【MySQL ｜ 进阶篇】02、索引详解（上）手机号查询机主姓名「【MySQL ｜ 进阶篇】02、索引详解（上）」

目录

一、索引概述

1.介绍

2.演示

1). 无索引情况 

2). 有索引情况 

3.特点

二、索引结构

1.概述

2.二叉树

3. B-Tree

4. B+Tree

​5. Hash

1). 结构

2). 特点

3). 存储引擎支持

三、索引分类

1.索引分类

2.聚集索引&二级索引

思考题：

四、索引语法

1). 创建索引

2). 查看索引

3). 删除索引

案例演示：

1. name字段为姓名字段，该字段的值可能会重复，为该字段创建索引：

2. phone手机号字段的值，是非空，且唯一的，为该字段创建唯一索引：

3.为profession、age、status创建联合索引：

4.为email建立合适的索引来提升查询效率：

        索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。

表结构及其数据如下：

假如我们要执行的SQL语句为 ： select * from user where age = 45;

1). 无索引情况 

在无索引情况下，就需要从第一行开始扫描，一直扫描到最后一行，我们称之为 全表扫描，性能很低。

2). 有索引情况 

        如果我们针对于这张表建立了索引，假设索引结构就是二叉树，那么也就意味着，会对age这个字段建立一个二叉树的索引结构。

此时我们在进行查询时，只需要扫描三次就可以找到数据了，极大的提高的查询的效率。

备注： 这里我们只是假设索引的结构是二叉树，介绍一下索引的大概原理，只是一个示意图，并不是索引的真实结构，索引的真实结构，后面会详细介绍。 

MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的索引结构，主要包含以下几种：

上述是MySQL中所支持的所有的索引结构，接下来，我们再来看看不同的存储引擎对于索引结构的支持情况。 

注意： 我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指B+树结构组织的索引。 

假如说MySQL的索引结构采用二叉树的数据结构，比较理想的结构如下： 

如果主键是顺序插入的，则会形成一个单向链表，结构如下：

所以，如果选择二叉树作为索引结构，会存在以下缺点：

• 顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。
• 大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。 

        此时大家可能会想到，我们可以选择红黑树，红黑树是一颗自平衡二叉树，那这样即使是顺序插入数据，最终形成的数据结构也是一颗平衡的二叉树,结构如下: 

但是，即使如此，由于红黑树也是一颗二叉树，所以也会存在一个缺点：

• 大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。 

        所以，在MySQL的索引结构中，并没有选择二叉树或者红黑树，而选择的是B+Tree，那么什么是B+Tree呢？在详解B+Tree之前，先来介绍一个B-Tree。 

        B-Tree，B树是一种多叉路衡查找树，相对于二叉树，B树每个节点可以有多个分支，即多叉。以一颗最大度数（max-degree）为5(5阶)的b-tree为例，那这个B树每个节点最多存储4个key，5个指针：

知识小贴士: 树的度数指的是一个节点的子节点个数。 

我们可以通过一个数据结构可视化的网站来简单演示一下： B-Tree Visualization

        插入一组数据： 100 65 169 368 900 556 780 35 215 1200 234 888 158 90 1000 88 120 268 250 。然后观察一些数据插入过程中，节点的变化情况。 

特点：

• 5阶的B树，每一个节点最多存储4个key，对应5个指针。
• 一旦节点存储的key数量到达5，就会裂变，中间元素向上分裂。
• 在B树中，非叶子节点和叶子节点都会存放数据。 

        B+Tree是B-Tree的变种，我们以一颗最大度数（max-degree）为4（4阶）的b+tree为例，来看一下其结构示意图： 

我们可以看到，两部分：

• 绿色框框起来的部分，是索引部分，仅仅起到索引数据的作用，不存储数据。
• 红色框框起来的部分，是数据存储部分，在其叶子节点中要存储具体的数据。 

 我们可以通过一个数据结构可视化的网站来简单演示一下：B+ Tree Visualization

        插入一组数据： 100 65 169 368 900 556 780 35 215 1200 234 888 158 90 1000 88 120 268 250 。然后观察一些数据插入过程中，节点的变化情况。 

最终我们看到，B+Tree 与 B-Tree相比，主要有以下三点区别：

• 所有的数据都会出现在叶子节点。
• 叶子节点形成一个单向链表。
• 非叶子节点仅仅起到索引数据作用，具体的数据都是在叶子节点存放的。

        上述我们所看到的结构是标准的B+Tree的数据结构，接下来，我们再来看看MySQL中优化之后的B+Tree。

        MySQL索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能，利于排序。 

MySQL中除了支持B+Tree索引，还支持一种索引类型---Hash索引。

1). 结构

        哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中。 

        如果两个(或多个)键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了hash冲突（也称为hash碰撞），可以通过链表来解决。 

2). 特点

• A. Hash索引只能用于对等比较(=，in)，不支持范围查询（between，>，< ，...）
• B. 无法利用索引完成排序操作
• C. 查询效率高，通常(不存在hash冲突的情况)只需要一次检索就可以了，效率通常要高于B+tree索引

3). 存储引擎支持

        在MySQL中，支持hash索引的是Memory存储引擎。 而InnoDB中具有自适应hash功能，hash索引是InnoDB存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。 

思考题： 为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构?

• 相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；
• 对于B-tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低；
• 相对Hash索引，B+tree支持范围匹配及排序操作； 

        在MySQL数据库，将索引的具体类型主要分为以下几类：主键索引、唯一索引、常规索引、全文索引。 

而在在InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：

聚集索引选取规则:

• 如果存在主键，主键索引就是聚集索引。
• 如果不存在主键，将使用第一个唯一（UNIQUE）索引作为聚集索引。
• 如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。 

聚集索引和二级索引的具体结构如下：

• 聚集索引的叶子节点下挂的是这一行的数据 。
• 二级索引的叶子节点下挂的是该字段值对应的主键值。

接下来，我们来分析一下，当我们执行如下的SQL语句时，具体的查找过程是什么样子的。 

具体过程如下:

1. 由于是根据name字段进行查询，所以先根据name='Arm'到name字段的二级索引中进行匹配查找。但是在二级索引中只能查找到 Arm 对应的主键值 10。
2. 由于查询返回的数据是*，所以此时，还需要根据主键值10，到聚集索引中查找10对应的记录，最终找到10对应的行row。
3. 最终拿到这一行的数据，直接返回即可。 

回表查询： 这种先到二级索引中查找数据，找到主键值，然后再到聚集索引中根据主键值，获取数据的方式，就称之为回表查询。 

思考题：

• （1）以下两条SQL语句，那个执行效率高? 为什么?

A. select * from user where id = 10 ;
B. select * from user where name = 'Arm' ;
备注: id为主键，name字段创建的有索引；

解答：
A 语句的执行性能要高于B 语句。
因为A语句直接走聚集索引，直接返回数据。 而B语句需要先查询name字段的二级索引，然
后再查询聚集索引，也就是需要进行回表查询。

• （2）InnoDB主键索引的B+tree高度为多高呢?

假设:
        一行数据大小为1k，一页中可以存储16行这样的数据。InnoDB的指针占用6个字节的空
间，主键即使为bigint，占用字节数为8。

高度为2：
n * 8 + (n + 1) * 6 = 16*1024 , 算出n约为 1170
1171* 16 = 18736
也就是说，如果树的高度为2，则可以存储 18000 多条记录。

高度为3：
1171 * 1171 * 16 = 21939856
也就是说，如果树的高度为3，则可以存储 2200w 左右的记录。 

先来创建一张表 tb_user，并且查询测试数据。

数据准备好了之后，接下来，我们就来完成如下需求：

1. name字段为姓名字段，该字段的值可能会重复，为该字段创建索引：

2. phone手机号字段的值，是非空，且唯一的，为该字段创建唯一索引：

3.为profession、age、status创建联合索引：

4.为email建立合适的索引来提升查询效率：

完成上述的需求之后，我们再查看tb_user表的所有的索引数据。

上一篇文章：【MySQL | 进阶篇】01、存储引擎_Stars.Sky的博客-CSDN博客 

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