mysql物理索引简介：

MySQL物理索引深度解析 在当今大数据盛行的时代，数据库的性能优化成为了开发者们不可忽视的重要环节

    而MySQL，作为最流行的关系型数据库管理系统之一，其物理索引机制在实现高效数据检索中扮演着至关重要的角色

    本文将深入探讨MySQL物理索引的核心概念、类型、存储结构、优缺点以及使用场景，帮助读者全面理解并有效应用这一关键特性

     一、MySQL物理索引概述 索引，是数据库表中一列或多列值的集合，以及指向表中物理存储这些值的数据页的逻辑指针清单

    它相当于图书的目录，能够极大地提高数据查询的效率

    在MySQL中，索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎根据其业务场景特点会有不同的实现方式

    物理索引与逻辑索引相对，它关注的是索引在物理存储上的具体实现，如数据结构、存储位置等

     二、MySQL物理索引的类型 MySQL的物理索引按照不同的分类标准，可以分为多种类型： 1.按功能逻辑划分： - 普通索引：最基本的索引类型，没有唯一性限制，允许为NULL

     - 唯一索引：保证索引列的值唯一，但允许为NULL

    一个表中可以有多个唯一索引

     - 主键索引：一种特殊的唯一索引，其值不仅唯一，而且不允许为NULL

    在InnoDB存储引擎中，主键索引还是聚簇索引

     - 全文索引：用于全文搜索，特别适合处理大量文本数据

     2.按物理实现方式划分： - 聚簇索引：数据行的物理顺序与索引顺序相同

    在InnoDB中，主键索引就是聚簇索引

     - 非聚簇索引：索引顺序与数据行的物理顺序无关

    非聚簇索引的叶子节点存储的是索引列的值和数据行的物理地址

     3.按作用字段个数划分： 单列索引：仅对单个列进行索引

     - 多列索引（联合索引）：对多个列进行组合索引

    联合索引在查询涉及多个列时，可以显著提高查询效率

     三、MySQL物理索引的存储结构 MySQL索引的存储结构与其使用的存储引擎密切相关

    常见的存储结构包括B树、B+树、哈希表等

     1.B树索引： B树是一种平衡树，所有叶子节点在同一层，且所有叶子节点到根节点的距离相等

    B树索引能够保持数据的有序性，但由于其内部节点存储了数据，导致树的高度可能较高，从而影响查询效率

     2.B+树索引： B+树是B树的变体，其非叶子节点仅存储索引信息，而数据都保存在叶子节点

    此外，B+树的所有叶子节点通过指针相连，形成了一个有序的链表

    这种结构使得B+树在查询时，只需遍历叶子节点即可找到所需数据，大大提高了查询效率

    InnoDB存储引擎默认使用B+树作为索引结构

     3.哈希索引： 哈希索引采用哈希表作为底层数据结构，通过哈希函数将键值映射到表中的位置

    哈希索引的查询速度非常快，能够达到O(1)的时间复杂度

    然而，哈希索引不支持范围查询和排序操作，且当哈希冲突严重时，查询效率会大幅下降

     四、MySQL物理索引的优缺点 优点： 1.加快查询速度：索引能够显著减少数据表的扫描范围，从而提高查询效率

     2.提高数据检索效率：索引使得数据库引擎能够更快地定位到所需数据

     3.降低数据表的读写开销：通过索引，可以减少不必要的全表扫描，降低读写开销

     4.支持唯一性约束：唯一索引能够保证表中某个列的值唯一，避免重复数据的插入

     5.加速排序：在有序的索引情况下，可以加速排序操作

     缺点： 1.占用磁盘空间：索引需要占用额外的磁盘空间，特别是在大数据量的表中，索引占用的空间可能会相当大

     2.增加写操作的开销：在插入、更新和删除数据时，需要同时更新索引，这会增加写操作的开销

     3.索引的维护成本：当表中的数据发生变化时，索引也需要相应地进行更新，这会增加数据库的负载

     4.不适合频繁修改的表：对于频繁进行插入、更新和删除操作的表，过多的索引可能会导致性能下降

     5.查询优化器选择不当：当有多个索引可选时，查询优化器可能选择了不合适的索引，导致查询效率降低

     五、MySQL物理索引的使用场景 1.数值有唯一性的字段：如用户ID、订单号等，适合创建唯一索引

     2.where查询常用字段：在WHERE子句中频繁出现的字段，适合创建索引以提高查询效率

     3.order by和group by字段：在ORDER BY和GROUP BY子句中使用的字段，创建索引可以加速排序和分组操作

     4.update、delete的where条件列：在UPDATE和DELETE操作的WHERE条件中使用的字段，创建索引可以提高操作的效率

     5.distinct字段：在SELECT DISTINCT查询中使用的字段，创建索引可以加速去重操作

     6.多表join链接操作时：在多表JOIN操作中，对连接条件和WHERE条件中的字段创建索引，可以显著提高查询效率

    但需要注意的是，连接的表数量不宜过多，一般不超过3张

     7.使用列的类型小的创建索引：对于数据类型较小的列，创建索引可以节省存储空间并提高查询效率

     8.使用字符串前缀创建索引：对于长字符串列，可以通过指定前缀长度来创建索引，以节省存储空间并提高查询效率

     9.区分度高（散列性高）的列创建索引：在区分度高的列上创建索引，可以使得索引的选择性更高，从而提高查询效率

     10.联合索引优于单列索引：在多个字段都要创建索引的情况下，联合索引通常优于单列索引

    因为联合索引可以覆盖更多的查询场景，减少回表次数

     六、不适用于索引的场景 1.在where条件（group、order）使用不到的字段：对于在WHERE、GROUP BY或ORDER BY子句中不会使用的字段，不要设置索引，因为这会浪费存储空间并增加写操作的开销

     2.数据量小的表：对于数据量较小的表，全表扫描的开销并不大，因此不需要创建索引

     3.有大量重复数据的列：在重复数据较多的列上创建索引，会导致索引的选择性降低，从而影响查询效率

     4.经常更新的表：对于频繁进行插入、更新和删除操作的表，过多的索引会导致性能下降

    因为每次操作都需要更新索引，增加了数据库的负载

     5.无序的值作为索引：如MD5、UUID等无序的值，不适合作为索引

    因为这些值的分布是随机的，无法利用索引的有序性来提高查询效率

     七、总结 MySQL物理索引是提高数据库查询效率的重要手段

    通过深入理解索引的类型、存储结构、优缺点以及使用场景，开发者可以更加有效地利用索引来优化数据库性能

    然而，索引并非越多越好，而是需要根据实际业务需求和数据特点进行合理规划和调整

    只有这样，才能充分发挥索引的优势，实现高效的数据检索和操作