InnoDB 存储引擎中,表是根据主键顺序组织存放的,称为索引组织表。每个表都有一个主键,如果没有显示定义主键,则会选择第一个创建的非空唯一索引作为主键,如果没有非空唯一索引,InnoDB引擎则自动创建一个6字节大小指针。
1、索引类型
MySQL InnoDB 存储引擎支持 B+ 树索引,哈希索引, 和全文索引。
1)B+ 树
Balance 平衡查找树,所有记录节点都是按键值大小顺序存储在同一层的叶子节点上,各叶子节点通过指针进行链接。
插入删除数据时,B+ 树总会保持平衡。B+ 树的高度一般在2-4层,也就是查找某一键值的行记录时,只需要2-4次的IO,查询时间短。
B+ 树索引分为聚集索引和辅助索引,聚集索引就是索引和数据存储在一起的索引类型,B+ 树聚集索引就是在叶子节点上存储整行数据。
辅助索引的叶子节点存储键值,和对应的行记录的聚集索引键。
2)哈希索引
哈希算法在查找数据时,只需要一次磁盘 IO,查找速度非常快,用于精确定位。因为不支持范围查找,实际使用比较少。
InnoDB引擎使用除法散列方式的哈希函数,冲突机制使用的是链表方式,并且支持自适应哈希索引,默认开启,可以通过 innodb_adaptive_hash_index 来禁止此特性。
3)全文索引
根据最左匹配的原则,B+ 树不适合 like '%word%'这样的查询,于是引出了全文检索,即将存储在数据库中的任意内容查找出来的技术。
在InnoDB引擎中,对一个表只能建立一个全文索引,并且不支持没有单词界定符的语言,如中、日、韩语等。
所以一般搜索引擎,都是使用另外的技术来实现全文检索,比如ElasticSearch。
2、联合索引
一般查询条件中都会使用到两个或更多个字段,针对此情况,可以创建联合索引,即在多个字段上建立索引。
联合索引建立原则,最左匹配和区分度最高的字段往前放。
3、覆盖索引
覆盖索引指的是从辅助索引中就可以得到查询记录,而不需要查询聚集索引中的记录;因为辅助索引存储表记录的部分字段,比聚集索引小,所以IO操作少。
1) 对于统计操作,例如 count(*),有时候根据查询条件判断不会使用覆盖索引,但是优化器还是会选择辅助索引。
例如,表table有联合索引,使用a、b两个字段,查询语句为:
select count(*) from table where b >'-01-01'
2) 对于不能进行索引覆盖的查询,但是查找的数据是少量(20%)的情况下,MySQL 查询优化器还是会选择辅助索引。
例如,表table有多个字段,只在a、b两个字段上建立联合索引,查询语句为:
select * from table where a< '-01-01'
当查询数据比例少于20%的时候,会使用覆盖索引,即使用联合索引。
4、索引下推
索引下推,Index Condition Pushdown, 是 MySQL 5.6 版本开始支持的查询优化方式,指的是在索引取出时,就会进行 where 查询条件过滤,然后才去获取数据记录。
支持 range,ref,eq_ref, ref_or_null 类型查询,支持MyISAM和InnoDB存储引擎。当优化器进行索引下推时,SQL的执行计划结果 extra列会显示 Using index condition。