MySQL索引类型

MySQL目前主要的索引类型有下面几种:

与前面的普通索引类似,但是他的索引列的值必须是唯一的,所以叫唯一索引,但是这个索引字段如果是空值是可以的,具体创建方式如下:

主键索引是一种特殊的索引,一个表只能有一个主键,不允许有空值,一般是创建表的时候创建主键索引,而且一般习惯设置成自增的,因为对弈MySQL的底层B+树存储起来很方便

组合索引指多个字段上创建的索引,只有在查询时候,查询条件中使用了创建索引时的第一个字段,索引才会生效,他使用遵循最左前缀原则.

索引生效情况:

select * from table where name=1

select * from table where name=1 and city=2

select * from table where name=1 and city=2 and age=3

索引不生效情况:

select * from table where name=1 and age=3

select * from table where city=2 and age=3

select * from table where age=3

select * from table where city=2

这个遵循的是最左原则,具体MySQL底层对联合索引的存储以及为什么是最左原则,参考本人另外一篇文章最后一段就能看明白

https://www.jianshu.com/p/99aabf9611a3

全文索引主要是用来查找文本中的关键字,而不是直接与索引中的值相比较.fulltext索引跟其他索引大不相同,他更像是一个搜索引擎,而不是简单的where 语句的参数匹配,fulltext索引配合match(匹配)和against(反对) *** 作使用,而不是一般的where语句加上like,他可以在create table,alter table,create index使用

首先说说索引的 优点 ：最大的好处无疑就是提高查询效率。有的索引还能保证数据的唯一性，比如唯一索引。

而它的 坏处 也很明显：索引也是文件，我们在创建索引时，也会创建额外的文件，所以会占用一些硬盘空间。其次，索引也需要维护，我们在增加删除数据的时候，索引也需要去变化维护。当一个表的索引多了以后，资源消耗是很大的，所以必须结合实际业务再去确定给哪些列加索引。

再说说索引的基本结构。一说到这里肯定会脱口而出：B+树！了解B+树前先要了解二叉查找树和二叉平衡树。 二叉查找树 ：左节点比父节点小，右节点比父节点大，所以二叉查找树的中序遍历就是树的各个节点从小到大的排序。 二叉平衡树 ：左右子树高度差不能大于1。B+树就是结合了它们的特点，当然，不一定是二叉树。

为什么要有二叉查找树的特点？？ 因为查找效率快，二分查找在这种结构下，查找效率是很快的。 那为什么要有平衡树的特点呢？ 试想，如果不维护一颗树的平衡性，当插入一些数据后，树的形态有可能变得很极端，比如左子树一个数据没有，而全在右子树上，这种情况下，二分查找和遍历有什么区别呢？而就是因为这些特点需要去维护，所以就有了上面提到的缺点，当索引很多后，反而增加了系统的负担。

接着说B+树。 它的结构如下 ：

可以发现，叶子节点其实是一个 双向循环链表 ，这种结构的好处就是，在范围查询的时候，我只用找到一个数据，就可以直接返回剩余的数据了。比如找小于30的，只用找到30，其余的直接通过叶子节点间的指针就可以找到。再说说其他特点： 数据只存在于叶子节点 。当叶子节点满了，如果再添加数据，就会拆分叶子节点，父节点就多了个子节点。如果父节点的位置也满了，就会扩充高度，就是拆分父节点，如25 50 75拆分成：25为左子树，75为右子树，50变成新的头节点，此时B+树的高度变成了3。它们的扩充的规律如下表，Leaf Page是叶子节点，index Page是非叶子节点。

再说说B树 ，B树相比较B+树，它所有节点都存放数据，所以在查找数据时，B树有可能没到达叶子节点就结束了。再者，B树的叶子节点间不存在指针。

最后说说Hash索引 ，相较于B+树，Hash索引最大的优点就是查找数据快。但是Hash索引最大的问题就是不支持范围查询。试想，如果查询小于30的数据，hash函数是根据数据的值找到其对应的位置，谁又知道小于30的有哪几个数据。而B+树正好相反，范围查询是它的强项。

附录： Hash到底是啥？？ 哈希中文名散列，哈希只是它的音译。 为啥都说Hash快？？ 首先有一块哈希表（散列表），它的数据结构是个数组，一个任意长度的数据通过hash函数都可以变成一个固定长度的数据，叫hash值。然后通过hash值确定在数组中的位置，相同数据的hash值是相同的，所以我们存储一个数据以后，只需O(1)的时间复杂度就可以找到数据。 那hash函数又是啥？？ 算术运算或位运算，很多应用里都有hash函数，但实际运算过程大不一样。这是Java里String的hashCode方法：

publicint hashCode() {

}

还有一个问题，hash函数计算出来的hash值有可能存在碰撞，即两个不同的数据可能存在相同的hash值，在MySQL或其他的应用中，如Java的HashMap等，如果存在碰撞就会以当前数组位置为头节点，转变成一个链表。

说到这里也清楚了为啥Java中引用类型要同时重写hashCode和equals了。两个对象，实例就算一模一样，它们的hash值也不相等， 为啥不相等？？ 默认的Object的hashCode方法会根据对象来计算hash值的，实例相同，但它们还是两个不同的对象啊，所以我们重写hashCode时，最简单的方法就是调用Object的hashCode方法，然后传入该引用类型的属性，让hashCode方法只根据这几个属性来计算，那么实例相同的话，它们的hash值也会相等。等hashCode比较完后，如果相等再比较实例内容，也就是equals，确保不是hash碰撞。

索引的分类

如果我们指定了一个主键，那么这个主键就是主键索引。如果我们没有指定，Mysql就会自动找一个非空的唯一索引当主键。如果没有这种字段，Mysql就会创建一个大小为6字节的自增主键。如果有多个非空的唯一索引，那么就让第一个定义为唯一索引的字段当主键，注意，是第一个定义，而不是建表时出现在前面的。

对于辅助索引来说，它们的B+树结构稍微有点特殊，它们的叶子节点存储的是主键，而不是整个数据。所以在大部分情况下，使用辅助索引查找数据，需要二次查找。但并不是所有情况都需要二次查找。比如查找的数据正好就是当前索引字段的值，那么直接返回就行。这里提一句，B+树的key就是对应索引字段的内容。

而辅助索引又有一些分类：唯一索引：不能出现重复的值，也算一种约束。普通索引：可以重复、可以为空，一般就是查询时用到。前缀索引：只适用于字符串类型数据，对字符串前几个字符创建索引。全文索引：作用是检测大文本数据中某个关键字，这也是搜索引擎的一种技术。

注意，聚集索引、非聚集索引和前面几个索引的分类并不是一个层面上的。上面的几个分类是从索引的作用来分析的。聚集、非聚集索引是从索引文件上区分的。主键索引就属于聚集索引，即索引和数据存放在一起，叶子节点存放的就是数据。数据表的.idb文件就是存放该表的索引和数据。

辅助索引属于非聚集索引，说到这也就明白了。索引和数据不存放在一起的就是非聚集索引。在MYISAM引擎中，数据表的.MYI文件包含了表的索引， 该表的 叶子节点存储索引和索引对应数据的指针，指向.MYD文件的数据。

索引的几点使用经验

经常被查询的字段；经常作为条件查询的字段；经常用于外键连接或普通的连表查询时进行相等比较字段；不为null的字段；如果是多条件查询，最好创建联合索引，因为联合索引只有一个索引文件。

经常被更新的字段、不经常被查询的字段、存在相同功能的字段

InnoDB的全文索引使用反向索引的设计。反向索引存储了一个单词（word）列表，对于每个单词，都有一个文档的列表，来标识这个单词出现的地方。为了支持临近搜索（proximity search），每个单词的位置信息也以字节偏移的方式存储。

当创建了InnoDB全文索引，一系列的索引表会一同被创建，见下面的例子：

最前面的六个表包含了反向索引，它们被称作附属索引表（auxiliary index table）。当输入的表被索引（tokenized）后，每个独立的单词（亦称作“tokens”）会被携带其DOC_ID和位置信息插入到索引表中。根据单词第一个字符的字符集排序权重，在六个索引表中对单词进行完全排序和分区。

反向索引分区到六个附属索引表以支持并行的索引创建。默认有2个线程复制索引（Tokenize）、排序、插入单词和关联数据到索引表中。工作的线程的数量由 innodb_ft_sort_pll_degree 配置项控制的。对于大表的全文索引，可以考虑增加线程数量。

如果主表创建在 xx表空间，索引表存储在它们自己的表空间中。反之，索引表存储于其索引的表空间中。

前面例子展示的另外一种索引表被称作通用索引表，它们被用于全文索引的“删除处理（deletion handing）”和存储内部状态。不同于为每个全文索引都各自创建的反向索引表，这组表对特定表的所有全文索引都是共用的。

即使全文索引删掉了，通用索引（Common Index）也会被保留，当全文索引删除后，为这个索引而创建的FTS_DOC_ID列依然保留，因为移除FTS_DOC_ID列会导致重构之前被索引的表。管理FTS_DOC_ID列需要用到通用索引表。

为了防止大量并发读写附属表，InnoDB使用全文索引缓存去临时缓存最近的插入行。在存满并刷入磁盘之前，缓存的内容一直存储在内存之中，可以通过查询 INFORMATION_SCHEMA.INNODB_FT_INDEX_CACHE 表去查看最近缓存的插入行。

缓存和批处理刷新行为避免了对辅助索引表的频繁更新，频繁更新可能会在繁忙的插入和更新期间导致并发访问问题。批处理还避免了对同一个word的多次插入，最大化的减少了重复的条目。相同的word会先merge再刷入到磁盘中，而不是为每个word单独插入，这样提高了插入效率并且使得索引附属表尽可能的小。

全文索引缓存只缓存最近插入的行，查询时，已经刷入磁盘（附属索引表）的数据不会再回到索引缓存中。附属索引表中的内容是直接查询的，最终返回的结果返回前需要将附属索引表的结果和索引缓存中的结果合并。

InnoDB使用被称作DOC_ID的唯一文件描述符，将全文索引中的单词与该单词在文档中的记录映射起来。映射关系需要索引表中的 FTS_DOC_ID 列。在创建全文索引时，如果没有定义 FTS_DOC_ID 列，InnoDB会自动的加入一个隐藏的 FTS_DOC_ID 列。下面是一个例子，

CREATE FULLTEXT INDEX ft_index ON xxxxxxxx(CONTEXT)

[2021-11-12 18:14:04] [HY000][124] InnoDB rebuilding table to add column FTS_DOC_ID

重点看一下这一行： [HY000][124] InnoDB rebuilding table to add column FTS_DOC_ID ，InnoDB重新构建了这个表，并且添加了一个列 FTS_DOC_ID 。

在CREATE TABLE的过程中添加 FTS_DOC_ID 的时间成本要低于在已经有数据的表上建立全文索引。如果在表加载数据之前定义 FTS_DOC_ID 列，这个表和它的索引都不需要为了新增列而重新构建。如果你不需要考虑 CREATE FULLTEXT INDEX 的性能，可以让InnoDB为你创建 FTS_DOC_ID 列。InnoDB会新增一个隐藏的 FTS_DOC_ID 列，并且在 FTS_DOC_ID 上建立唯一索引（FTS_DOC_ID_INDEX）。如果你想自行创建 FTS_DOC_ID 列，这个列必须定义为 BIGINT UNSIGNED NOT NULL 且命名为FTS_DOC_ID（全大写），如下例子：

如果你自行定义 FTS_DOC_ID 列的话，你需要负责管理这个列，避免空值（empty）或者重复值。 FTS_DOC_ID 的值是不能被重复利用的，所以也就是说 FTS_DOC_ID 的值是需要一直增加的。

或者，你可以在 FTS_DOC_ID 列上创建所必须的唯一索引FTS_DOC_ID_INDEX（全大写）。

mysql>CREATE UNIQUE INDEX FTS_DOC_ID_INDEX on opening_lines(FTS_DOC_ID)

如果你没有创建FTS_DOC_ID_INDEX，InnoDB会自动创建。

在MySQL 5.7.13前，允许最大FTS_DOC_ID与最新的FTS_DOC_ID之间的间隔为10000，在MySQL 5.7.13及之后的版本中，这个允许的间隔为65535。

为了避免重新构建表，FTS_DOC_ID列在删除了全文索引之后依然被保留。

删除被索引文件的一个记录，可能会在附属索引表中产生非常多的小的删除项，在并发访问时，会产生热点问题。为了避免这个问题，每当被索引表中的记录被删除时，会将被删文档的DOC_ID记录在一个特别的 FTS_*_DELETED 表中，同时全文索引中已经索引了的记录依然被保存。在返回查询结果前，使用 FTS_*_DELETED 中的信息去过滤掉已经删除掉了的DOC_ID。这种设计的优势在于删除速度快且消耗低。不好的地方在于索引的大小不能随着记录的删除而立即减少。为了删除已删除记录在全文索引中的项，需要对被索引的表执行OPTIMIZE TABLE，配合[ innodb_optimize_fulltext_only=ON ]，去重构全文索引。

细节略，有例子： https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-fulltext-index.html

全文搜索只能看到已经提交了的数据。

你可以通过查询下面的INFORMATION_SCHEMA表，来监控或测试InnoDB的一些特殊文本处理。

默认的分词器不支持中文，不能检索到中文中的英文单词。

InnoDB默认的Stopwords：

select * from information_schema.INNODB_FT_DEFAULT_STOPWORD

SQL中的关键词（保留关键字）：

Shell中的关键词：for，while，echo

其他：###, ***, --,

被索引表数据量、索引表数据量

模糊匹配与严格匹配的性能差距

需要将 innodb_optimize_fulltext_only 配置为ON，这里是否需要DBA在MySQL镜像中修改？

innodb_optimize_fulltext_only 设置为ON后，对系统有何影响需要评估。

innodb_optimize_fulltext_only

执行的时间、频率。

MySQL内建的全文检索解析器使用单词之间的空白作为分隔符以标识单词的头尾，但是这里有个限制，对于表意文字，它是没有单词分隔符的。为了解决这个限制，MySQL提供了支持中文、日语、韩语的 ngram 解析器。ngram解析器支持InnoDB和MyISAM。

Ngram是内建在服务中的插件，像其他自建在服务中的插件一样，服务启动时会自动加载它。全文检索的语法参考上面（ Section 12.10, “Full-Text Search Functions” ），这里只讨论一些不同的地方。除了单词的最小、最大长度配置项（[ innodb_ft_min_token_size ]innodb_ft_max_token_size,ft_min_word_len,ft_max_word_len，全文检索依赖一些配置项都是可以使用的。

Ngram默认索引的单词（token）的大小为2（ 2bigram ）。例如，索引的大小为2，Ngram解析器解析字符串“abc def”为四个单词元素(tokens)：“ab”, “bc”, “de” and “ef”。

ngram token size is configurable using the ngram_token_size configuration option, which has a minimum value of 1 and maximum value of 10.

作为只读变量, ngram_token_size 只能在启动配置或者配置文件中指定

与默认的解析器相差不大，多了一句： xxx WITH PARSER ngram

Ngram在解析时去除空格，如

MySQL内建的默认全文检索解析器将单词与Stopword列表中的做对比，如果单词与Stopword列表中的元素相同的话，这个单词则不会被索引。对于Ngram解析器，Stopword的处理方式不同。Ngram解析器不排除与stopword列表中的条目相等的token，而是排除包含stopwords的token。例如，假设 ngram_token_size=2 ，包含“a,b”的文档将被解析为 “a,” h和“,b”。如果将逗号（“,”）定义为停止字，则 “a,”和“,b”都将不会加入索引中，因为它们包含逗号。

例子：

默认Ngram解析器使用默认的Stopword列表，这里面含有英文的Stopword。如果需要中文的Stopword，需要你自己创建。

Stopword的长度超过 ngram_token_size则会被忽略。

有两个文档，一个包含“ab”，另一个包含“abc”。对于搜索文本“abc”将转换成“ab”，“bc”。

略。

For example, The search phrase “abc” is converted to “ab bc”, which returns documents containing “abc” and “ab bc”.

The search phrase “abc def” is converted to “ab bc de ef”, which returns documents containing “abc def” and “ab bc de ef”. A document that contains “abcdef” is not returned.

使用Ngram解析器好处是支持了中文的检索

---