MySQL——关于索引的总结

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

数索引顾名思义就是加给字段加了函数的索引，这里的函数也可以是表达式。所以也叫表达式索引。

MySQL 5.7 推出了虚拟列的功能，MySQL8.0的函数索引内部其实也是依据虚拟列来实现的。

经典问题：

1、如果 A,B 两列都有索引，那么

select * from Table where A=a or B=b

会走索引码：

答案：会，因为 A,B都有索引；

2、如果 A,B有索引，但是C没有索引；

select * from Table where A=a or B=b or C =c；

会走索引吗？

答案：不会走，因为C是or的形式，且没有索引，看下面的分析：

3、如果 建了A B联合索引，但是查询的时候 是B A，会走索引吗？

select * from Table where B=b and A=a ；

答案： 会走索引，mysql会自动优化；

3、如果 建了A B联合索引，也建了 B,A 联合索引，但是查询的时候 是B A，会走那个索引吗？

select * from Table where B=b and A=a ；

答案： 不一定走 BA 索引，走那个索引，需要mysql会把sql优化，看 A列的数据过滤多，还是B的过滤多；，如果 A的列数据能过滤更多数据，那么会走AB,如果B的列能过滤更多数据，则走BA；

大家都知道，一条查询语句走了索引和没走索引的查询效率是非常大的，在我们建好了表，建好了索引后，但是一些不好的sql会导致我们的索引失效，下面介绍一下索引失效的几种情况

数据准备

新建一张学生表，并添加id为主键索引，name为普通索引，(name,age)为组合索引

CREATE TABLE `student` (

`id` int NOT NULL COMMENT 'id',

`name` varchar(255) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '姓名',

`age` int DEFAULT NULL COMMENT '年龄',

`birthday` datetime DEFAULT NULL COMMENT '生日',

PRIMARY KEY (`id`),

KEY `idx_name` (`name`) USING BTREE,

KEY `idx_name_age` (`name`,`age`) USING BTREE

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin

插入数据

INSERT INTO `student` VALUES (1, '张三', 18, '2021-12-23 17:12:44')

INSERT INTO `student` VALUES (2, '李四', 20, '2021-12-22 17:12:48')

1.查询条件中有or,即使有部分条件带索引也会失效

例：

explain SELECT * FROM `student` where id =1

此时命中主键索引，当查询语句带有or后

explain SELECT * FROM `student` where id =1 or birthday = "2021-12-23"

发现此时type=ALL,全表扫描，未命中索引

总结：查询条件中带有or,除非所有的查询条件都建有索引，否则索引失效

2.like查询是以%开头

例

explain select * from student where name = "张三"

非模糊查询，此时命中name索引，当使用模糊查询后

explain select * from student where name like "%三"

发现此时type=ALL，全表扫描，未命中索引

3.如果列类型是字符串，那在查询条件中需要将数据用引号引用起来，否则不走索引

例

explain select * from student where name = "张三"

此时命中name索引，当数据未携带引号后

explain select * from student where name = 2222

此时未命中name索引，全表扫描

总结：字符串的索引字段在查询是数据需要用引号引用

4.索引列上参与计算会导致索引失效

例

explain select * from student where id-1 = 1

查询条件为id，但是并没有命中主键索引，因为在索引列上参与了计算

正例

select * from student where id = 2

总结：将参与计算的数值先算好，再查询

5.违背最左匹配原则

例

explain select * from student where age =18

age的索引是和建立再(name,age)组合索引的基础上，当查询条件中没有第一个组合索引的字段(name)会导致索引失效

正例

explain select * from student where age =18 and name ="张三"

此时才会命中name和(name,age)这个索引

6.如果mysql估计全表扫描要比使用索引要快，会不适用索引

7.other

1) 没有查询条件，或者查询条件没有建立索引

2) 在查询条件上没有使用引导列

3) 查询的数量是大表的大部分，应该是30％以上。

4) 索引本身失效

5) 查询条件使用函数在索引列上，或者 对索引列进行运算， 运算包括(+，-，*，/，! 等) 错误的例子：select * from test where id-1=9正确的例子：select * from test where id=10

6) 对小表查询

7) 提示不使用索引

8) 统计数据不真实

9) CBO计算走索引花费过大的情况。其实也包含了上面的情况，这里指的是表占有的block要比索引小。

10)隐式转换导致索引失效.这一点应当引起重视.也是开发中经常会犯的错误. 由于表的字段tu_mdn定义为varchar2(20),但在查询时把该字段作为number类型以where条件传给Oracle,这样会导致索引失效. 错误的例子：select * from test where tu_mdn=13333333333正确的例子：select * from test where tu_mdn='13333333333'

12) 1,<>2,单独的>,<,(有时会用到，有时不会)

13,like "%_" 百分号在前.

4,表没分析.

15,单独引用复合索引里非第一位置的索引列.

16,字符型字段为数字时在where条件里不添加引号.

17,对索引列进行运算.需要建立函数索引.

18,not in ,not exist.

19,当变量采用的是times变量，而表的字段采用的是date变量时.或相反情况。

20,B-tree索引 is null不会走,is not null会走,位图索引 is null,is not null 都会走

21,联合索引 is not null 只要在建立的索引列（不分先后）都会走, in null时 必须要和建立索引第一列一起使用,当建立索引第一位置条件是is null 时,其他建立索引的列可以是is null（但必须在所有列 都满足is null的时候）,或者=一个值； 当建立索引的第一位置是=一个值时,其他索引列可以是任何情况（包括is null =一个值）,以上两种情况索引都会走。其他情况不会走。

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