Mysql索引如何优化

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丸趣 TV 小编给大家分享一下 Mysql 索引如何优化，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

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B+Tree 的特点是，数据都存储在叶子节点，并且每个叶子节点的数据都是按相同顺序（升序或降序）排列存储的，再者相邻的叶子节点都用指针连接在一点，这种结构非常适合于范围查找。

B-Tree 索引能够显著加快访问数据的速度，因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取需要的数据，而是从索引的根节点逐层往下进行搜索，这大大缩小了存储引擎扫描数据的范围，因此对查询速度的提升非常明显。

2）Hash 索引

Hash 索引，顾名思义，就是通过哈希表实现的索引。其特点是只有精确匹配索引的所有列才有效。对于每一行数据，存储引擎都会对所有索引列计算一个哈希码，Hash 索引把哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。

在 Mysql 中，目前只有 Memory 引擎显式支持 Hash 索引，而且由于 Hash 索引不支持范围查找，也不支持排序，更不支持部分索引列匹配查找，所以 Hash 索引用的比较少。

下文将着重介绍 B -Tree 索引的用法。

为了下文叙述方便，我们将假设有一个 user 表，其字段如下：

id：bigint 类型，主键

name：varchar 类型

age：int 类型

interest：varchar 类型

并且在 name、age、interest 上建立了一个联合索引 index_1，索引顺序为（name,age,interest），这个索引顺序非常重要，后文将会提及。

二、B-Tree 索引的用法

1）全值匹配

全值匹配指的是和索引中所有列进行匹配，如对上述 user 表查询 where name= aaa and age=20 and interest= 篮球 是可以使用到索引的所有列的。

2）匹配最左前缀

匹配最左前缀是指只使用到多列索引的左边若干列。如对上述 user 表查询 where name = aaa 是可以使用到索引的，并且只使用到索引的第一列。

3）匹配列前缀

匹配列前缀是指只匹配某一列的开头部分，如对上述 user 表查询 where name like aaa% 是可以使用到索引的，注意是匹配列的开头部分，如果查询的是 where name like %aaa 就不能使用到索引了。

4）匹配范围值

如对上述 user 表查询 where name aaa and name bbb 也是可以使用到索引的。

5）精确匹配某一列并范围匹配另外一列

如对上述 user 表查询 where name= aaa and age 10, 可以使用到索引，并且使用到索引的前 2 列。

三、B-Tree 索引的限制

1）如果不是按照索引的最左列开始查找，则无法使用索引。

如对上述 user 表查询 where age=20 则无法使用到索引，因为 age 不是索引列中的最左数据列。

2）不能跳过索引中的列。

如对上述 user 表查询 where name= aaa and interest= 足球，则只能使用到索引的第一列，因为 where 条件中没有包含 age 这一列。

以上是“Mysql 索引如何优化”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注丸趣 TV 行业资讯频道！