前言

除了常见的普通索引,唯一索引,组合索引,大家还能说一下mysql中有哪些其他类型的索引吗?


今天和大家一起总结mysql中有哪些索引类型。

一、mysql中有哪些索引类型?

  • 聚簇索引 (Clustered Index)
  • 非聚簇索引
  • 主键索引(PRIMARY KEY)
  • 辅助索引(Secondary Indexes)
  • HASH索引
  • BTREE索引
  • T-TREE索引
  • R-Tree索引
  • 自适应hash索引(Adaptive Hash Index)
  • 唯一索引 (UNIQUE Indexs)
  • 普通索引 (Normal index)
  • 全文索引 (FULLTEXT Indexes)
  • 空间索引 (Spatial indexes)
  • 组合索引 (Multiple-Column Indexes)
  • 覆盖索引
  • 倒序索引 (Descending Indexes)
  • 不可见索引(Invisible Indexes)

吓了一跳吧,你说出了几个索引类型。

二、索引类型说明

1、按索引是否包含记录数据分类

聚簇索引:
将数据存储与索引放到了一块,找到索引也就找到了数据,不需要根据主键或行号去进行回表查询。

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,而是数据存放的地址。主索引和辅助索引没啥区别,只是主索引中的key一定得是唯一的。主要用在MyISAM存储引擎中.
MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点的data域存放的是数据记录的地址。

2、按索引是否建立在主键上分类

主键索引:
在MySQL的主键上创建的索引就是主键索引,主键索引会自动创建,一个表只能有一个主键索引,同时主键索引也是唯一索引。

辅助索引:
在聚簇索引之上创建的索引称之为辅助索引,辅助索引访问数据总是需要二次查找,非聚簇索引都是辅助索引,像复合索引、前缀索引、唯一索引,innodb中辅助索引叶子节点存储的不再是行的物理位置,而是键值和主键 ID。

在这里插入图片描述
注意:
InnoDB引擎支持聚簇索引,MyISAM引擎不支持聚簇索引。
所以,主键索引不一定是聚簇索引。

3、按索引是底层的数据结构分类

HASH索引
在这里插入图片描述
Hash 索引的特性:
1、等值查询较快,但是不稳定
2、不能使用范围查询
3、不能避免数据排序
4、不能利用组合索引的部分字段进行查询
5、不支持模糊查询
6、避免不了回表查询

B+Tree索引
在这里插入图片描述
B+Tree索引的特性:
1.所有关键字都出现在叶子结点的链表中(稠密索引),且链表中的关键字恰好是有序的;
2.内节点不存储data,只存储key;叶子节点不存储指针。
3.不可能在非叶子结点命中;
4.非叶子结点相当于是叶子结点的索引(稀疏索引),叶子结点相当于是存储(关键字)数据的数据层;
5、B+Tree的每个叶子节点增加一个指向相邻叶子节点的指针,就形成了带有顺序访问指针的B+Tree。做这个优化的目的是为了提高区间访问的性能
6.更适合文件索引系统;

mysql各个存储引擎支持的索引类型:
在这里插入图片描述

4、按索引的常规功能分类

唯一索引 (UNIQUE Indexs)
要求索引列的所有值都只能出现一次,即必须唯一。

普通索引 (Normal index)
仅用来提高查询速度,没有其他特性。

全文索引 (FULLTEXT Indexes)
MySQL可以通过建立全文索引,利用查询关键字和查询列内容之间的相关度进行检索,可以利用全文索引来提高匹配的速度。比如实现全匹配模糊查询。
但是实际场景测试mysql的全文索引性能非常不稳定,不建议生产环境使用。需要使用全文检索的地方,还是推荐使用Elasticsearch

空间索引 (Spatial indexes)
空间索引使用R树,R树是用于索引多维数据的专用数据结构。

这4类索引也是我们可以使用Navicat等客户端工具,能够主动创建的4类索引。
在这里插入图片描述

5、按索引的是否包含多个字段分类

多字段索引 (Multiple-Column Indexes)
也叫组合索引(composite indexes),即索引中包含多个表字段。

样例语句:

CREATE TABLE test (
	id INT NOT NULL,
	last_name CHAR(30) NOT NULL,
	1581Verifying Index Usage
	first_name CHAR(30) NOT NULL,
	PRIMARY KEY (id),
	INDEX name (last_name,first_name)
);

6、其他特性索引

T-TREE索引
BTREE索引由NDB存储引擎实现为T树索引,算是BTREE索引在NDB存储引擎中的升级实现。

R-Tree索引
从MySQL 8.0.12开始,R-Tree索引开始在SPATIAL索引中使用。
MySQL对空间列上的SPATIAL索引使用R-Trees进行二次分割。

自适应hash索引(Adaptive Hash Index)
是InnoDB存储引擎中的内存结构的组成部分。
InnoDB存储引擎会监控对表上各索引页的查询,如果观察到建立hash索引可以提高查询速度,则自动建立hash索引。这就是自适应哈希索引(Adaptive Hash Index,AHI)
AHI是通过缓存池的B+树页构造而来,因此建立的速度很快,而且不需要对整张表构建hash索引。
InnoDB存储引擎会自动根据访问的频率和模式来自动的为某些热点也建立hash索引。

覆盖索引
如果一个索引包含(或覆盖)所有需要查询的字段的值,称为‘覆盖索引’。即只需扫描索引而无须回表。
这个概念非常重要,灵活运用对SQL优化非常有帮助。
在这里插入图片描述
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比如这2个查询语句,同样是全匹配模糊查询,第二个sql却能使用索引。原因是就是利用了覆盖索引的概念,减少了回表查询。

降序索引 (Descending Indexes)
从MySQL 8.0开始支持降序索引了。其实,从语法上,MySQL 4就支持了,但正如官方文档所言,“they are parsed but ignored”,实际创建的还是升序索引。
MySQL支持降序索引:不再忽略索引定义中的DESC,而是导致键值的降序存储。

降序索引的意义:
如果一个查询,需要对多个列进行排序,且顺序要求不一致。在这种场景下,要想避免数据库额外的排序-“filesort”,只能使用降序索引。

CREATE TABLE  t (
	c1 INT, c2 INT,
	INDEX idx1 (c1 ASC, c2 ASC),
	INDEX idx2 (c1 ASC, c2 DESC),
	INDEX idx3 (c1 DESC, c2 ASC),
	INDEX idx4 (c1 DESC, c2 DESC)
);
ORDER BY c1 ASC, c2 ASC -- optimizer can use idx1
ORDER BY c1 DESC, c2 DESC -- optimizer can use idx4
ORDER BY c1 ASC, c2 DESC -- optimizer can use idx2
ORDER BY c1 DESC, c2 ASC -- optimizer can use idx3

不可见索引
MySQL支持不可见索引; 也就是说,优化器未使用的索引。 该功能适用于除主键(显式或隐式)以外的索引。
不可见的索引可以测试删除索引对查询性能的影响,而无需
进行破坏性的更改,如果最终需要索引,则必须撤消该更改。 下降和
对于大型表,重新添加索引可能会非常昂贵,而使其不可见和可见则是快速的就地操作。

简单来说,就是可以使索引不起作用,对查询优化器不可见。一般在调试索引对查询性能影响的时候使用。相当于索引的一个开关。

创建不可见索引的三种方式:

 CREATE TABLE t1 (
		i INT,
		j INT,
		k INT,
		INDEX i_idx (i) INVISIBLE
) ENGINE = InnoDB;
CREATE INDEX j_idx ON t1 (j) INVISIBLE;
ALTER TABLE t1 ADD INDEX k_idx (k) INVISIBLE;

修改一个索引的可见性:

ALTER TABLE t1 ALTER INDEX i_idx INVISIBLE;
ALTER TABLE t1 ALTER INDEX i_idx VISIBLE;

总结

本文比较全面的介绍了mysql中索引类型。如果你还知道什么其他类型的索引,欢迎留言交流。

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图注:跟着老万学java

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