Mysql索引优化（一）_索引类型

索引对于良好的性能非常关键，尤其是在数据量越来越大的时候。恰当的索引对性能的帮助是非常巨大的，不恰当的索引不禁不能对性提升有帮助，当数据量达到一定级别的时候还可能造成性能的下降。所以了解索引对 Mysql 性能优化有着至关重要的作用。

Mysql索引基本类型有 B-Tree , 哈希索引 , 全文索引 , 空间数据索引(R-Tree) 。其中 B-Tree 、 哈希 、 全文索引 是我们经常用到的。

B-Tree索引

B-Tree 索引是我们口中经常说的索引类型（有些存储引擎中使用的是B+Tree。如InnoDB）。每个引擎对于BTREE索引使用方式是不一样的。

如

• MyISAM 引擎使用的是前置压缩技术，这样索引会变的很小。而 InnoDB 则是按照原有的数据格式来存储的。
• MyISAM 索引是通过数据的物理位置来找到被索引的行，而 InnoDB 则是根据被索引的行的主键来找到被索引行的。

B-Tree 索引的所有值都是按顺序存储的，并且每个叶子节点到根节点的距离是相同的。下面给出一个简单的示意图

假设有下表：

CREATE TABLE student(
    first_name varchar(20) not null,
    last_name varchar(20) not null,
    age tinyint(3) not null,
    created_at timestamp not null,
    key(first_name ,last_name)
);

可以使用到 B-Tree 索引的查询

• 全值匹配 全值匹配指对索引中的所有列进行匹配。如查询姓名是 zhang san 的人 select * from student where first_name='zhang' and last_name='san'; 这里使用了索引的第一列与第二列
• 匹配最左前缀，如查询姓为 张 的人 select * from student where first_name='zhang' ; 这里使用了索引的第一列
• 匹配列前缀，也可以值匹配某一列的开头部分,如 select * from student where first_name='zha' ; 这里使用了索引的第一列
• 匹配范围值,如 select * from student where first_name>'bao' and first_name<'zhang'; 这样也会使用到索引的第一列
• 只访问索引的查询，如果查询条件是 select first_name,last_name from student where first_name='zhang' ; 那么查询就只会访问索引，而不会再去根据主键回表查询数据。

哈希索引

哈希索引是基于哈希表实现的，只有精确匹配索引所有列的查询才会使用到索引，只有 Memory 引擎才支持哈希索引。

假设有下表：

CREATE TABLE student(
    first_name varchar(20) not null,
    last_name varchar(20) not null,
    age tinyint(3) not null,
    created_at timestamp not null,
    key using hash(first_name)
) engine=memory;

如果我们要执行 select last_name from student where first_name='zhang'; , Mysql 会先计算 zhang 的哈希值，然后用该值寻找对应的记录指针，最后再去比较 first_name 是否等于 zhang 。

因为哈希索引只存储对于的哈希值和行指针，所以哈希索引的结构很紧凑，查询速度非常快。但是也有一些缺点。

• 因为哈希索引只有哈希值与指针，所以每次查询必须回表去读取数据行。
• 因为哈希索引不是按照索引值顺序存储的，所以哈希索引也不能用于排序。
• 哈希索引不支持部分索引列查询，比如 将 student 表是索引 改为 hash(first_name,last_name) ，那么查询必须用到 first_name,last_name 才会使用到索引。
• 哈希索引只支持等值比较，所以 <,> 等范围查询是不会使用到索引的。
• 哈希索引也会存在哈希冲突，当出现冲突的时候，查询效率就很降低很多。