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一、前言

    首先这个博客会介绍一些关于MySQL中索引的基本内容以及一些基本的语法，当然里面也会有些常见的面试题的解答。

二、关于索引

1、概念

    索引是一种能够帮助MySQL高效的去磁盘检索数据的一种数据结构。在MySQL的Innodb存储引擎中呢，采用的是B+树的结构去实现索引和数据的存储。

2、原理

未添加索引：

如图所示：当我们未添加索引时，假如以id查询某个学生信息时，我们的MySQL会做一个全表的扫描查询，不管你查询的是id=1还是id=5。所以当数据量增多时，我们的查询时间就会增多。

假设现在我们以id建立索引：

如图所示，当我们建立以id为索引时，MySQL在查询的时候，我们的id索引会形成二叉树的结构（该二叉树的前提是平衡二叉树，当然还有B树、B+树的数据结构），如这时我们要查找id=3的学生，MySQL就从id=2开始，3>2,走右子树，找到4，4>3，走左子树找到3。这时查找速度远快于没有索引时的结构。

三、常见索引的种类

1、主键索引（Primary key）

只要我们创建了主键（primary key），那么它就主动成了一个索引，称为主键索引。

2、唯一索引(Unique)

在我们的表的字段中，我们创建了唯一约束（unique）,那么该字段是唯一的，同时也是索引，称为唯一索引。

3、普通索引(Index)

普通索引是最基本的索引，它没有任何限制。这也是我们用的最多的索引机制。

4、全文索引(Fulltext)

全文索引适用于MyISAM存储引擎。

四、常见的索引的指令

①查询索引

show indexs from 表名；

②添加索引：

普通索引：

（1）alter table 表名 add index 索引名称(列名);

（2）create index 索引名称 on 表名(列名);

唯一索引：

   create unique index 索引名称 on 表名(列名);

主键索引：

alter table 表名 add primary key 列名;

③删除索引：

drop index 索引名称 on 表名

删除主键索引

alter table 表名 drop primary key

④查询索引

（1）show index from 表名；

（2）show inedexs from 表名；

（3）show keys from 表名；

（4）desc 表名。

五、适合索引的情况

①：比较频繁的作为查询条件的字段应该创建索引；

②：唯一性太差的字段不合适 单独作为索引，即使频繁的作为查询条件（如人的性别，有男、女两种状态唯一性差）；

③：更新非常频繁的字段不适合创建索引；

④：不会出现在where（或者having）子句中的字段不应创建索引。

六、市面上高频常见的索引的面试回答

这里呢是博主找了一些市面上常见的有关索引的面试题，做个总结，以便于后期的复习。

1、谈谈MySQL索引的优缺点

优点：

①通过B+树的结构来存储数据，可以大大减少数据检索时的磁盘IO的次数，从而提升数据查询的性能；

②B+树索引在进行范围查找的时候，只需要找到起始节点，然后基于叶子节点的链表结构往下读取即可，查询效率较高；

③通过唯一索引的约束，可以保证数据表中每一行数据的唯一性；

缺点：

①数据的增加、修改、删除，需要涉及到索引的维护，当数量较大的情况下，索引的维护会带来较大的性能开销；

②一个表中允许存在一个聚簇索引和多个非聚簇索引，但是索引数不能创建多个，否则会造成索引维护成本过高；

③创建索引的时候，需要考虑到索引字段值的分散性，如果字段的重复数据过多，创建索引反而会带来性能的降低。

2、聚簇索引与非聚簇索引区别

（MySQL的索引从物理存储的角度对索引进行分类可以分为聚簇索引（Innodb）与非聚簇索引(MyISAM)）

聚簇索引：所谓聚簇索引，就是指主索引文件和数据文件为同一份文件，聚簇索引主要用在Innodb存储引擎中。在该索引实现方式中B+Tree的叶子节点上的data就是数据本身。因此从聚簇索引中获得数据要比在非聚簇索引中查找更快。

首先我们可以看到我们的Innodb存储引擎中有以下两个文件：

其中.frm文件表示表的结构，.ibd文件表示Innodb 数据表索引+数据，它是索引与数据在同一个文件中，是聚合在一起的。

其次聚集索引的结构如下，我们可以清晰看到数据和索引存储在同一个文件之中的。

非聚簇索引： 非聚簇索引就是指B+Tree的叶子节点上的data，并不是数据本身，而是保存的实际指向存放数据块的指针。通过辅助索引首先找到的是主键值，再通过主键值找到数据行的数据页，主要用在MyISAM存储引擎中。 非聚簇索引需要先查询一遍索引文件，得到索引，根据索引获取数据，比聚簇索引多了一次读取数据的IO操作，所以查找性能上会差。

首先我们可以看到我们的MyISAM存储引擎中有以下三个文件：

其中.frm文件表示我们表的结构，.MYD文件表示我们MyISAM的表数据，.MYI文件表示我们MyISAM的索引，所以它的表的数据和索引是通过非聚合的方式储存的。

其次聚集索引的结构如下，我们可以清晰看到数据和索引存储是不在同一个文件之中的

3、什么情况下mysql会索引失效

①where 后面使用函数 ②使用or条件③ 模糊查询 %放在前边 ④类型转换 ⑤组合索引 （最佳左前缀匹配原则）

4、什么是联合索引？以及其优点？

联合索引：是指两个或更多个列上的索引被称作联合索引，联合索引又叫复合索引。对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持（a） | （a,b）| （a,b,c ）3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。

优点：

①减少开销

建一个联合索引(a,b,c),实际相当于建了(a),(a,b),(a,b,c)三个索引.每多一个索引,都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销.对于大量数据的表,使用联合索引会大大的减少开销!

②效率高

索引列多,通过联合索引筛选出的数据越少。

③覆盖索引

对联合索引(a,b,c),如果有如下sql的 select a,b,c from table where a='xxx' and b='xx'; 那么mysql可以直接通过遍历索引取得数据,而无需回表,这减少了很多的随机io操作。在真正的实际应用中,覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。

5、什么是索引下推、回表查询、索引覆盖

①：回表查询

当我们的SQL查询要的是全部数据，无法从普通索引里面去获得时，需要做二次查询，通过聚集索引中把所有的数据取出来。这个过程就是回表查询。如下图所示：

如图所以，假设有个user表，里面包含id、name、phone、age这些字段，我们以name建立普通索引，那么此时就会以name的数据经过B+树算法形成了B+Tree，存储到硬盘，如图中右图所示，其叶子节点存的是最终数据包含name（当前索引列的数据）、id（主键列的数据），非叶子节点存储的是一个键值，通过键值定位到最终的数据。此时我们的查询语句是select * from user where name = '***',这时执行流程：先name形成的二叉树查数据，找到name和id;其次，我们需要的是完整数据（select *），就会通过id去我们的聚簇索引上去查的最终完整的数据。这个过程就是回表。

（PS:对于主键索引的树，如果用户设置了主键则会生成主键索引；若没有主键，Innodb会优先选择一个unique键作为主键；若主键和unique都没有的话，则Innodb会自动为用户添加一个叫做DB_ROW_ID的键作为默认主键，只不过这个键我们看不见。所以对于Innodb来讲主键索引一定是存在的。）

②：索引下推

索引下推：简称ICP,是在MySQL5.6的版本上推出，用于优化查询。

用以下案例做个讲解：

select * from student where name like  '李%' and age=18;

未设置索引下推的情况：

首先设置了index(name，age)那么在执行语句时，根据最左前缀法则，该语句搜索索引树时，只能匹配到名字里第一个字为李的记录，接下来从该记录开始，逐个回表，到主键索引上找到相应的记录，再和age这个字段做比较看值是否合适。

如上图所示，未配置索引下推，那么在语句执行时，先找到姓李的用户，而不会看age的值，然后分别去主键索引中根据id查询数据，再结合age做过滤，一共要回表4次。

若做了索引下推：

Innodb在（name、age）索引内部就做了age是否为18的判断，对于不符合的数据直接跳过，减少了回表的次数，从而提高整体的性能。如下图所示：

③：索引覆盖

索引覆盖：是一种避免回表查询的优化策略，只需在一棵索引树上就能获取SQL所需的所有列数据，无需回表，速度更快。

实现方式：将查询的字段建立 普通索引或者联合索引，这样就可以直接返回索引中的数据，不需要通过聚集索引去定位行记录，避免了回表的情况发生。案例上面那个联合索引的优点提到。

注意事项：

如果一个索引包含了所需的查询的所有字段的值（不需要回表），这个索引就是覆盖索引。

MySQL只能使用B+Tree索引做覆盖索引（因为只有B+Tree能储存索引列值）。

七、总结

这篇博客记录索引的一些基本原理，基本使用以及常见的面试题。通过博客的记录方便博主后期的复习，也希望对大家有所帮助，记得点赞、关注，支持博主一波哦~，后期还有更多内容！