文件系统等场景。

Hash

而哈希索引的示意图则是这样的：

简单地说，哈希索引就是采用必定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不须要相似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法便可马上定位到相应的位置，速度很是快。

因此

从上面的图来看，B+树索引和哈希索引的明显区别是：

若是是等值查询，那么哈希索引明显有绝对优点，由于只须要通过一次算法便可找到相应的键值；固然了，这个前提是，键值都是惟一的。若是键值不是惟一的，就须要先找到该键所在位置，而后再根据链表日后扫描，直到找到相应的数据； 从示意图中也能看到，若是是范围查询检索，这时候哈希索引就毫无用武之地了，由于原先是有序的键值，通过哈希算法后，有可能变成不连续的了，就没办法再利用索引完成范围查询检索； 同理，哈希索引也没办法利用索引完成排序，以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询（这种部分模糊查询，其实本质上也是范围查询）； 哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则； B+树索引的关键字检索效率比较平均，不像B树那样波动幅度大，在有大量重复键值状况下，哈希索引的效率也是极低的，由于存在所谓的哈希碰撞问题。

在MySQL中，只有HEAP/MEMORY引擎表才能显式支持哈希索引（NDB也支持，但这个不经常使用），InnoDB引擎的自适应哈希索引（adaptive hash index）不在此列，由于这不是建立索引时可指定的。

还须要注意到：HEAP/MEMORY引擎表在mysql实例重启后，数据会丢失。

一般，B+树索引结构适用于绝大多数场景，像下面这种场景用哈希索引才更有优点：

在HEAP表中，若是存储的数据重复度很低（也就是说基数很大），对该列数据以等值查询为主，没有范围查询、没有排序的时候，特别适合采用哈希索引

例如这种SQL：

SELECT … FROM t WHERE C1 = ?; — 仅等值查询

在大多数场景下，都会有范围查询、排序、分组等查询特征，用B+树索引就能够了。