MySQL:索引工作原理

一、 什么是索引

在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的数对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。

索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针，然后根据您指定的排序顺序对这些指针排序。数据库使用索引以找到特定值，然后顺指针找到包含该值的行。这样可以使对应于表的SQL语句执行得更快，可快速访问数据库表中的特定信息。

索引图示

二、 为什么需要建立索引

当数据保存在磁盘类存储介质上时，它是作为数据块存放。这些数据块是被当做一个整体来访问的，这样是为了保证操作的原子性。磁盘数据块存储结构类似于链表存储结构，每个数据块包含数据部分，以及指向下一个数据块(节点)的指针，不要连续的数据块进行存储。

记录集只能在某一个关键字段上排序，因此如果想要在一个无序字段上搜索数据，就要执行一个线性搜索的过程，平均需要访问N/2个数据块，N表示数据占用的数据块数目。

如果这个字段是一个非主键字段(也就是说，不包含唯一访问入口)，那么需要访问整个数据存储的数据块。

而如果数据是有序的，则可以使用二分法查找，这样只需要访问log2(N)的数据块mssql 索引，这也就是我们为什么有序的字段查询速度更快的原因。

三、索引类型

Mysql目前主要有以下几种索引类型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。

FULLTEXT

即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不过目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是，在数据量较大时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引，要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。

全文索引并不是和MyISAM一起诞生的，它的出现是为了解决WHERE name LIKE “%word%"这类针对文本的模糊查询效率较低的问题。在没有全文索引之前，这样一个查询语句是要进行遍历数据表操作的。可见，在数据量较大时是极其耗时的，如果没有异步IO处理，进程将被挟持，很浪费时间。

全文索引的使用方法并不复杂：

创建索引

ALTER?TABLE?table?
ADD?INDEX?`FULLINDEX`USING?FULLTEXT(`cname1`[,cname2…]);

使用

SELECT?*?FROM?table?
WHERE?MATCH(cname1[,cname2…])?AGAINST?('word'?MODE?);

其中， MODE为搜寻方式，主要有下面三种搜寻方式。

对搜索引擎稍微有点了解的同学，肯定知道分词这个概念，FULLTEXT索引也是按照分词原理建立索引的。西文中，大部分为字母文字，分词可以很方便的按照空格进行分割。但很明显，中文不能按照这种方式进行分词。那又怎么办呢？这个向大家介绍一个Mysql的中文分词插件Mysqlcft，有了它，就可以对中文进行分词，想了解的同学请移步Mysqlcft，当然还有其他的分词插件可以使用。

HASH

Hash这个词，可以说，自打我们开始码的那一天起，就开始不停地见到和使用到了。其实，hash就是一种（key=>value）形式的键值对，如数学中的函数映射，允许多个key对应相同的value，但不允许一个key对应多个value。正是由于这个特性，hash很适合做索引，为某一列或几列建立hash索引，就会利用这一列或几列的值通过一定的算法计算出一个hash值，对应一行或几行数据（这里在概念上和函数映射有区别，不要混淆）。在java语言中，每个类都有自己的hashcode()方法，没有显示定义的都继承自object类，该方法使得每一个对象都是唯一的，在进行对象间equal比较，和序列化传输中起到了很重要的作用。

hash的生成方法有很多种，足可以保证hash码的唯一性，例如在MongoDB中，每一个document都有系统为其生成的唯一的objectID（包含时间戳，主机散列值，进程PID，和自增ID）也是一种hash的表现。

由于hash索引可以一次定位，不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率。那为什么还需要其他的树形索引呢？引用下园子里其他大神的文章：来自 14的路 的MySQL的btree索引和hash索引的区别

Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和""查询，不能使用范围查询。

由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样。

当我们为某一列或某几列建立hash索引时（目前就只有MEMORY引擎显式地支持这种索引），会在硬盘上生成类似如下的文件：

hash值?
存储地址????
1db54bc745a1
77#45b5?4bca452157d4
76#4556,77#45cc……

hash值即为通过特定算法由指定列数据计算出来，磁盘地址即为所在数据行存储在硬盘上的地址（也有可能是其他存储地址，其实MEMORY会将hash表导入内存）。

这样，当我们进行WHERE age = 18 时，会将18通过相同的算法计算出一个hash值==>在hash表中找到对应的储存地址==>根据存储地址取得数据。

所以，每次查询时都要遍历hash表，直到找到对应的hash值，如（4），数据量大了之后，hash表也会变得庞大起来，性能下降，遍历耗时增加，如（5）。

BTREE

BTREE索引就是一种将索引值按一定的算法，存入一个树形的数据结构中。如二叉树一样，每次查询都是从树的入口root开始，依次遍历node，获取leaf。

BTREE在MyISAM里的形式和Innodb稍有不同

在 Innodb里，有两种形态：一是primary key形态，其leaf node里存放的是数据，而且不仅存放了索引键的数据，还存放了其他字段的数据。二是secondary index，其leaf node和普通的BTREE差不多，只是还存放了指向主键的信息.

而在MyISAM里，主键和其他的并没有太大区别。不过和Innodb不太一样的地方是在MyISAM里，leaf node里存放的不是主键的信息，而是指向数据文件里的对应数据行的信息。

RTREE

RTREE在mysql很少使用，仅支持geometry数据类型，支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种。

相对于BTREE，RTREE的优势在于范围查找.

各种索引的使用情况

对于BTREE这种Mysql默认的索引类型，具有普遍的适用性

mysql里sql语句值得注意的地方

myisam里所有键的长度仅支持1000字节，innodb是767.

有时候mysql query optimizer会认为使用索引并不是最优计划,所以不使用索引。可以在sql语句里可以用use,force index,当然有时候使用也不会比不用快,所以需要忽略掉index方法是ignore index.

参考：

MySQL:索引工作原理

Mysql几种索引类型的区别及适用情况

MySQL的btree索引和hash索引的区别

（编辑：武陵站长网）

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