今天整理了一下 MySQL 的索引，一般人只知道3~4個，但我經常聽到有10幾個之多，如下圖：
索引
是不是很多都聽過，但是只是想不起來。我大概歸了一下類：
索引分類
密度
按照密度分，可分為稠密索引和稀疏索引，我們常見的MySQL Innodb 引擎使用的是稠密索引。一般列式數據庫采用的是稀疏索引，如 Clickhouse。
稠密索引
稠密索引（Dense Index）也稱為完全索引，是一種將每個記錄（行）都映射到一個索引項（Index Entry）的索引方式。這種索引方式對于每一條記錄都會創建一個索引項，因此它可以支持高效的查詢和排序操作。但是，由于每個記錄都需要一個索引項，因此它會占用更多的存儲空間，特別是在大型表中使用時，可能會導致索引文件的過大，從而降低查詢性能。
稀疏索引
稀疏索引（Sparse Index）也稱為部分索引，是一種僅為部分記錄創建索引項的索引方式。它僅為某些值創建索引項，而其他值則沒有索引項。這種索引方式可以減少索引文件的大小，并且可以提高插入和更新的性能。但是，由于它需要進行更多的磁盤訪問來執行查詢操作，因此查詢性能可能會受到影響。
稠密索引和稀疏索引
存儲
按照存儲分類，可以分為聚簇索引和非聚簇索引。
聚簇索引
聚簇索引（Clustered Index）是一種索引方式，它將數據存儲在磁盤上，并且按照索引的順序進行排序。它可以將相鄰的行存儲在相鄰的磁盤頁上，從而提高查詢的性能。聚簇索引只能為表創建一個索引，因為每個表只能以一種方式進行排序。聚簇索引對于經常需要根據特定列進行查詢的表非常有用，因為它們可以快速定位數據。
非聚簇索引
非聚簇索引（Non-Clustered Index）是一種索引方式，它將索引數據存儲在單獨的數據結構中，而不是存儲在表的磁盤上。它包含了指向表中每行的指針，并按照索引列的順序進行排序。這種索引方式可以為表創建多個索引，并且可以根據多個列進行排序。非聚簇索引對于經常需要根據不同的列進行查詢的表非常有用，因為它們可以快速定位數據。
在使用聚簇索引時，需要注意以下幾點：
- 每個表只能有一個聚簇索引。
- 聚簇索引的排序方式對查詢性能有很大的影響，因此需要仔細選擇聚簇索引的列。
- 聚簇索引的創建和維護可能會占用較多的磁盤空間和時間。
在使用非聚簇索引時，需要注意以下幾點：
- 非聚簇索引可以為表創建多個索引，因此可以根據多個列進行排序。
- 非聚簇索引可以減少查詢時間，但是需要額外的空間存儲索引數據結構。
- 對于經常進行插入、更新和刪除操作的表，非聚簇索引需要頻繁更新，因此可能會影響性能。
算法
按照算法分類，可以分為B+樹索引和哈希索引。
B+樹索引
B+樹索引是一種常用的數據庫索引結構，它是基于B樹的一種變體。B+樹索引與B樹的區別在于，它的非葉子節點不存儲數據，只存儲索引，而所有數據都存儲在葉子節點中。這種結構使得B+樹索引的查詢速度更快，因為在進行范圍查詢時，只需要遍歷葉子節點即可。
B+樹索引的特點如下：
- 所有數據都存儲在葉子節點中，非葉子節點只存儲索引，因此可以存儲更多的索引數據。
- 葉子節點之間形成一個有序的鏈表，方便進行范圍查詢。
- B+樹索引的深度較淺，因此查詢速度快，同時也減少了磁盤I/O操作的次數，提高了性能。
B+樹
Hash索引
Hash索引是一種基于哈希表實現的數據庫索引結構。在Hash索引中，每個索引項包含兩部分，一個是關鍵字的哈希值，另一個是指向存儲該關鍵字的數據塊的指針。
Hash索引的查詢速度非常快，因為它通過哈希函數將關鍵字轉換為固定長度的哈希值，然后根據哈希值直接訪問索引項。由于哈希值是唯一的，因此可以直接找到存儲數據的位置，不需要進行比較操作。
Hash索引的優點包括：
- 查詢速度快，查詢性能穩定。
- 索引構建速度快，適合處理大量數據。
- 支持等值查詢，適用于一些需要高速查詢的場景。
Hash索引的缺點包括：
- 不支持范圍查詢、模糊查詢和排序操作。
- 哈希函數的選擇和設計比較關鍵，不合適的哈希函數可能導致哈希沖突，進而影響查詢效率。
- Hash索引在內存中存儲，如果數據過大，可能會導致內存不足的問題。
Hash索引的使用場景包括：
- 需要快速查找具有唯一性的數據的表，例如用戶表、商品表等。
- 數據量較大、查詢操作較多、更新操作較少的表，例如日志表、統計表等。
Hash索引
優化
從優化的角度分類，可分為前綴索引、復合索引、覆蓋索引。
前綴索引
前綴索引是一種基于字符串前綴的數據庫索引結構。在前綴索引中，對于字符串類型的列，可以只對其前幾個字符建立索引，而不是對整個字符串進行索引。這樣可以大大減小索引的存儲空間，同時也可以提高查詢效率。
例如，對于一個名字列，如果需要進行模糊查詢，可以只對名字的前幾個字符建立索引，這樣可以有效減小索引的存儲空間，同時也可以提高查詢效率。一般來說，前綴索引的長度越短，索引的存儲空間就越小，但是查詢效率也會受到影響。
前綴索引的優點包括：
- 可以減小索引的存儲空間，適用于字符串類型的列。
- 可以提高查詢效率，特別是在模糊查詢等操作中。
前綴索引的缺點包括：
- 可能會出現重復的索引項，進而影響查詢效率。
- 前綴長度的選擇比較關鍵，如果長度太短，可能會出現大量的哈希沖突，如果長度太長，可能會導致索引的存儲空間變大。
前綴索引的使用場景包括：
- 需要對字符串類型的列進行模糊查詢、前綴匹配等操作的表。
- 數據量較大、查詢操作較多、更新操作較少的表，例如日志表、統計表等。
前綴索引是一種非常實用的數據庫索引結構，可以大大提高查詢效率，減小索引的存儲空間。但是需要注意的是，在選擇前綴長度時需要根據具體的業務需求進行選擇，不合適的前綴長度可能會影響查詢效率。
復合索引
復合索引是一種將多個列組合在一起來創建的索引，用于優化查詢中涉及到多個列的查詢效率。相對于單列索引，復合索引可以更有效地支持多列的查詢，提高查詢效率。
在創建復合索引時，可以選擇多個列，并按照順序依次排列。這樣可以使得查詢更加高效，因為復合索引的葉子節點存儲的是多列的值，可以直接滿足多列查詢的需求，避免了查詢時多次進行索引掃描的開銷。
例如，對于一個包含姓名和年齡的表，可以創建一個復合索引，將這三列按照順序依次排列。這樣，當需要查詢姓名、性別和年齡都滿足一定條件的記錄時，可以直接使用復合索引來完成查詢，避免了多次索引掃描的開銷，從而提高了查詢效率。
復合索引的優點包括：
- 可以提高多列查詢的效率，避免多次索引掃描的開銷。
- 可以減小索引的存儲空間，適用于需要對多個列進行查詢的表。
復合索引的缺點包括：
- 復合索引的維護成本比單列索引高，因為需要對多個列進行維護。
- 對于一些單列查詢，復合索引可能并不適用，因為需要掃描復合索引的葉子節點，而單列索引可以直接定位到需要的記錄。
復合索引的使用場景包括：
- 需要對多列進行查詢的表，例如包含姓名和年齡等多個列的表。
- 查詢操作較多，更新操作較少的表。
復合索引
復合索引是一種非常實用的數據庫索引結構，可以提高多列查詢的效率，減小索引的存儲空間。但是需要注意的是，在創建復合索引時需要根據具體的業務需求進行選擇，不合適的復合索引可能會影響查詢效率。
覆蓋索引
覆蓋索引是一種特殊的索引，它包含了所有需要查詢的列的數據，而不需要進一步的查找操作就可以直接返回查詢結果。這種索引也被稱為索引覆蓋或索引包含查詢。
覆蓋索引的原理是在索引結構中包含了查詢所需要的列，因此數據庫不需要再到數據表中查找所需的列。這樣可以減少磁盤I/O操作，從而提高查詢效率，特別是對于大型的數據表和頻繁的查詢操作。
例如，如果有一個包含姓名和年齡的表，并且需要查詢所有男性的姓名和年齡。可以創建一個復合索引，按照性別、姓名和年齡的順序依次排列。這樣，查詢時可以直接使用這個復合索引，并且由于該索引包含了查詢所需的姓名和年齡信息，不需要進一步的查找操作就可以直接返回查詢結果，從而提高了查詢效率。
覆蓋索引的優點包括：
- 可以減少磁盤I/O操作，從而提高查詢效率。
- 可以減少CPU和內存的開銷，特別是對于大型數據表和頻繁的查詢操作。
覆蓋索引的缺點包括：
- 只有當需要查詢的列都在索引中時，才能使用覆蓋索引。否則，仍然需要到數據表中查找所需的列。
- 創建覆蓋索引需要占用更多的磁盤空間。
覆蓋索引的使用場景包括：
- 需要頻繁進行查詢操作的表。
- 查詢操作需要使用多個列的信息。
覆蓋索引
覆蓋索引是一種特殊的復合索引，可以減少磁盤I/O操作，提高查詢效率。但是需要注意的是，只有當需要查詢的列都在索引中時才能使用覆蓋索引，否則仍然需要到數據表中查找所需的列。因此，在創建覆蓋索引時需要根據具體的業務需求進行選擇。
功能
按照功能的角度劃分，可以分為普通索引、唯一索引、全文索引。
普通索引
普通索引是數據庫中最基本的索引結構，也被稱為單列索引或簡單索引。它只包含一個列的值和指向該行的指針，用于加速對該列的單列查詢。可以對表的任意列創建普通索引，但通常建議對經常進行查詢和排序的列創建索引，例如主鍵列和外鍵列等。
普通索引的原理是將所需要查詢的列作為索引列，按照索引列的值建立索引。當查詢該列時，數據庫系統會先在索引結構中進行查找，然后根據索引中的指針到數據表中找到對應的行。由于普通索引只包含一個列的值和指向該行的指針，因此查詢時需要在數據表中找到其他所需的列的值。
普通索引的優點包括：
- 可以加速單列查詢的速度，特別是對于大型數據表和頻繁的查詢操作。
- 可以提高數據的訪問效率，從而加快數據的處理速度。
普通索引的缺點包括：
- 當需要查詢的列不在索引列中時，需要進行額外的查找操作，從而降低查詢效率。
- 創建普通索引需要占用額外的磁盤空間和內存空間，可能會對寫入操作的性能產生一定的影響。
普通索引的使用場景包括：
- 經常進行查詢和排序操作的列。
- 需要經常進行連接操作的表的外鍵列。
- 數據表中需要保證唯一性的列，如主鍵列等。
普通索引是數據庫中最基本的索引結構，用于加速對單列查詢的速度，提高數據的訪問效率。在創建普通索引時需要根據具體的業務需求進行選擇，避免對寫入操作的性能產生過大的影響。
唯一索引
唯一索引是一種限制數據庫表中列值唯一性的索引，用于保證在指定列上沒有重復的數據。與普通索引不同，唯一索引在索引列中的每個值都是唯一的，且不允許插入重復值，包括 NULL 值。
唯一索引的原理與普通索引類似，只是對于唯一索引而言，如果插入或更新操作的列值已經存在，數據庫系統會拋出一個唯一性沖突的錯誤。唯一索引可以用于加速唯一性約束條件的驗證，從而提高數據的訪問效率。
唯一索引的優點包括：
- 可以保證數據表中的列值唯一性，避免重復數據的插入。
- 可以提高數據的訪問效率，加速唯一性約束條件的驗證。
唯一索引的缺點包括：
- 創建唯一索引需要占用額外的磁盤空間和內存空間，可能會對寫入操作的性能產生一定的影響。
- 如果需要對多個列進行唯一性約束，需要創建多個唯一索引，會占用更多的磁盤空間和內存空間。
唯一索引的使用場景包括：
- 需要對數據表中的某一列或多個列進行唯一性約束的情況。
- 經常進行查詢和排序操作的列需要保證唯一性。
唯一索引是一種用于限制數據庫表中列值唯一性的索引，可以保證數據表中的列值唯一性，提高數據的訪問效率。在創建唯一索引時需要根據具體的業務需求進行選擇，避免對寫入操作的性能產生過大的影響。
全文索引
全文索引是一種基于文本內容的索引技術，可以快速地檢索出包含指定關鍵詞或短語的文檔或記錄。相比于傳統的索引技術，全文索引更加適用于文本數據的搜索和查詢。
全文索引通常使用倒排索引（Inverted Index）的數據結構，將每個單詞或短語出現的位置作為索引項，以便進行快速的查找和匹配。倒排索引可以理解為是一張單詞詞表，每個單詞都指向包含該單詞的文檔或記錄的位置。通過倒排索引，可以快速地找到包含指定單詞的文檔或記錄，以及它們出現的位置。
全文索引的優點包括：
- 可以對文本數據進行高效的搜索和查詢，提高數據的訪問效率。
- 可以支持模糊搜索和短語搜索等功能，增強搜索的靈活性和準確性。
全文索引的缺點包括：
- 創建全文索引需要占用大量的磁盤空間和內存空間，可能會對系統的性能產生影響。
- 全文索引的更新和維護成本較高，需要花費較多的時間和資源。
全文索引的使用場景包括：
- 需要對大量文本數據進行搜索和查詢的情況，如新聞、博客、社交媒體等應用。
- 需要支持模糊搜索和短語搜索等高級搜索功能的情況。
全文索引是一種基于文本內容的索引技術，可以高效地對文本數據進行搜索和查詢，支持模糊搜索和短語搜索等高級搜索功能。在使用全文索引時需要考慮到其占用的磁盤空間和內存空間，以及更新和維護的成本。
關系
按照關系分類，可分為主鍵索引和輔助索引。
主鍵索引
主鍵索引是一種基于數據庫表中主鍵的索引技術，主要用于加速對數據庫表中某個記錄的查找和訪問。主鍵是一種唯一標識數據庫表中每個記錄的字段或一組字段，每個記錄都應該具有不同的主鍵值。
主鍵索引通常使用B+樹等數據結構進行實現，以便能夠快速地查找和定位某個記錄。主鍵索引的特點包括：
- 主鍵索引是一種唯一索引，要求每個記錄的主鍵值都是唯一的。
- 主鍵索引通常是表中的主鍵字段上創建的索引，可以加快對該字段的查找和訪問速度。
- 主鍵索引可以用于加速數據庫表的連接操作和數據的排序操作。
主鍵索引的優點包括：
- 提高了對數據庫表中某個記錄的查找和訪問速度，降低了訪問數據庫表的成本。
- 由于主鍵值是唯一的，可以保證每個記錄都能被唯一地標識和訪問。
- 可以用于加速數據庫表的連接操作和數據的排序操作，提高了查詢和分析數據的效率。
主鍵索引的缺點包括：
- 主鍵索引只適用于基于主鍵的查詢，對于其他類型的查詢可能會不夠高效。
- 在插入新記錄或更新主鍵值時，需要重新維護主鍵索引，可能會對數據庫性能產生影響。
- 如果主鍵值不夠唯一或者數據量較大，主鍵索引可能會占用較多的磁盤空間和內存空間。
主鍵索引是一種基于數據庫表中主鍵的索引技術，可以提高對數據庫表中某個記錄的查找和訪問速度，用于加速數據庫表的連接操作和數據的排序操作。在使用主鍵索引時需要考慮到其對于其他類型的查詢可能不夠高效，以及在插入新記錄或更新主鍵值時需要重新維護主鍵索引的成本。MySQL 主鍵索引還是聚簇索引。
輔助索引
輔助索引，也稱為非聚簇索引，是一種基于數據庫表中某個字段或多個字段的索引技術，用于加速對數據庫表的查詢操作。輔助索引與聚簇索引不同，輔助索引不會改變表中數據的物理存儲方式。因此除主鍵索引外，其余索引均為輔助索引。
