MySQL中的聚簇索引、非聚簇索引、聯合索引和唯一索引是什么

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一、索引類型

索引根據底層實現可分為B-Tree索引和哈希索引，大部分時候我們使用的都是B-Tree索引，因為它良好的性能和特性更適合于構建高并發系統。

根據索引的存儲方式來劃分，索引可以分為聚簇索引和非聚簇索引。聚簇索引的特點是葉子節點包含了完整的記錄行，而非聚簇索引的葉子節點只有所以字段和主鍵ID。

根據聚簇索引和非聚簇索引還能繼續下分還能分為普通索引、覆蓋索引、唯一索引以及聯合索引等。

二、聚簇索引和非聚簇索引

聚簇索引也叫聚集索引，它實際上并不是一種單獨的索引類型，而是一種數據存儲方式，聚簇索引的葉子節點保存了一行記錄的所有列信息。也就是說，聚簇索引的葉子節點中，包含了一個完整的記錄行。

非聚簇索引也叫輔助索引、普通索引，它的葉子節點只包含一個主鍵值，通過非聚簇索引查找記錄要先找到主鍵，然后通過主鍵再到聚簇索引中找到對應的記錄行，這個過程被稱為回表。

例如一個包含了用戶姓名和年齡的的數據表，假設主鍵是用戶ID，聚簇索引的結構為（橙色的代表id，綠色是指向子節點的指針）：

葉子節點中，為了突出記錄，把(id, name, age)區分開來了，實際上是連在一起的，它們是構成一條記錄的整體。

而一個非聚簇索引（以age為索引）的結構是：

它的葉子節點中，不包含整個記錄的完整信息，除了age字段本身以外，只包含當前記錄的主鍵id。如果想要獲取整行記錄數據還需要再通過id號到聚簇索引中回表查詢。

InnoDB中，每個表必須有一個聚簇索引，默認是根據主鍵建立的。如果表中沒有主鍵，InnoDB會選擇一個合適的列作為聚簇索引，如果找不到合適的列，會使用一列隱藏的列DB_ROW_ID作為聚簇索引。

三、覆蓋索引

非聚簇索引中因為不含有完整的數據信息，查找完整的數據記錄需要回表，所以一次查詢操作實際上要做兩次索引查詢。而如果所有的索引查詢都要經過兩次才能查到，那么肯定會引起效率下降，畢竟能少查一次就少查一次。

以上面的age索引為例，它是一個非聚簇索引，如果我想通過年齡查詢用戶的id，執行了下面一條語句：

這種情況是否還有必要去回表？因為我只需要id的值，通過age這個索引就已經能拿到id了，如果還去回表一次不就做了無用的操作了嗎？實際上確實是不需要的。索引查詢中，如果輔助索引已經能夠得到查詢的所有信息了，就無需再回表，這個就是覆蓋索引。

四、聯合索引

聯合索引指的是同時對多列創建的索引，創建聯合索引后，葉子節點會同時包含每個索引列的值，并且同時根據多列排序，這個排序和我們所理解的字典序類似。

例如對同時對上面的姓名和年齡創建的索引結構：

(name, age)都是簡寫，想不出十幾個名字。

每個葉子節點同時保存了所有的索引列，除此之外，還是只包含了主鍵id。

最左前綴匹配原則

當對多列創建索引后，并不是只要包含了創建索引的列就能使用索引，索引的使用要遵循最左前綴匹配原則。

假設對列(A, B, C)創建索引，那么只有以下場景能使用索引：

• 對列(A, B, C)/(A, C)或者(A, B)進行查詢會匹配索引，對(C, A)或者(B, C)來說不能使用索引。

• 通配符只能使用LIKE 'val%'形式，不能使用LIKE '%VAL%'，后者會導致全表掃描。

• 索引列不能進行運算，例如WHERE A + 1 = 5這種場景會導致索引失效。

• 索引列不能包含范圍值查詢，如LIKE/BETWEEN/>/<等都會導致后面的列無法匹配索引。

• 索引列不能包含有NULL值。

索引下推

新版本的MySQL（5.6以上）中引入了索引下推的機制：可以在索引遍歷過程中，對索引中包含的字段先做判斷，直接過濾掉不滿足條件的記錄，減少回表次數。

例如針對上面表中的(name, age)做聯合索引，正常情況下的查詢邏輯：

• 通過name找到對應的主鍵ID

• 根據id記錄的列匹配age條件

這種做法會導致很多不必要的回表，例如表中存在(張三, 10)和(張三, 15)兩條記錄，此刻要查詢(張三, 20)的記錄。查詢時先通過張三定位到所有符合條件的主鍵ID，然后在聚簇索引中遍歷滿足條件的行，看是否有符合age = 20的記錄。實際情況是沒有滿足條件的記錄的，這個回表過程也相當于是在做無用之功。

索引下推的主要功能就是改善這一點，在聯合索引中，先通過姓名和年齡過濾掉不用回表的記錄，然后再回表查詢索引，減少回表次數。

五、唯一索引

唯一索引是一種不允許具有相同索引值的索引，系統在創建該索引時檢查是否有重復的鍵值，每次對更新或增加記錄時都會檢查這一點。主鍵索引就是唯一索引。

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