MySQL索引和其底层数据结构介绍

索引在项目中非常常见，它是一种帮助MySQL高效获取数据的数据结构，主要用来提高数据检索效率，降低数据库的I/O成本。同时，索引列可以对数据进行排序，降低数据排序的成本，也能减少CPU的消耗。就像是书的目录，能帮助读者快速找到所需内容。
下面从索引的类型、优缺点、创建和使用等方面详细介绍：

1. 索引类型
   • 普通索引：最基本的索引类型，没有唯一性限制。它可以加速对数据的查询操作。在MySQL中，使用CREATE INDEX语句创建普通索引，例如：CREATE INDEX idx_name ON table_name (column_name);，这就在table_name表的column_name列上创建了名为idx_name的普通索引。
   • 唯一索引：该索引要求索引列的值必须唯一，但允许有空值。创建唯一索引可以确保数据的唯一性约束。创建语句如：CREATE UNIQUE INDEX idx_unique ON table_name (column_name);。
   • 主键索引：特殊的唯一索引，用于唯一标识表中的每一行记录，不允许有空值。在创建表时，可以指定主键索引，例如：CREATE TABLE table_name (id INT PRIMARY KEY, column1 VARCHAR(255)); ，这里的id列就是主键索引。
   • 全文索引：主要用于在文本类型的列中进行全文搜索。MySQL的全文索引支持InnoDB和MyISAM存储引擎。例如：CREATE FULLTEXT INDEX idx_fulltext ON table_name (text_column);，在table_name表的text_column列上创建全文索引。不过，全文索引的使用场景相对较少，且性能优化需要谨慎处理。
   • 组合索引：也叫复合索引，是在多个列上创建的索引。使用组合索引时，需要注意列的顺序，遵循最左前缀原则。例如：CREATE INDEX idx_multiple ON table_name (column1, column2, column3); ，这是在table_name表的column1、column2和column3列上创建的组合索引。在查询时，如果条件包含column1，或者同时包含column1和column2等，该组合索引都可能被使用。
2. 索引的优点
   • 提高查询效率：大大减少了数据库查询时需要扫描的数据量，加快数据检索速度，提升查询性能。比如在一个有大量用户数据的表中，通过对user_id列建立索引，根据user_id查询用户信息时，能快速定位到对应记录，而不用全表扫描。
   • 保证数据唯一性：唯一索引和主键索引能确保特定列或列组合的值在表中是唯一的，维护了数据的完整性和一致性。
   • 实现表与表之间的关联：在多表关联查询时，索引可以加快表之间的连接速度。外键约束通常借助索引来提高查询性能，使得关联查询更加高效。
3. 索引的缺点
   • 占用存储空间：索引本身需要占用一定的磁盘空间，随着数据量的增加，索引占用的空间也会增大。在高并发写入场景下，索引维护会产生额外的I/O开销，影响写入性能。
   • 影响更新性能：当对表中的数据进行插入、更新或删除操作时，数据库不仅要更新数据本身，还要更新相应的索引，这会增加操作的时间成本，降低数据更新的效率。
4. 索引的创建原则
   • 选择合适的列：在经常用于查询条件、排序、连接操作的列上创建索引。例如，在WHERE子句、ORDER BY子句、JOIN操作涉及的列上。
   • 避免过度索引：创建过多索引会增加存储和维护成本，降低写入性能。只有在必要的情况下才创建索引，权衡查询和更新操作的性能。
   • 注意列顺序（组合索引）：对于组合索引，将选择性高（基数大，即列中不同值的数量多）的列放在前面，遵循最左前缀原则，以提高索引的使用效率。
5. 查看和删除索引
   • 查看索引：可以使用SHOW INDEX FROM table_name;语句查看指定表上的索引信息，包括索引名称、索引类型、涉及的列等。
   • 删除索引：使用DROP INDEX index_name ON table_name;语句删除指定表上的索引。在删除索引时要谨慎，确保不会对查询性能产生负面影响。

MySQL索引的底层主要使用了B-Tree（B树）、B+Tree（B+树）和哈希表（Hash）这几种数据结构，不同的存储引擎支持的索引结构有所不同，以下是详细介绍：

B-Tree（B树）

• 结构特点
  • B树是一种自平衡的多路搜索树，它的每个节点可以有多个子节点。每个节点包含多个键值和指向子节点的指针。
  • 所有叶子节点位于同一层，这保证了查询的稳定性，无论查找哪个键值，所需的磁盘I/O次数大致相同。
  • 节点中的键值按升序排列，左子树的所有键值小于当前节点的键值，右子树的所有键值大于当前节点的键值。
• 在MySQL中的应用
  • 早期的MyISAM存储引擎在实现索引时采用过B树结构。在B树索引中，每个节点既存储键值，也存储对应的数据记录指针。
  • 当进行范围查询时，B树需要在多个节点之间进行遍历，可能会涉及较多的磁盘I/O操作，效率相对较低。

B+Tree（B+树）

• 结构特点
  • B+树是B树的一种变体，同样是自平衡的多路搜索树。它的非叶子节点只存储键值和指向子节点的指针，不存储数据记录指针；而叶子节点存储了所有的数据记录指针，并且叶子节点之间通过指针相连，形成一个有序链表。
  • 所有的数据查询最终都要访问到叶子节点，因此查询的时间复杂度是固定的，为O(log n)，其中n是节点数量。
• 在MySQL中的应用
  • InnoDB和MyISAM存储引擎主要使用B+树作为索引的底层数据结构。在InnoDB中，主键索引（聚簇索引）的叶子节点存储了完整的数据记录，而辅助索引的叶子节点存储的是主键值，通过主键值再去主键索引中查找完整数据。
  • 由于B+树的叶子节点之间有指针相连，非常适合范围查询。在进行范围查询时，可以沿着叶子节点的链表顺序访问，减少了磁盘I/O次数，提高了查询效率。

B树和B+树的主要区别在于
B树的非叶子节点和叶子节点都存放数据，而B+树的所有数据只出现在叶子节点，这使得B+树在查询时效率更稳定。
B+树在进行范围查询时效率更高，因为所有数据都在叶子节点，并且叶子节点之间形成了双向链表。

哈希表（Hash）

• 结构特点
  • 哈希表是一种根据键值直接访问内存存储位置的数据结构，通过哈希函数将键值映射到一个固定大小的数组索引上。
  • 哈希表的查找、插入和删除操作的平均时间复杂度为O(1)，效率非常高。
• 在MySQL中的应用
  • Memory存储引擎支持哈希索引。哈希索引适用于等值查询，例如WHERE column = value这种类型的查询。
  • 哈希索引的缺点是不支持范围查询，因为哈希函数将键值映射到不同的位置，无法直接根据键值的大小关系进行范围查找。同时，哈希冲突的处理会增加额外的开销。

综上所述，B+树由于其适合范围查询和有序遍历的特点，成为了MySQL中最常用的索引底层数据结构，而哈希索引则在特定的等值查询场景中发挥作用。

其他索引相关问题：

什么是聚簇索引什么是非聚簇索引？
聚簇索引是指数据与索引放在一起，B+树的叶子节点保存了整行数据，通常只有一个聚簇索引，一般是由主键构成。
非聚簇索引则是数据与索引分开存储，B+树的叶子节点保存的是主键值，可以有多个非聚簇索引，通常我们自定义的索引都是非聚簇索引。

什么是回表查询吗？
回表查询是指通过二级索引找到对应的主键值，然后再通过主键值查询聚簇索引中对应的整行数据的过程。

什么叫覆盖索引吗？
覆盖索引是指在SELECT查询中，返回的列全部能在索引中找到，避免了回表查询，提高了性能。使用覆盖索引可以减少对主键索引的查询次数，提高查询效率。

MySQL超大分页怎么处理？
超大分页通常发生在数据量大的情况下，使用LIMIT分页查询且需要排序时效率较低。可以通过覆盖索引和子查询来解决。首先查询数据的ID字段进行分页，然后根据ID列表用子查询来过滤只查询这些ID的数据，因为查询ID时使用的是覆盖索引，所以效率可以提升。

索引创建原则有哪些？
创建索引的原则包括：
表中的数据量超过10万以上时考虑创建索引。
选择查询频繁的字段作为索引，如查询条件、排序字段或分组字段。
尽量使用复合索引，覆盖SQL的返回值。
如果字段区分度不高，可以将其放在组合索引的后面。
对于内容较长的字段，考虑使用前缀索引。
控制索引数量，因为索引虽然可以提高查询速度，但也会影响插入、更新的速度。

什么情况下索引会失效？
索引可能在以下情况下失效：
没有遵循最左匹配原则。
使用了模糊查询且%号在前面。
在索引字段上进行了运算或类型转换。
使用了复合索引但在中间使用了范围查询，导致右边的条件索引失效。