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MySQL 索引分类、最左匹配与失效场景问题分析

作者：fengxin_rou

文章主要介绍了索引的概念、分类及应用,索引类似书籍目录,能提高查询效率,分类方面,文章详细解析了B+树索引的特点及其主键索引和二级索引的区别,并举例说明了索引的使用场景及失效情况,强调了最左匹配原则的重要性,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧

索引是什么？有什么好处？

索引类似与书籍的目录，从全表扫描改成了根据索引查找，提高了查找效率

讲讲索引的分类是什么？

MySQL的索引可以分为4类：

按数据结构：B+Tree索引、Hash索引、Full-text索引

按物理存储：聚簇索引(主键索引)、辅助索引(二级索引)

按字段特性：主键索引、唯一索引、前缀索引、普通索引

按字段个数：单列索引、复合索引(又叫联合索引)

按数据结构分

分为B+Tree索引、Hash索引、Full-text索引

B+Tree索引

. 对于 InnoDB 的聚簇索引 (Clustered Index)

对于 InnoDB 的二级索引 (Secondary Index)

Hash索引底层是Hash表也就是一个一个键值对，在查找单个元素很快，接近O(1)，并且只能做精确查找

Full-text索底层是倒排索引，使用于搜索引擎，根据词去定位文档，根据值去定位id。

后面两个索引都属于二级索引也就是辅助索引

这里介绍一下什么是倒排索引，倒排索引就是“根据关键词（词）查找其所在位置（文档ID/行）”的映射表，与“根据文档找词”的正排相反。

特性Hash 索引Full-Text 索引
核心设计精确匹配（等值查询）自然语言搜索（关键词匹配）
典型查询WHERE col = "abc"WHERE MATCH(col) AGAINST("关键词")
不支持范围查询（>、<、BETWEEN）
模糊查询（LIKE）		普通的 = 或 LIKE 查询（效率极低）
底层算法哈希表倒排索引（Inverted Index）
主要用途高性能的简单键值查询搜索引擎风格的内容搜索
引擎支持主要是 Memory 引擎仅 InnoDB、MyISAM 引擎

默认引擎InnoDB在建表时会根据不同场景来选择索引键

1.在建表时如果有主键，那么会选择主键来作为聚簇索引

2.如果没有主键，会选择第一个不为NULL值的唯一列来作为聚簇索引

3.如果两个都没有，InnoDB会创建一个默认的自增id来作为聚簇索引

注意：创建的主键索引和二级索引默认使用的是 B+Tree 索引。

按物理存储分

分为聚簇索引(主键索引)、辅助索引(二级索引)

这里的物理存储是指存储数据的方式：

在查询时使用了二级索引，如果查询的数据能在二级索引里查询的到，那么就不需要回表，这个过程就是覆盖索引。如果查询的数据不在二级索引里，就会先检索二级索引，找到对应的叶子节点，获取到主键值后，然后再检索主键索引，就能查询到数据了，这个过程就是回表。

按字段特性分

分为主键索引、唯一索引、前缀索引、普通索引

故名思意就是有主键的索引，唯一列需要的索引，只用前缀就可以建立的索引、普通没有特点但需要快速查询的列需要的索引

主键索引创建(PRIMARY KEY)：

主键索引就是建立在主键字段上的索引，通常在创建表的时候一起创建，一张表最多只有一个主键索引，索引列的值不允许有空值。

CREATE TABLE table_name  (
  ....
  PRIMARY KEY (index_column_1) USING BTREE
);

唯一索引创建(UNIQUE KEY)

唯一索引建立在 UNIQUE 字段上的索引，一张表可以有多个唯一索引，索引列的值必须唯一，但是允许有空值。

CREATE TABLE table_name  (
  ....
  UNIQUE KEY(index_column_1,index_column_2,...) 
);

建表后，如果要创建唯一索引，可以使用这面这条命令：

CREATE UNIQUE INDEX index_name
ON table_name(index_column_1,index_column_2,...);

普通索引就是建立在普通字段上的索引，既不要求字段为主键，也不要求字段为 UNIQUE。

在创建表时，创建普通索引的方式如下：

CREATE TABLE table_name  (
  ....
  INDEX(index_column_1,index_column_2,...) 
);

建表后，如果要创建普通索引，可以使用这面这条命令：

CREATE INDEX index_name
ON table_name(index_column_1,index_column_2,...);

前缀索引是指对字符类型字段的前几个字符建立的索引，而不是在整个字段上建立的索引，前缀索引可以建立在字段类型为 char、 varchar、binary、varbinary 的列上。

使用前缀索引的目的是为了减少索引占用的存储空间，提升查询效率。

在创建表时，创建前缀索引的方式如下：

CREATE TABLE table_name(
    column_list,
    INDEX(column_name(length))
);

建表后，如果要创建前缀索引，可以使用这面这条命令：

CREATE INDEX index_name
ON table_name(column_name(length));

这里可以举例说明

-- 你的查询

SELECT * FROM articles WHERE content = 'apple';

数据库使用前缀索引的查找步骤：

按字段个数分类

分为单列索引、联合索引（复合索引）。

通过将多个字段组合成一个索引，该索引就被称为联合索引。

比如，将商品表中的 product_no 和 name 字段组合成联合索引(product_no, name)，创建联合索引的方式如下：

CREATE INDEX index_product_no_name ON product(product_no, name);

这里重点讲解一下复合索引，底层在叶子节点是双向链表

在查找时可以看到，联合索引的非叶子节点用两个字段的值作为 B+Tree 的 key 值。当在联合索引查询数据时，先按 product_no 字段比较，在 product_no 相同的情况下再按 name 字段比较。

也就是说，联合索引查询的 B+Tree 是先按 product_no 进行排序，然后再 product_no 相同的情况再按 name 字段排序。

最左匹配原则

即先按照索引最左边的列进行排序，再按后面的排序，如果不遵循这个原则，就无法使用联合索引

比如，如果创建了一个 (a, b, c) 联合索引，如果查询条件是以下这几种，就可以匹配上联合索引：

但是，如果查询条件是以下这几种，因为不符合最左匹配原则，所以就无法匹配上联合索引，联合索引就会失效:

还有一种是通过a,b,c三列建造的索引，where a = 1,b = 2,c = 3,d = 4时只有前面三个能用

失效情况

联合索引的最左匹配原则在从左到右的查询如果遇到了范围查询，在范围查询之后就会停止。

这里举例说明一下

假设联合索引是 (a, b, c, d)，查询条件是：

WHERE a = 1 AND b > 2 AND c = 3 AND d = 4

此时的匹配情况是：

结论：a 和 b 两个字段用到了索引，c 和 d 没用到。b = 2这种条件才能保证后续有序，再b > 2就不一定有序了

联合索引 (a, b, c, d) 的排序逻辑是：

举个例子：

(a=1, b=3, c=1)
(a=1, b=3, c=5)
(a=1, b=4, c=2)  <-- 注意这里，b值变了
(a=1, b=4, c=8)
(a=1, b=5, c=3)  <-- c=3 在这里

到此这篇关于MySQL 索引分类、最左匹配与失效场景问题分析的文章就介绍到这了,更多相关mysql索引分类最左匹配内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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