MySQL 索引分类、最左匹配与失效场景问题分析

索引是什么？有什么好处？

索引类似与书籍的目录，从全表扫描改成了根据索引查找，提高了查找效率

• 如果查询的时候，没有用到索引就会全表扫描，这时候查询的时间复杂度是 O(N)
• 如果用到了索引，那么查询的时候，可以基于二分查找算法，通过索引快速定位到目标数据，MySQL 索引的数据结构一般是 B+ 树，其搜索复杂度为 O(logdN)，其中 d 表示节点允许的最大子节点个数。

讲讲索引的分类是什么？

MySQL的索引可以分为4类：

按数据结构：B+Tree索引、Hash索引、Full-text索引

按物理存储：聚簇索引(主键索引)、辅助索引(二级索引)

按字段特性：主键索引、唯一索引、前缀索引、普通索引

按字段个数：单列索引、复合索引(又叫联合索引)

按数据结构分

分为B+Tree索引、Hash索引、Full-text索引

B+Tree索引

. 对于 InnoDB 的聚簇索引 (Clustered Index)

• 非叶子节点：存储索引键值（比如主键ID）和指向下一层节点的指针。
• 叶子节点：存储完整的行数据（所有列的值）。
• 一句话：找到叶子节点，就找到了整行数据。

对于 InnoDB 的二级索引 (Secondary Index)

• 非叶子节点：存储索引键值（比如 name 列的值）和指向下一层节点的指针。
• 叶子节点：存储索引键值（name 的值）和对应的主键值（不是完整行数据）。
• 一句话：找到叶子节点，只得到主键值，还需要回表查询聚簇索引才能拿到完整行数据。

Hash索引底层是Hash表也就是一个一个键值对，在查找单个元素很快，接近O(1)，并且只能做精确查找

Full-text索底层是倒排索引，使用于搜索引擎，根据词去定位文档，根据值去定位id。

后面两个索引都属于二级索引也就是辅助索引

这里介绍一下什么是倒排索引，倒排索引就是“根据关键词（词）查找其所在位置（文档ID/行）”的映射表，与“根据文档找词”的正排相反。

默认引擎InnoDB在建表时会根据不同场景来选择索引键

1.在建表时如果有主键，那么会选择主键来作为聚簇索引

2.如果没有主键，会选择第一个不为NULL值的唯一列来作为聚簇索引

3.如果两个都没有，InnoDB会创建一个默认的自增id来作为聚簇索引

注意：创建的主键索引和二级索引默认使用的是 B+Tree 索引。

按物理存储分

分为聚簇索引(主键索引)、辅助索引(二级索引)

这里的物理存储是指存储数据的方式：

• 主键索引的 B+Tree 的叶子节点存放的是实际数据，所有完整的用户记录都存放在主键索引的 B+Tree 的叶子节点里；
• 二级索引的 B+Tree 的叶子节点存放的是主键值，而不是实际数据。

在查询时使用了二级索引，如果查询的数据能在二级索引里查询的到，那么就不需要回表，这个过程就是覆盖索引。如果查询的数据不在二级索引里，就会先检索二级索引，找到对应的叶子节点，获取到主键值后，然后再检索主键索引，就能查询到数据了，这个过程就是回表。

按字段特性分

分为主键索引、唯一索引、前缀索引、普通索引

故名思意就是有主键的索引，唯一列需要的索引，只用前缀就可以建立的索引、普通没有特点但需要快速查询的列需要的索引

主键索引创建(PRIMARY KEY)：

主键索引就是建立在主键字段上的索引，通常在创建表的时候一起创建，一张表最多只有一个主键索引，索引列的值不允许有空值。

CREATE TABLE table_name  (
  ....
  PRIMARY KEY (index_column_1) USING BTREE
);

唯一索引创建(UNIQUE KEY)

唯一索引建立在 UNIQUE 字段上的索引，一张表可以有多个唯一索引，索引列的值必须唯一，但是允许有空值。

CREATE TABLE table_name  (
  ....
  UNIQUE KEY(index_column_1,index_column_2,...) 
);

建表后，如果要创建唯一索引，可以使用这面这条命令：

CREATE UNIQUE INDEX index_name
ON table_name(index_column_1,index_column_2,...);

• 普通索引

普通索引就是建立在普通字段上的索引，既不要求字段为主键，也不要求字段为 UNIQUE。

在创建表时，创建普通索引的方式如下：

CREATE TABLE table_name  (
  ....
  INDEX(index_column_1,index_column_2,...) 
);

建表后，如果要创建普通索引，可以使用这面这条命令：

CREATE INDEX index_name
ON table_name(index_column_1,index_column_2,...);

• 前缀索引

前缀索引是指对字符类型字段的前几个字符建立的索引，而不是在整个字段上建立的索引，前缀索引可以建立在字段类型为 char、 varchar、binary、varbinary 的列上。

使用前缀索引的目的是为了减少索引占用的存储空间，提升查询效率。

在创建表时，创建前缀索引的方式如下：

CREATE TABLE table_name(
    column_list,
    INDEX(column_name(length))
);

建表后，如果要创建前缀索引，可以使用这面这条命令：

CREATE INDEX index_name
ON table_name(column_name(length));

这里可以举例说明

-- 你的查询

SELECT * FROM articles WHERE content = 'apple';

数据库使用前缀索引的查找步骤：

• 计算查询值的前缀：取 'apple' 的前 N 个字符 → 'app'（假设前缀长度是3）
• 在索引中找 'app'：定位到索引中 'app' 这个键
• 拿到对应的主键列表：上面例子中 'app' 对应 ID 1, 2, 3
• 回表查完整数据：去聚簇索引拿 ID 1, 2, 3 的完整行
• 再过滤一遍：只返回 content 完整值 真正等于 'apple' 的那一行（ID 1）

按字段个数分类

分为单列索引、联合索引（复合索引）。

• 建立在单列上的索引称为单列索引，比如主键索引；
• 建立在多列上的索引称为联合索引；

通过将多个字段组合成一个索引，该索引就被称为联合索引。

比如，将商品表中的 product_no 和 name 字段组合成联合索引(product_no, name)，创建联合索引的方式如下：

CREATE INDEX index_product_no_name ON product(product_no, name);

这里重点讲解一下复合索引，底层在叶子节点是双向链表

在查找时可以看到，联合索引的非叶子节点用两个字段的值作为 B+Tree 的 key 值。当在联合索引查询数据时，先按 product_no 字段比较，在 product_no 相同的情况下再按 name 字段比较。

也就是说，联合索引查询的 B+Tree 是先按 product_no 进行排序，然后再 product_no 相同的情况再按 name 字段排序。

最左匹配原则

即先按照索引最左边的列进行排序，再按后面的排序，如果不遵循这个原则，就无法使用联合索引

比如，如果创建了一个 (a, b, c) 联合索引，如果查询条件是以下这几种，就可以匹配上联合索引：

• where a=1；
• where a=1 and b=2 and c=3；
• where a=1 and b=2；
• where b=2 and a=1 and c=3；
• 需要注意的是，因为有查询优化器，所以 a 字段在 where 子句的顺序并不重要。

但是，如果查询条件是以下这几种，因为不符合最左匹配原则，所以就无法匹配上联合索引，联合索引就会失效:

• where b=2；
• where c=3；
• where b=2 and c=3；
• 上面这些查询条件之所以会失效，是因为(a, b, c) 联合索引，是先按 a 排序，在 a 相同的情况再按 b 排序，在 b 相同的情况再按 c 排序。所以，b 和 c 是全局无序，局部相对有序的，这样在没有遵循最左匹配原则的情况下，是无法利用到索引的。

还有一种是通过a,b,c三列建造的索引，where a = 1,b = 2,c = 3,d = 4时只有前面三个能用

• a=1 → 用到索引（最左前缀，精准定位）
• b=2 → 用到索引（等值查询，在 a 相同的基础上 b 有序）
• c=3 → 用到索引（等值查询，在 a、b 都相同的基础上 c 有序）
• d=4 → 用不到索引，因为索引里根本没有 d 这一列

失效情况

联合索引的最左匹配原则在从左到右的查询如果遇到了范围查询，在范围查询之后就会停止。

这里举例说明一下

假设联合索引是 (a, b, c, d)，查询条件是：

WHERE a = 1 AND b > 2 AND c = 3 AND d = 4

此时的匹配情况是：

• a = 1 → 用到索引（等值，精准定位）
• b > 2 → 用到索引（范围查询，走索引确定范围的起止边界）
• c = 3 → 用不到索引的 B+Tree 有序性，因为 b 是范围查询，b 相同值的内部 c 才有序，跨 b 范围后 c 就无序了
• d = 4 → 同样用不到

结论：a 和 b 两个字段用到了索引，c 和 d 没用到。b = 2这种条件才能保证后续有序，再b > 2就不一定有序了

联合索引 (a, b, c, d) 的排序逻辑是：

• 先按 a 排序
• a 相同的情况下，按 b 排序
• b 相同的情况下，按 c 排序
• c 相同的情况下，按 d 排序

举个例子：

(a=1, b=3, c=1)
(a=1, b=3, c=5)
(a=1, b=4, c=2)  <-- 注意这里，b值变了
(a=1, b=4, c=8)
(a=1, b=5, c=3)  <-- c=3 在这里

到此这篇关于MySQL 索引分类、最左匹配与失效场景问题分析的文章就介绍到这了,更多相关mysql索引分类最左匹配内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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