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本篇文章为大家展示了 MySQL 中怎么实现高性能索引，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
什么是索引索引又可以称为键 (key) 是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。
索引是提高 MySQL 查询性能最有效的手段，我们常说的 MySQL 性能调优基本都是对索引的优化。所以这是每个开发需要掌握并会应用的知识点。
索引是一种数据结构，它也是存储在磁盘的一个文件。上一篇我们学习 MySQL 的逻辑架构的时候了解了 InnoDB 和 MyISM 存储引擎，InnoDB 存储引擎索引和数据是同一个文件，MyISAM 索引和数据是两个独立的文件。
在 MySQL 中，索引是在存储引擎层实现的而不是 Server 层实现的，所以不同的存储引擎的索引的工作方式是不一样的。我们对索引的分析应该是建立在存储引擎的基础上的，InnoDB 是 MySQL 默认的存储引擎。
索引的优点：
索引大大减少了服务器需要扫描的数据量。
索引可以帮助服务器避免排序和临时表。
索引可以随机 I / O 变为顺序 I /O。
索引的缺点：
索引是数据结构，它占用了额外的磁盘空间。
当表数据量比较大时，维护索引的代价比较大。
索引数据模型
每个存储引擎的数据结构和算法都是存在区别，我们先看下 MySQL 本身支持的索引类型。
B-Tree 索引
一般我们说的索引结构就是指 B -Tree 索引，MySQL 大部分的存储引擎都支持这种索引，但是不同的存储引擎以不同的方式使用 B -Tree 索引，性能也各有不同。InnoDB 使用的是 B +Tree，按照原有的数据格式进行存储，根据主键引用被索引的行。
B-Tree 所有的值都是按顺序存储的，并且每一个叶子到根的距离相同。下图是 B -Tree 的抽象图：
B-Tree 能够加快访问数据的速度。
存储引擎不需要全表扫描来获取所需要的数据，它是从索引的根节点开始搜索。根节点的槽中存放指向子节点的指针，搜索引擎根据这些指针向下层查找。通过比较节点页的值和要查找的值可以找到合适的指针进入到下层节点。最终引擎要么找到对应的值，要么该记录不存在。
B-Tree 的索引如果多个列，索引值的排序是按照建表时定义的索引顺序，所以索引的顺序是比较重要的。
B-Tree 是 N 叉树，N 的大小取决于数据块的大小。
以 InnoDB 的一个整数字段索引为例，N 大概为 1200，当树高是 4 的时候，就可以存 1200 的 3 次方的数据，大概为 17 亿。一个拥有 10 亿的表上一个整数字段的索引，查找一个值最多访问 3 次磁盘。其实在应用时，如果第二层被提前加载到内存中，那么磁盘的访问次数就更少了。
哈希索引
哈希索引是基于哈希表实现的，只有精确匹配所有列的查询才有效。
对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码(hash code)，哈希码是一个比较小的值，并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在 hash 表中保存指向每个数据行的指针。
创建表 test_hash，它的存储引擎为 memory，索引为 full_name，索引类型为 hash。
CREATE TABLE `test_hash` ( `full_name` varchar(255) DEFAULT NULL, `short_name` varchar(32) DEFAULT NULL, `age` int(11) DEFAULT NULL, KEY `idx` (`full_name`) USING HASH ) ENGINE=MEMORY DEFAULT CHARSET=utf8;表中的数据如下：
mysql select * from test_hash; +-------------------+------------+------+ | full_name | short_name | age | +-------------------+------------+------+ | Dwayne Johnson | Johnson | NULL | | Taylor Swift | Taylor | NULL | | Leonardo DiCaprio | Leonardo | NULL | | Vin Diesel | Diesel | NULL | | Kobe Bryant | Kobe | NULL | +-------------------+------------+------+ 5 rows in set (0.00 sec)那么哈希索引的数据结构可能是：
当我们执行查询语句：
mysql select short_name from test_hash where full_name = Dwayne Johnson这个 sql 语句的执行流程：
1)根据 where 条件 Dwayne Johnson 计算出哈希码，那么得到的哈希码为 1234。
2)MySQL 在索引中查找到 1234，并根据这个值找到了对应的行记录指针。
3)根据指针地址找到对应的行，最后比较这个行中的 full_name 列是否为 Dwayne Johnson。
那现在有个问题，哈希码冲突的时候怎么办呢? 学过 HashMap 的小伙伴此时肯定灵机一动：哈希码冲突的时候使用链表。对的，当键值的哈希码冲突的时候，MySQL 也是使用的链表结构。如果是链表结构，在查找的时候就需要遍历每个链表指针指向的行记录做匹配，所以哈希冲突比较大的时候查找的效率是比较低的。
从上面的示例我们可以看出，哈希索引的结构中只存储了哈希值，它的结构是比较紧凑的，对于精确查询的效率是比较快的。
但是哈希索引还是有些限制的：
哈希索引中存储的是键值的哈希值，它不是按照索引列的顺序的，所以它不无法用于排序。
哈希索引不支持部分索引匹配查找，因为哈希索引始终是索引列的全部内容。如果我们索引有两个列(A，B)，查询的时候只想使用 A 列，这个时候是无法应用索引的。
哈希索引只支持等值查询，比如 =、in 等，它不支持任何范围查询。
当哈希冲突的时候，存储引擎必须要遍历链表中的所有行指针，逐行比较，直到找到所有符合条件的行，如果哈希冲突比较多的时候，索引维护的代价比较高。
在 MySQL 中，目前只有 memory 引擎显式支持哈希索引。
InnoDB 索引模型
我们前面提到，InnoDB 的索引结构是 B +Tee，它是以主键引用被索引的行。所以在 InnoDB 中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，每一个索引在 InnoDB 里面对应一棵 B + 树。
B+Tree 索引
B+Tree 是我们前面提到的 B -Tree 的扩展，B-Tree 的每一个节点都包含了数据项，这样每一块磁盘存储的索引值就会比较少，树的高度就会变大，查询的磁盘 I / O 次数就会增加。
那 B +Tree 是怎么样的数据结构呢? 下图是 B +Tree 的抽象图：
B+Tree 与 B -Tree 的区别：
B+Tree 的非叶子节点不保存数据信息，只保存索引值和指向下一层节点的指针。
B+Tree 的叶子节点保存了数据
B+Tree 的叶子节点是顺序排列的，并且叶子相邻节点之间有指针的互相引用
B+Tree 能够更好地配合磁盘的读写特性，减少单次查询的磁盘访问次数。
InnoDB 的索引类型分为主键索引和非主键索引。
主键索引和非主键索引
创建表 user，它的存储引擎为 InnoDB，id 为主键，name 为普通索引。
CREATE TABLE `user` ( `id` int(10) NOT NULL, `name` varchar(32) DEFAULT NULL, `age` int(3) DEFAULT NULL, `sex` varchar(1) DEFAULT NULL, `comment` varchar(255) DEFAULT NULL, `date` date DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx` (`name`) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;表中的数据如下:
mysql select * from user; +----+-------+------+------+---------+------------+ | id | name | age | sex | comment | date | +----+-------+------+------+---------+------------+ | 1 | Alen | 20 | 1 | NULL | 2021-02-16 | | 2 | Alex | 21 | 1 | NULL | 2021-02-16 | | 3 | Saria | 16 | 0 | NULL | 2021-02-16 | | 4 | Semyt | 18 | 0 | NULL | 2021-02-16 | | 5 | Summy | 17 | 1 | NULL | 2021-02-16 | | 6 | Tom | 19 | 0 | NULL | 2021-02-16 | +----+-------+------+------+---------+------------+ 6 rows in set (0.00 sec)主键索引也称为聚簇索引，它的叶子节点都包含了主键值、事务 ID、用于事务和 MVCC 的回滚指针以及所有剩余的列。
mysql select * from user where id = 1;主键索引只需要搜索 ID 这棵 B +Tree 就可以拿到符合条件的行记录。
InnoDB 是通过主键索引聚集数据，如果表中没有定义主键，InnoDB 会选择一个唯一的非空索引代替。如果没有这样的索引，InnoDB 会隐式定义一个主键来作为聚簇索引。这也是勾勾为每个表都创建主键的原因。
聚簇索引的优点：
把相关的数据保存在一起，减少了磁盘 I /O;
聚簇索引将数据和索引保存在同一颗 BTree 上，数据访问更快;
聚簇索引的缺点：
如果数据都在内存中，聚簇索引的查询性能就没有那么好的优势了。
插入的速度严重依赖于插入顺序。尽量保证主键索引是有序的。
更新聚簇索引列的代价更高。
在插入行或者更新主键的时候导致需要移动行的时候可能导致页分裂的问题。当插入到一个已满的页中，存储引擎会将该页分裂为两页来容纳数据，页分裂会导致占用更多的磁盘空间。
非主键索引也称为非聚簇索引，在 InnoDB 中又被称为二级索引。非主键索引的叶子节点内容是主键的值。
mysql select * from user where name = Alen非主键索引查询时，首先根据 name 普通查询搜索 name 索引树，找到 id 为 1，再根据 id= 1 到 ID 索引树查询一次才能获取到符合条件的行记录。
我们把先搜索普通索引树得到主键，再搜索主键索引树的过程称为回表。
普通索引的查询比主键索引多检索了一棵 B +Tree，在实际应用场景下如果能用到主键索引尽量选择主键索引。
在创建索引的时候还有其他的原则，我们接下来继续学习高性能的索引策略。
索引策略
小伙伴们在学习索引策略的时候可以利用上一篇文章的 explian 关键字查询执行计划。
索引的选择
索引的分类有多种，我们可以按照索引字段的个数将索引分为单列索引和联合索引。
单列索引：一个索引只包含一个列，一个表中可以多个单列索引。
联合索引：一个索引包含多个列。
我们还可以将索引分为普通索引、唯一索引和主键索引。
普通索引：基本的索引类型，常用来提高查询效率，对数据没有限制。允许在索引列中插入空值和重复值。
唯一索引：索引列中的值必须是唯一的，允许存在空值。
主键索引：不允许空值的特殊的唯一索引。
索引有这么多分类，我们在创建索引的时候如何选择呢?
索引的三星系统：
一星：索引相关的记录放到一起。
二星：索引中的数据顺序和查找列中的顺序一致。
三星：索引的列包含了查询中需要的全部列。
正确的创建和使用索引是实现高性能查询的基础。索引的选择没有绝对的要求，主要是根据自己的业务需求，但是有些原则我们在创建索引的时候可以作为参考。
索引列的区分度越高则查询效率越高。
将频繁搜索的列加入索引，可以提高搜索效率。
索引不只提高了查询效率，也可以参与排序和分组，经常用来排序和分组的字段也需考虑加入索引。
创建索引时，应将区分度高的字段排在前面。即需要注意索引字段的顺序。
索引列不能参与任何运算。
避免创建重复索引，即在同一个列上按照相同的顺序创建相同类型的索引。
对于从未使用的索引，应尽量删除。
对于 blob、text 或者长 varchar 类型的列，必须要使用前缀索引，取最够长的前缀来保证较高的区分度。
普通索引和唯一索引在查询效率上差别并不大，因为引擎是按照页读取数据。对于唯一索引在查询的时候只要找到就不再继续比较了，因为索引已经保证了唯一性。而对于普通索引则在找到满足条件的记录后还需要继续查找直到找到不满足条件的第一条记录，但是对于按照页读取数据的引擎来说，多一次的判断对性能的影响较小。普通索引和唯一索引的选择除了保证业务的准确性之外，其他更多的考虑更新数据时对性能的影响。
独立的列
”独立的列“是指索引不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数。
例如，如下 sql 语句，在查询时索引字段 name 参与了函数运算，会导致索引失效，全表扫描。
mysql select * from user where CONCAT(name, n) = Alen添加索引 age 字段，如果我们在查询的时候对 age 字段进行了运算也会导致索引失效：
mysql select * from user where age + 1 = 21;我们平时开发中要养成简化 where 条件的习惯，始终使用单独的索引列。
覆盖索引
如果我们把按照普通索引查询的 sql 语句修改如下:
mysql select name from user where name like Al%这时只需要查询普通索引树即可得到要查询的列，因为要查询的列已经在索引树了，而不需要再回表查询。
这种索引字段覆盖了我们需要查询的结果字段的场景我们称为覆盖索引。
覆盖索引可以减少回表，减少索引树的搜索次数，显著提高查询性能，所以覆盖索引是一个比较好的优化策略。
在实际开发中，可以按照业务需要把一些常用的检索字段添加到索引中，利用覆盖索引提高查询效率，但是有些场景下不能为了使用覆盖索引而过多的维护索引，毕竟索引的维护成本也是很高的。
最左前缀
这个时候我们还需要思考一个问题，在业务场景中我们的查询是多样化的，不能为了使用索引而为每一种场景都设计一个索引吧?
这个时候我们就要利用 B +Tree 树索引结构的另外一个特性最左前缀。
最左前缀可以是联合索引的最左的几个字段，也可以是字符串索引的最左的几个字符。
创建联合索引(name,age)，顺序一致。
此时执行 sql 语句：
mysql select * from user where name = Alen虽然是联合索引，但是 name 字段排在第一位，也是可以命中索引的。
mysql select * from user where name like Al%如果使用 name 索引字段的最左 N 个字符串，也是可以命中索引的。但是如果我们使用 %Al 是不能命中索引的。
如果我们使用如下的 sql 查询语句：
mysql select * from user where age = 16；虽然 age 也是联合索引的字段，但是他的顺序在 name 之后，直接使用 age 查询无法命中索引。所以创建联合索引时一定要考虑索引字段的顺序。
索引维护时有一个原则：如果能通过调整索引顺序，可以少维护一个索引，那么就需要优先调整顺序而不是增加索引。
MySQL 可以利用同一个索引进行排序和扫描行，但是只有当索引的列顺序和 order by 子句的顺序完全一致，并且列的排序方向都一致 (正序或者倒序) 时，MySQL 才能使用对结果进行排序。
order by 子句和查询类型限制是一样的，也需要满足”最左前缀“的原则，否则 MySQL 无法利用索引排序。
索引下推
当我们的查询语句不满足最左前缀的时候会如何呢?
比如我们查询名字第一个字为 A，年龄为 20，并且性别为 1(男)的人员信息，sql 语句如下：
mysql select * from user where name like A% and age = 20 and sex = 1 ;按照我们前面学习的最左前缀原则，按照 rsquo;A lsquo; 先搜索到第一个满足条件的主键 1，然后回表查询判断其他的两个条件是否满足。
MySQL5.6 之后引入了索引下推的优化，即会按照索引中包含的字段优先过滤，减少回表的次数。
我们上述的 sql 语句在 MySQL5.6 之前会回表 2 次分别对比主键 1 和 2 两条的数据的其他条件是否满足，但是引入索引下推的优化之后 age = 20 这个条件不满的会直接过滤掉，只需要对主键 1 回表一次就可以获取到结果。
上述内容就是 MySQL 中怎么实现高性能索引，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注丸趣 TV 行业资讯频道。
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