什麼是索引？

索引是資料庫儲存引擎用於快速查詢到指定資料的一種資料結構。

可以用新華字典做類比：如果新華字典中對每個字的詳細解釋是資料庫中表的記錄，那麼按部首或拼音等排序的目錄就是索引，使用它可以讓我們快速查詢的某一個字詳細解釋的位置。

在MySQL中，儲存引擎也是用了類似的方法，先在索引中找到對應的值，然後再根據匹配的索引值找到對應表中記錄的位置。

面試中為什麼問索引？

之所以在索引在面試中經常被問到，就是因為：索引是資料庫的良好效能表現的關鍵，也是對查詢能優化最有效的手段。索引能夠輕易地把查詢效能提高几個數量級。

然而，糟糕的索引也同樣會影響查詢效能，當表中的資料量越來越多的時候，索引對效能的影響就越大。在資料量比較少並且負責比較低的時候，糟糕的索引對效能的影響可能不明顯，但是當資料量逐漸增多的時候，效能會急劇下降。

索引的型別

經過前面的介紹，我們就進入正題，瞭解一下MySQL支援的索引型別，以及它們的原理和用法。

不同型別的索引，可以為不同場景提供更好的效能。在MySQL中，索引是在儲存引擎層面實現的，而不是在伺服器層面實現的。正如大家所知道，MySQL支援多種型別的儲存引擎。所以，在不同儲存引擎中索引的實現方式並不是一樣的，也不是所有型別的索引都被所有儲存引擎支援的，即使多個儲存引擎支援同一種類型的索引，它底層的實現也有可能是不相同的。

B-Tree索引

B-Tree索引是被大多數MySQL儲存引擎支援的，在我們討論索引時，假如沒有特別地說明型別，那麼大概率說的就是B-Tree索引了。我們使用B-Tree這個詞，是因為MySQL在建立表和其他語句中就使用這個關鍵字。

然而，在不同儲存引擎的底層可能使用不同的資料結構和演算法，比如：InnoDB儲存引擎內部使用的是B+Tree結構，NDB叢集儲存引擎內部使用的是T-Tree結構。不同儲存引擎用以不同的方式使用B-Tree索引，效能也可能不同，比如：InnoDB的索引上儲存的是原資料格式，而MyISAM儲存引擎使用字首壓縮技術使索引更小，InnoDB索引的行儲存的資料行的主鍵引用，而MyISAM儲存引擎的索引的行儲存的是資料行的物理位置。

B-Tree索引的原理

B-Tree索引能夠加快訪問資料的速度，因為不需要全表掃描就可以快速檢索的需要的資料。那麼B-Tree索引是怎麼做到的呢？我們通過一個簡單的例子瞭解一下InnoDB的B-Tree索引是怎麼工作的：

CREATE TABLE `om_address` (
 `province_name` varchar(255) NOT NULL COMMENT '省',`city_name` varchar(255) NOT NULL COMMENT '市',`district_name` varchar(255) NOT NULL COMMENT '區',`detailed_address` varchar(255) NULL DEFAULT NULL COMMENT '詳細地址',INDEX `index_province_city_district`(`province_name`,`city_name`,`district_name`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB;

這個表中共有4個欄位，分別表示省、市、區和詳細地址，還有一個B-Tree索引，其中包含了省、市、區三個欄位。因為索引的所有值都是按照順序儲存的，即：節點的左子樹比當前節點小，節點的右子樹比當前節點大。那麼當查詢資料時，從索引的根節點開始搜尋，根據比較當前節點的索引值向子樹進行查詢，直到找到對應的索引值，或者根本沒有找到。

B-Tree索引的用法

根據B-Tree索引的特點，它可以用於全值匹配、值範圍匹配和最左字首匹配。

• 全值匹配是指和索引中所有的欄位進行匹配，比如：查詢黑龍江省哈爾濱市南崗區的資料。
• 值範圍匹配是指索引中欄位的某一範圍進行匹配，但是必須滿足前面欄位的全匹配，比如：第一個欄位province_name省名稱的全匹配，第二個欄位city_name城市名稱的範圍匹配。
• 最左字首匹配是指索引中欄位的某一開頭部分進行匹配，但是必須滿足前面欄位的全匹配，比如：第一個欄位province_name省名稱為內蒙古，第二個欄位city_name城市名稱以“呼”開頭。
  

雜湊索引

雜湊索引是基於雜湊表實現的，用於精確匹配索引所指向的資料。儲存引擎對每一行資料的所有索引欄位計算出一個雜湊碼，雜湊碼是一個比較小的值，並且不同的資料計算出來的雜湊碼一般情況下也不一樣。雜湊索引中存放了這個雜湊碼和指向這個資料行的指標。

在MySQL中，只有Memory儲存引擎支援雜湊索引，也是Memory儲存引擎的預設索引型別。另外，在InnoDB儲存引擎中也運用了雜湊索引，叫做自適應雜湊索引。當某些索引中被非常頻繁的使用時，InnoDB儲存引擎會在記憶體中基於B-Tree索引之上再建立一個雜湊索引，這樣一來使得B-Tree索引也具有的快速雜湊查詢的優點。

雜湊索引因為只需存放對應資料的雜湊值，所以索引的結構非常緊湊，佔用空間小，同時查詢速度也非常快。不過，雜湊索引只支援全值等值查詢，不能索引欄位範圍匹配和部分索引欄位匹配。

空間資料索引

空間資料索引（R-Tree）主要用於地理資料的儲存，會從所有維度來索引資料，查詢時可以有效的使用任意維度進行組合查詢。 目前，MyISAM儲存引擎支援空間資料索引，不過必須使用MySQL的GIS相關的函式來維護資料。

在MySQL中，空間索引只能建立在空間資料型別上，如：GEOMETRY、POINT、LINESTRING等。

全文索引

全文索引不像之前介紹的索引那樣直接比較索引中的值，而是直接比較查詢的文字中的關鍵詞，它類似於搜尋引擎做的事情，不是簡單的where條件匹配。

在相同的欄位上，可以同時建立全文索引和B-Tree索引，不會有衝突。全文索引適用於match和against操作，不是普通的where條件操作。在MySQL中，只能在型別為CHAR、VARCHAR、TEXT的欄位上建立全文索引。

總結

索引是資料庫儲存引擎用於快速查詢到指定資料的一種資料結構，它包括B-Tree索引、雜湊索引、空間資料索引、全文索引，其中B-Tree索引是我們最常用到的，InnoDB儲存引擎內部使用的是B+Tree結構；雜湊索引是基於雜湊表實現的，用於精確匹配索引所指向的資料；空間資料索引從所有維度來索引資料，查詢時可以有效的使用任意維度進行組合查詢；全文索引是直接比較查詢的文字中的關鍵詞，類似於搜尋引擎。

以上就是MySQL索引的各種型別簡介的詳細內容，更多關於MySQL 索引型別的資料請關注我們其它相關文章！