作者：逍遥Sean
简介：一个主修Java的Web网站\游戏服务器后端开发者
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前言

  索引在实际应用MySql数据库时，是一个值得注意的地方。索引太多会影响到系统的性能；索引缺失或者不足，又会影响系统的查询效率。
  一个数据表需不需要索引？这应该在开发阶段就应该确定的问题。开发人员在确定需求时，要根据业务的需求，合适的添加数据表索引。尽量避免最后通过监控流量的方式去确定索引的添加与否。
  当然，索引的添加与否是有一定的技术含量的。如果开发者实在不确定要不要添加索引，还是留到最后进行流量监控比较稳妥。
  综上，本文意在对MySql索引的内部机制做一个深入（🤫）的解析，通过了解索引的内部结构，可以帮助开发者判断哪里可以使用索引，如何正确使用索引…

MySQL支持的索引

1. B-Tree索引：这是最常见的索引类型，在MySQL中被广泛使用。它可以加速基于等值查询、范围查询和排序的操作。
2. 哈希索引：哈希索引只支持等值查询，不能用于范围查询和排序。它在某些情况下可以比B-Tree索引更快。
3. 全文索引：全文索引可以用于快速搜索文本数据，支持基于关键词的搜索和短语搜索。
4. 空间索引：空间索引可以用于快速搜索地理位置数据，支持基于距离的查询和范围查询。
5. 其他类型的索引：MySQL还支持其他类型的索引，如前缀索引、组合索引等。

本文主要介绍最常见的B+树索引

B+树

B+树是一种多路平衡查找树，常用于数据库和文件系统中。与B树相比，B+树在内存中存储的是索引节点，数据节点只存储实际数据，可以减少内存使用。
B+树的特点是：

1. 所有关键字都在叶子节点出现，叶子节点形成一个有序单链表，便于区间查找和遍历。
2. 所有非叶子节点可以看成是索引，结构简单，查询效率更高。

B+树索引

聚集索引

聚集索引（Clustered index）通过重组表的物理结构来提高查询性能。它的特点是将数据存储在索引中，因此聚集索引是按照索引的顺序存储数据的。聚集索引只能创建一个，因为数据只能按照一种方式排序。

聚集索引可以提高查询性能，因为它能够减少磁盘访问的次数，从而提高查询的速度。当查询使用聚集索引时，数据库引擎可以直接通过索引在磁盘上查找数据，而不需要访问表中的每一行数据，从而减少了磁盘访问的次数。

但聚集索引也有一些限制和局限，比如索引字段的选择很重要，因为索引字段的数据类型、长度、选择、顺序等因素都会影响查询性能。此外，聚集索引还会影响表的插入、删除和更新操作的性能。因此，在选择聚集索引时需要考虑多方面的因素。

辅助索引

辅助索引（Secondary Index）也称为非聚集索引（Non-Clustered Index）。辅助索引是基于字段值的副本建立的，而不是基于实际数据记录。该索引结构可以加速数据查询操作，并提高查询效率。

与主键索引不同的是，辅助索引不会改变数据记录的物理存储顺序。通过辅助索引，可以快速查找某个字段值所对应的数据记录的位置，然后再获取该记录的实际数据内容。

辅助索引可以提高查询效率，但是也会导致索引维护的时间和空间开销增加。因此，在设计数据库索引时，需要根据实际情况综合考虑利弊，选择合适的索引策略。

B+树索引的分裂

B+树索引的分裂是指当B+树某个节点的关键字数超过了该节点的度数时，需要将该节点分裂成两个新节点，并将其中一部分关键字提升到父节点上，以保持B+树的平衡性和搜索效率。B+树索引的分裂过程如下：

1. 找到需要分裂的节点。
2. 将该节点中位于最中间的关键字提升到父节点中。
3. 将该节点的右半部分拆分成一个新的节点。
4. 父节点将新增的右半部分节点作为一个子节点。
5. 更新父节点的指针和关键字。

B+树索引的分裂是B+树的基本操作之一，可以使B+树保持平衡性和高效性。分裂节点的过程中需要进行关键字的拆分和移动，需要消耗一定的时间和空间资源。因此，在实际应用中，通常需要在数据存储和索引查询之间进行权衡，以确定适当的B+树度数和节点大小，以提高分裂的效率。

B+树索引的管理

1. 创建B+树索引：可以在表的某个列上创建B+树索引，以提高该列的查询效率。创建索引时需要考虑索引的类型、大小和是否要使用唯一索引等因素。

2. 维护B+树索引：在表中插入、更新、删除数据时，需要确保B+树索引的正确性。这可以通过在B+树索引上执行插入、更新和删除操作来完成。

3. 优化B+树索引：如果B+树索引的性能不良，则需要进行优化。这可以通过重新组织B+树来完成，以消除不平衡和碎片化。

4. 删除B+树索引：在表的某个列上删除B+树索引时，需要确保不影响表的其他操作。可以通过ALTER TABLE语句删除B+树索引。

5. 监控B+树索引：监控B+树索引的性能和状态，以确保其有效性。可以使用性能监视工具和数据库日志来监视B+树索引的状态和更新。

6. 备份B+树索引：对于重要的B+树索引，需要备份以防数据丢失。可以使用数据库管理系统提供的备份工具进行备份。

B+树索引的使用

联合索引

B+树索引可以实现联合索引。联合索引是指在多个列上建立的索引，可以有效地提高查询效率，特别是在联合查询中的效率更高。在B+树索引中，联合索引会将多个列的值在B+树上组合成一个键值，然后根据这个键值来进行查找。

例如，假设有一个表包含两个列：name和age，我们可以在这两个列上建立联合索引。建立联合索引时，会将两个列的值组合成一个键值，例如：“John,25”。然后，这个键值将被插入到B+树中，使得每个键值都与一个指向具有相同键值的行的指针相关联。

当需要使用这个联合索引进行查询时，可以根据任意一个或两个列的值来进行查找。例如，可以使用"John,25"来查找与该键值相关联的行，也可以只使用"name"来进行查找。

B+树索引实现联合索引可以提高查询效率，尤其是在多列联合查询的情况下。

联合索引并不一定是B+树索引，它可以使用多种数据结构实现。B+树索引是一种常用的实现方式，但也有其他的实现方式。例如，哈希表可以实现联合索引，但在某些情况下可能不如B+树索引效率高。因此，具体使用什么样的数据结构实现联合索引取决于实际情况和需求。

覆盖索引

覆盖索引是指在B+树索引中，除了存储索引键值以外，还存储了其他需要的查询字段的值，从而可以通过B+树索引直接满足查询需要，而无需再到数据表中查询。这种索引方式也被称为索引覆盖。

覆盖索引的好处是可以减少IO访问次数和数据传输量，从而提高查询性能。因为不需要再到数据表中查询，所以查询过程中只需要访问和读取B+树索引页中的数据，而不涉及到数据表的访问。

覆盖索引的缺点是，如果覆盖索引中存储的字段较多，那么索引的大小也会相应增加，从而会导致B+树索引的高度增加，查询性能也会受到影响。因此，在实现覆盖索引时需要权衡存储索引字段和查询字段的个数和大小，以达到最佳的性能和存储效率。