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全球好，我是悟空呀，此次咱们来细说下 MySQL 中的索引。

咱们先从一个口试场景启动：

口试官：了解过数据库索引吗？

候选东说念主：听过一些，底层数据结构约略是二叉树，离别，约略是 B 树，哦，我念念起来了，约略是 B+树……（像极了往常口试的我）

口试官：听过哈希索引吗？

候选东说念主：我知说念哈希表，哈希索引没听过

口试官：今天口试先到这里了，且归等音信吧……

温馨辅导：本文是数据库索引的通俗初学篇，背面默契过图解的神色逐渐带全球深化索引的旨趣，敬请期待！

先引入一个通俗的示例，通过示例操作发挥一下为什么需要数据库索引。

假定咱们有一个名为 t_employee 的数据库表，这个数据库表有三列：name，age，address，数据量有上万行。

若是咱们念念要查找所闻明为「leixiaoshuai」职工的详备信息，只需要写一个通俗的 SQL 语句就不错处置，信赖全球王人会写。

SELECT * FROM t_employee  WHERE name = 'leixiaoshuai' 

若是莫得索引，会发生什么？

一朝咱们运行了这条 SQL 查询语句，在数据库里面是怎么使命的呢？数据库会搜索 t_employee 表中的每一滑，从而笃定职工的名字（name）是否为 ‘leixiaoshuai’。由于咱们念念要得到每一个名字为 leixiaoshuai 的雇员信息，在查询到第一个妥当要求的行纪录后，不行住手查询，因为可能还有其他妥当要求的行。是以，必须一滑一滑的查找直到临了一滑，这就意味数据库不得不检讨上万行数据能力找到所闻明字为 leixiaoshuai 的职工。这即是所谓的 全表扫描 。

数据库索引怎么匡助提高性能？

你可能会念念：「这样通俗的查询语句确实还需要全表扫描，数据库也太笨了吧？！」

这就访佛于用东说念主眼重新到尾一字一板读一册书，后果太低了！

那应该怎么办？聪惠的你服气念念到解决有策划了：「加个索引啊」。

这即是索引派上用场的技艺了，使用索引的宗旨即是**通过减少表中需要检讨的纪录/行的数目来加速搜索查询。**说的再通俗点：「索引即是用来加速查询的」。

什么是索引？

那么问题来了，什么是索引呢？索引实质是一种数据结构（最常见的是 B+树），是在表的列上创建的。

索引的数据结构是什么样的？

常见MySQL索引一般分为： Hash索引 和**B+**树索引，InnoDB引擎中默许的是B+树。

B+树是最常用于索引的数据结构，时分复杂度低：查找、删除、插入操作王人不错不错在 logn 时天职完成。另外一个热切原因存储在 B+树 中的数据是 有序的 。

在B+树旧例检索场景下，从根节点到叶子节点的搜索后果基本相等，不会出现大幅波动，而且基于索引的顺次扫描时，也不错愚弄双向指针快速傍边出动，后果零碎高。

哈希索引即是剿袭一定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要访佛B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法即可坐窝定位到相应的位置，速率零碎快。

哈希表索引是怎么使命的？

若是你在创建索引时指定数据结构为「哈希表」，那这些索引也可称为「哈希索引」。

哈希索引的优点零碎昭着，在一定场景下，检索指定值时哈希表的后果极高。比如上头咱们盘考的一个查询语句：SELECT * FROM t_employee WHERE name = ‘leixiaoshuai’，若是在 name 列上加一个哈希索引，检索速率有可能会成倍擢升。

哈系索引的使命神色是将列的值动作索引的键值（key），键值相对应本质的值（value）是指向该表中相应行的指针。因为哈希表基本上不错看作是关总计组，一个典型的数据项就像 「leixiaoshuai => 0x996996」，而 0x996996 是对内存中表中包含 leixiaoshuai 这一滑的援用。在哈系索引的中查询一个像 leixiaoshuai 这样的值，并得到对应行的在内存中的援用，昭着要比扫描全表取得值为 leixiaoshuai 的行的神色快许多。

哈希索引的舛错

上头说了哈希索引的优点，那哈希索引的舛错亦然绕不外去的。

哈希表是无顺的数据结构，关于许多类型的查询语句哈希索引王人窝囊为力。例如来说，假如你念念要找出总计小于40岁的职工。你怎么使用使用哈希索引进行查询？这不可行，因为哈希表只适应查询键值对，也即是说查询零碎的查询（例：like “WHERE name = ‘leixiaoshuai’）。哈希表的键值映射也暗意其键的存储是无序的。这即是为什么哈希索引野蛮不是数据库索引的默许数据结构， 因为在动作索引的数据结构时，其不像B+Tree那么机动 。

回首一下舛错：

（1）不维持限制查询

（2）不维持索引完成排序

（3）不维持聚首索引的最左前缀匹配章程

还有什么其他类型的索引？

常见的还有：R 树和位图索引。

R 树野蛮用来为空间问题提供匡助。例如，一个查询要求“查询出总计距离我两公里之内的麦当劳”，若是数据库表使用R树索引，这类查询的后果将会提高。

位图索引（bitmap index）， 这类索引适应放在包含布尔值(true 和 false)的列上。

索引怎么提高性能？

因为索引基本上是用来存储列值的数据结构，这使查找这些列值愈加速速。若是索引使用B+树数据结构，那么其中的数据是有序的，有序的列值不错极大的擢升性能。

假如咱们在 name 这一列上创建一个 B+树 索引，这意味着当咱们用之前的SQL查找name=‘leixiaoshuai‘时不需要再扫描全表，而是用索引查找去查找名字为‘leixiaoshuai’的职工，因为索引还是按照按字母顺次排序。索引 还是排序 意味着查询一个名字会快许多，因为名字少字母为‘L’的职工王人是摆设在一齐的。另外热切的小数是，索引同期存储了表中相应行的指针以获取其他列的数据。

数据库索引中到底存的是什么？

你现时还是知说念数据库索引是创建在表的某列上的，而且存储了这一列的总计值。然而需重要略的重心是 数据库索引并不存储这个表中其他列（字段）的值 。例如来说，若是咱们在 name 列创建索引，那么 age 列和 address 列上的值并不会存储在这个索引当中。若是咱们照实把其他总计字段也存储在个这个索引中，那这样会占用太大的空间而且会十分低效。

索引还存储指向表行的指针

若是咱们在索引里找到某一札纪录动作索引的列的值，怎么能力找到这一札纪录的其它值呢？

这很通俗，数据库索引同期存储了指向表中的相应行的指针。指针是指一块内存区域， 该内存区域纪录的是对硬盘上纪录的相应行的数据的援用。因此，索引中除了存储列的值，还存储着一个指向在行数据的索引。也即是说，索引中的name这列的某个值（或者节点）不错描述为 (“leixiaoshuai”, 0x996996)， 0x996996 即是包含 “leixiaoshuai”那行数据在硬盘上的地址。若是莫得这个援用，你就只可走访到一个单独的值（“leixiaoshuai”），而这样没特真谛，因为你不行获取这一滑纪录的employee的其他值-例如地址（address）和年岁（age）。

数据库怎么知说念何时使用索引？

当你运行一条查询 SQL 语句时，数据库会检讨在查询的列上是否有索引。假定 name 列上照实创建了索引，数据库会接着检讨使用这个索引作念查询是否合理 ，因为有些场景下，使用索引比起全表扫描会愈加低效。

不错强制数据库在查询中使用索引吗？

野蛮来说， 你不会告诉数据库什么技艺使用索引，数据库我方决定。

如安在SQL中创建索引？

底下是在前边示例中的Employee_Name列上创建索引时本质SQL的外不雅：

CREATE INDEX name_index ON t_employee (name) 

如安在SQL中创建聚首（多列）索引？

咱们不错在age 和 address 两列上创建聚首索引，SQL如下：

CREATE INDEX age_address_index ON t_employee (age, address) 

不错把数据库索引类比成什么？

一个零碎好的类比是把数据库索引看作是书的索引。

你重新到尾逐字逐行读完即是「全表扫描」；

你翻看目次挑选感兴味的部分阅读即是走了索引。

使用数据库索引有什么代价？

既然索引优点这样多，那给总计列加上索引不就完事了，no no no，加索引是有代价的。

（1）索引会占用空间。你的表越大，索引占用的空间越大。

（2）在更新操作有性能耗损。当你在表中添加、删除或者更新行数据的技艺， 在索引中也会有疏导的操作。

基本原则是：若是表中某列在查询经由中使用的零碎时时，那就在该列上创建索引。

参考：

How do database indexes work? And, how do indexes help? Provide a tutorial on database indexes.

数据库索引闲谈