一、索引基础概念

（一）什么是索引

索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构，其本质可以看成是一种排序好的数据结构。索引的作用就相当于书的目录，通过索引可以快速定位到需要的数据，而不需要全表扫描，从而显著提高查询效率。

在MySQL中，索引是存储引擎层面实现的，不同的存储引擎对索引的实现方式可能会有所不同。但无论是哪种存储引擎，索引的目的都是提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。

（二）索引的优缺点

1. 索引的优点

提高查询速度：通过索引，数据库可以大幅减少需要扫描的数据量，直接定位到符合条件的记录，从而显著加快数据检索速度，减少磁盘I/O次数。
保证数据唯一性：通过创建唯一索引，可以确保表中的某一列（或几列组合）的值是独一无二的，比如用户ID、邮箱等。主键本身就是一种唯一索引。
加速排序和分组：如果查询中的ORDER BY或GROUP BY子句涉及的列建有索引，数据库往往可以直接利用索引已经排好序的特性，避免额外的排序操作。

2. 索引的缺点

创建和维护耗时：创建索引本身需要时间，特别是对大表操作时。更重要的是，当对表中的数据进行增、删、改(DML操作)时，不仅要操作数据本身，相关的索引也必须动态更新和维护，这会降低这些DML操作的执行效率。
占用存储空间：索引本质上也是一种数据结构，需要以物理文件（或内存结构）的形式存储，因此会额外占用一定的磁盘空间。索引越多、越大，占用的空间也就越多。
可能被误用或失效：如果索引设计不当，或者查询语句写得不好，数据库优化器可能不会选择使用索引（或者选错索引），反而导致性能下降。

（三）索引适用场景

索引并非在所有场景下都能提高查询性能，以下是一些适合使用索引的场景：

数据量大的表：当表中的数据量较大时，全表扫描的成本很高，此时使用索引可以显著提高查询效率。
经常需要排序或分组的列：如果某些列经常出现在ORDER BY或GROUP BY子句中，为这些列建立索引可以避免额外的排序操作。
经常在WHERE子句中出现的列：为经常用于查询条件的列建立索引，可以加速查询。
经常需要连接的列：如果某些列经常用于表连接操作，为这些列建立索引可以提高连接操作的效率。

以下场景则不适合使用索引：

数据量小的表：如果表里的数据非常少（比如就几百条），全表扫描可能比通过索引查找更快，因为走索引本身也有开销。
查询结果集占比过大：如果要查询的数据占了整张表的大部分（比如超过20%-30%），优化器可能会认为全表扫描更划算。
频繁更新的列：如果某列的数据频繁变动，那么索引也需要频繁更新，可能会影响性能。
区分度低的列：如性别、状态等只有少数几个不同值的列，索引的效果不明显。

二、索引底层原理

（一）索引数据结构

MySQL中常用的索引数据结构包括B+树、哈希表等，不同的存储引擎可能使用不同的数据结构实现索引。

1. B+树索引

B+树是MySQL中最常用的索引数据结构，特别是在InnoDB和MyISAM存储引擎中。B+树是B树的一种变种，它具有以下特点：

所有数据都存储在叶子节点，非叶子节点只存储键值和指针。
所有叶子节点之间通过指针连接，形成一个有序链表，方便范围查询。
B+树的高度一般在2-4层，即使存储大量数据，检索也只需要2-4次磁盘I/O。
B+树的每个节点可以存储多个键值，这样可以减少树的高度，减少磁盘I/O次数。

相比于其他数据结构，B+树具有以下优势：

相比于二叉树，B+树的高度更低，可以减少磁盘I/O次数。
相比于B树，B+树的所有数据都存储在叶子节点，非叶子节点只存储键值，可以在相同的磁盘页中存储更多的键值，进一步降低树的高度。
叶子节点之间通过指针连接，形成有序链表，方便范围查询和排序操作。

2. 哈希索引

哈希索引基于哈希表实现，通过哈希函数将键值转换为哈希值，然后根据哈希值快速定位到数据。哈希索引具有以下特点：

等值查询非常快，时间复杂度接近O(1)。
不支持范围查询和排序操作。
不支持部分索引列匹配查找。

在MySQL中，Memory存储引擎支持显式创建哈希索引，而InnoDB存储引擎则提供了一种自适应哈希索引（Adaptive Hash Index）的特性，可以在运行时根据访问模式自动构建哈希索引。

（二）索引的物理存储

在MySQL中，索引通常以文件的形式存储在磁盘上。具体的存储方式取决于存储引擎：

InnoDB：索引和数据存储在同一个文件中（.ibd文件）。
MyISAM：索引存储在.MYI文件中，数据存储在.MYD文件中。

索引文件通常按照B+树的结构组织，每个节点对应一个磁盘页（通常为16KB），这样可以最大限度地减少磁盘I/O次数。

（三）索引的工作原理

以InnoDB的B+树索引为例，当执行一个查询时，索引的工作原理如下：

从B+树的根节点开始，根据键值比较，确定下一步要访问的子节点。
沿着B+树逐层向下查找，直到找到叶子节点。
在叶子节点中，如果是主键索引（聚集索引），直接返回对应的行数据；如果是辅助索引（非聚集索引），则获取到主键值，再通过主键索引查找对应的行数据（这个过程称为”回表”）。

三、MySQL索引类型

（一）按数据结构分类

1. B+树索引

B+树索引是MySQL中最常用的索引类型，适用于大多数查询场景，特别是范围查询和排序操作。InnoDB和MyISAM存储引擎都使用B+树作为索引结构。

2. 哈希索引

哈希索引主要用于等值查询，不支持范围查询和排序操作。在MySQL中，Memory存储引擎支持显式创建哈希索引，而InnoDB则提供了自适应哈希索引功能。

3. 全文索引

全文索引（FULLTEXT）用于全文搜索，可以在CHAR、VARCHAR和TEXT类型的列上创建。MyISAM和InnoDB（从MySQL 5.6开始）都支持全文索引。

4. 空间索引

空间索引（SPATIAL）用于地理空间数据类型，如POINT、LINESTRING等。MyISAM和InnoDB（从MySQL 5.7开始）都支持空间索引。

（二）按物理存储分类

1. 聚集索引（Clustered Index）

聚集索引决定了表中数据的物理存储顺序。在InnoDB中，表数据按照主键顺序存储，因此主键索引就是聚集索引。聚集索引的叶子节点存储的是整行数据。

特点：

一个表只能有一个聚集索引。
如果表定义了主键，则主键就是聚集索引。
如果表没有定义主键，则使用第一个UNIQUE且NOT NULL的索引作为聚集索引。
如果表既没有主键，也没有合适的UNIQUE索引，则InnoDB会自动生成一个隐藏的主键（称为ROW_ID），并使用它作为聚集索引。

2. 非聚集索引（Secondary Index）

非聚集索引也称为辅助索引，它的叶子节点存储的是主键值，而不是整行数据。当使用非聚集索引查询时，如果需要获取索引列以外的数据，则需要通过主键值再次查询聚集索引，这个过程称为”回表”。

特点：

一个表可以有多个非聚集索引。
非聚集索引的叶子节点存储的是主键值，而不是整行数据。
使用非聚集索引查询时，如果需要获取索引列以外的数据，则需要回表。

（三）按逻辑分类

1. 主键索引

主键索引是一种特殊的唯一索引，用于唯一标识表中的每一行数据。主键列不允许有NULL值，一个表只能有一个主键索引。在InnoDB中，主键索引就是聚集索引。

2. 唯一索引

唯一索引（UNIQUE）用于确保索引列的值唯一，但允许有NULL值（NULL不等于NULL）。一个表可以有多个唯一索引。

3. 普通索引

普通索引（INDEX）是最基本的索引类型，没有唯一性限制，允许有重复值和NULL值。

4. 联合索引

联合索引（Composite Index）是在多个列上创建的索引。联合索引的使用遵循”最左前缀原则”，即查询条件必须从索引的最左列开始，不能跳过中间的列。

例如，如果创建了(a, b, c)的联合索引，那么可以使用a、(a,b)、(a,b,c)作为查询条件，但不能直接使用b、c、(b,c)作为查询条件。

四、索引使用策略与优化

（一）索引设计原则

1. 选择合适的列建立索引

选择区分度高的列：区分度越高，索引的效果越好。可以通过计算列的基数（Cardinality）与表的总行数的比值来评估区分度。
选择经常用于查询条件的列：为经常出现在WHERE子句、JOIN子句、ORDER BY子句和GROUP BY子句中的列建立索引。
避免对频繁更新的列建立索引：索引需要维护，如果列的值经常变动，会增加维护成本。

2. 合理使用联合索引

遵循最左前缀原则：在创建联合索引时，把最常用的列放在最左边。
考虑查询的选择性：在联合索引中，将选择性高的列放在前面，可以更快地缩小查询范围。
覆盖索引：尽量使用联合索引覆盖查询所需的所有列，避免回表操作。

3. 控制索引数量

避免创建冗余索引：如果已经有(a, b)的联合索引，就不需要再单独创建a的索引。
避免创建重复索引：不要在同一列上创建多个索引。
定期检查和优化索引：使用SHOW INDEX命令查看索引使用情况，删除不必要的索引。

（二）索引优化技巧

1. 覆盖索引

覆盖索引（Covering Index）是指查询的所有列都包含在索引中，这样就不需要回表查询，可以直接从索引中获取所需的数据。

例如，如果有一个(name, age)的联合索引，那么执行SELECT name, age FROM users WHERE name = 'Tom'时，就可以直接从索引中获取结果，而不需要回表。

2. 索引下推

索引下推（Index Condition Pushdown, ICP）是MySQL 5.6引入的一种优化技术。在没有ICP之前，存储引擎通过索引检索到数据，然后返回给MySQL服务器，由服务器再判断数据是否符合条件。有了ICP之后，如果存在某些被索引的列的判断条件，MySQL服务器将这些条件”下推”给存储引擎，由存储引擎判断，这样可以减少回表次数和数据传输量。

例如，如果有一个(name, age)的联合索引，执行SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'To%' AND age > 20时，在没有ICP的情况下，存储引擎只会使用name列的索引，然后回表获取完整的行数据，再由MySQL服务器判断age是否大于20。而有了ICP之后，存储引擎会在索引内部判断age是否大于20，只有满足条件的记录才会被回表查询。

3. 前缀索引

对于CHAR、VARCHAR和TEXT等字符串类型的列，如果列的长度很大，可以只索引列值的前缀部分，这样可以减少索引的大小，提高索引的效率。

例如，可以使用CREATE INDEX idx_name ON users(name(10))只索引name列的前10个字符。但需要注意的是，前缀索引可能会降低索引的选择性，需要根据实际情况权衡。

4. 强制索引

如果MySQL的查询优化器没有选择最优的索引，可以使用FORCE INDEX子句强制使用指定的索引。

例如：SELECT * FROM users FORCE INDEX(idx_name) WHERE name = 'Tom'。

（三）索引失效场景

以下是一些常见的索引失效场景，了解这些场景可以帮助我们避免索引失效，提高查询效率：

1. 索引列运算

当在WHERE子句中对索引列进行函数运算或表达式计算时，索引会失效。

例如：SELECT * FROM users WHERE YEAR(birth_date) = 1990会导致索引失效，可以改写为SELECT * FROM users WHERE birth_date BETWEEN '1990-01-01' AND '1990-12-31'。

2. 隐式类型转换

当索引列的类型与查询条件的类型不一致时，可能会发生隐式类型转换，导致索引失效。

例如，如果phone列是VARCHAR类型，执行SELECT * FROM users WHERE phone = 13800138000（没有引号）会导致索引失效，应该改为SELECT * FROM users WHERE phone = '13800138000'。

3. 前导通配符查询

在LIKE查询中使用前导通配符（%或_开头）会导致索引失效。

例如：SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%Tom%'会导致索引失效，而SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'Tom%'则可以使用索引。

4. OR连接条件

当使用OR连接多个条件，且其中有条件的列没有索引时，所有的索引都会失效。

例如：SELECT * FROM users WHERE name = 'Tom' OR age = 20，如果age列没有索引，则name列的索引也会失效。

5. 最左前缀原则违反

对于联合索引，如果查询条件不符合最左前缀原则，索引会部分或完全失效。

例如，如果有一个(name, age, gender)的联合索引，那么SELECT * FROM users WHERE age = 20 AND gender = 'M'会导致索引失效，因为没有使用最左边的name列。

6. 范围查询右侧列失效

在联合索引中，如果对某一列进行范围查询（如>、<、BETWEEN等），则该列右侧的所有列都无法使用索引。

例如，如果有一个(name, age, gender)的联合索引，执行SELECT * FROM users WHERE name = 'Tom' AND age > 20 AND gender = 'M'时，gender列的索引会失效，因为age列进行了范围查询。

（四）执行计划分析

MySQL提供了EXPLAIN命令，可以帮助我们分析SQL语句的执行计划，了解索引的使用情况。

1. EXPLAIN命令基本用法

1	EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE name = 'Tom';

EXPLAIN命令会返回一个结果集，包含以下重要字段：

id：SELECT查询的序号，表示查询中执行SELECT子句或操作表的顺序。
select_type：SELECT查询的类型。
table：查询的表名。
partitions：匹配的分区。
type：访问类型，表示MySQL如何查找表中的行。常见的类型有system、const、eq_ref、ref、range、index、ALL等，从左到右，性能依次降低。
possible_keys：可能使用的索引。
key：实际使用的索引。
key_len：使用的索引的长度。
ref：与索引比较的列或常量。
rows：预计要检查的行数。
filtered：按表条件过滤的行百分比。
Extra：额外信息。

2. 常见的访问类型

system：表只有一行记录，这是const类型的特例。
const：通过索引一次就找到了，const用于比较主键或唯一索引。
eq_ref：唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描。
ref：非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行。
range：只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。
index：全索引扫描，遍历整个索引树。
ALL：全表扫描，从头到尾扫描表中的每一行。

3. 执行计划优化

通过分析执行计划，我们可以发现以下问题并进行优化：

type为ALL：表示全表扫描，性能较差，应考虑添加适当的索引。
key为NULL：表示没有使用索引，应检查索引设计或查询条件。
rows值很大：表示需要检查的行数很多，应考虑优化索引或查询条件。
Extra中包含Using filesort或Using temporary：表示需要额外的排序或临时表操作，可能影响性能。

五、MySQL索引实践案例

（一）基本索引操作

1. 创建索引

-- 创建表时指定索引
CREATE TABLE users (
    id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    email VARCHAR(100) NOT NULL,
    age INT,
    PRIMARY KEY (id),
    UNIQUE INDEX idx_email (email),
    INDEX idx_name (name),
    INDEX idx_name_age (name, age)
);

-- 在已有表上创建索引
CREATE INDEX idx_age ON users(age);
ALTER TABLE users ADD INDEX idx_name_email (name, email);

2. 查看索引

1	SHOW INDEX FROM users;

3. 删除索引

1 2	DROP INDEX idx_age ON users; ALTER TABLE users DROP INDEX idx_name_email;

（二）常见索引优化案例

1. 优化ORDER BY和GROUP BY

如果ORDER BY或GROUP BY子句中的列有索引，可以避免额外的排序操作。

-- 创建索引
CREATE INDEX idx_age_name ON users(age, name);

-- 优化前
EXPLAIN SELECT * FROM users ORDER BY age, name;

-- 优化后（使用索引排序）
EXPLAIN SELECT * FROM users ORDER BY age, name;

2. 优化JOIN操作

在JOIN操作中，如果连接列有索引，可以提高连接效率。

-- 创建索引
CREATE INDEX idx_user_id ON orders(user_id);

-- 优化前
EXPLAIN SELECT * FROM users u JOIN orders o ON u.id = o.user_id;

-- 优化后（使用索引连接）
EXPLAIN SELECT * FROM users u JOIN orders o ON u.id = o.user_id;

3. 使用覆盖索引避免回表

通过使用覆盖索引，可以避免回表操作，提高查询效率。

-- 创建索引
CREATE INDEX idx_name_age_email ON users(name, age, email);

-- 优化前（需要回表）
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE name = 'Tom' AND age = 20;

-- 优化后（使用覆盖索引，不需要回表）
EXPLAIN SELECT name, age, email FROM users WHERE name = 'Tom' AND age = 20;

4. 使用前缀索引优化字符串索引

对于长字符串列，可以使用前缀索引减少索引大小。

-- 创建前缀索引
CREATE INDEX idx_content ON articles(content(100));

-- 使用前缀索引查询
EXPLAIN SELECT * FROM articles WHERE content LIKE 'MySQL%';

（三）索引维护与监控

1. 定期分析表

使用ANALYZE TABLE命令更新表的统计信息，帮助优化器做出更准确的决策。

1	ANALYZE TABLE users;

2. 监控索引使用情况

使用性能模式（Performance Schema）和information_schema来监控索引的使用情况。

1
2
3

-- 查看索引使用情况
SELECT * FROM performance_schema.table_io_waits_summary_by_index_usage
WHERE object_schema = 'your_database' AND object_name = 'users';

3. 优化索引结构

使用OPTIMIZE TABLE命令重建表和索引，减少碎片。

1	OPTIMIZE TABLE users;

六、总结与最佳实践

（一）索引设计总结

选择合适的列：选择区分度高、经常用于查询条件的列建立索引。
控制索引数量：避免创建冗余索引和重复索引，定期检查和优化索引。
合理使用联合索引：遵循最左前缀原则，考虑查询的选择性。
注意索引的维护成本：索引会影响INSERT、UPDATE和DELETE操作的性能。

（二）索引使用最佳实践

避免索引失效：了解索引失效的场景，避免在查询中使用会导致索引失效的操作。
使用覆盖索引：尽量使用索引覆盖查询所需的所有列，避免回表操作。
合理使用索引提示：在必要时使用FORCE INDEX等索引提示。
定期维护索引：使用ANALYZE TABLE和OPTIMIZE TABLE命令维护索引。

（三）索引优化技巧总结

使用EXPLAIN分析查询：使用EXPLAIN命令分析SQL语句的执行计划，了解索引的使用情况。
优化查询语句：根据索引的特性优化查询语句，避免使用会导致索引失效的操作。
考虑数据分布：根据数据的分布情况选择合适的索引类型和策略。
平衡索引和表的大小：索引会占用额外的存储空间，需要在性能和空间之间做出平衡。

通过合理设计和使用索引，我们可以显著提高MySQL数据库的查询性能，降低系统响应时间，提升用户体验。但同时也要注意索引的维护成本，避免过度索引对系统性能造成负面影响。

参考资料

MySQL官方文档：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/optimization-indexes.html
《高性能MySQL》（第4版）- Baron Schwartz, Peter Zaitsev, Vadim Tkachenko
《MySQL技术内幕：InnoDB存储引擎》- 姜承尧
《数据库索引设计与优化》- Tapio Lahdenmaki, Michael Leach