一、什么是索引？

索引是提升查询速度的一种数据结构。

当你想查阅书中某个知识的内容，你会选择一页一页的找呢?还是在书的目录去找呢?

傻瓜都知道时间是宝贵的，当然是选择在书的目录去找，找到后再翻到对应的页。

书中的目录，就是充当索引的角色，方便我们快速查找书中的内容。

数据库中除了维护数据以外，还会额外维护索引，所以索引是以空间换时间的设计思想。

综上可得：

索引就是帮助存储引擎快速获取数据的一种数据结构，形象的说索引就是数据的目录。

有了索引之后，MySQL 不需要一行一行地全表扫描，而是能像查字典一样，沿着 B+ 树快速定位到数据，大幅减少 IO 和 CPU 的消耗。

为什么索引能减少 IO 消耗？

补充知识：IO 是什么？

IO，全称磁盘 IO，其中 I 表示 input，就是写数据，O 表示 output，就是读数据。

所以 IO 就是数据库读取磁盘数据的次数。

数据库的数据都存储在磁盘上，

• 每次读取数据就是从磁盘读取数据到内存上，
• 每次写入数据就是把内存的数据写到磁盘里。

因为磁盘很慢，内存很快。 一次磁盘 IO 可能是 几毫秒，但一次内存访问是 纳秒级。

所以数据库最贵的成本就是磁盘 IO。

因为索引是 B+ 树结构。

• 当某个字段无索引时，查找数据得全表扫描，查找速度为 O(n)，非常慢；
• 当某个字段有索引时，查找数据在 B+ 树里二分查找，查找速度为 O(log n)，非常快。

例如：我们要查找 user 表中所有 age = 30 的记录。

SELECT * FROM user WHERE age = 30;

1）无索引时：全表扫描

如果 age 没索引：

👉 必须从第一行扫描到最后一行
👉 每一行都要读磁盘，这就产生了大量 IO

时间复杂度 = O(n)，非常慢。

2）有索引时：B+ 树查找

如果 age 有索引：

👉 直接在 B+ 树里二分查找
👉 一次定位到磁盘页
👉 最多只需要 2~3 次磁盘 IO（树高通常 2~4 层）

时间复杂度 = O(log n)，极快。

为什么索引能减少 CPU 消耗？

补充知识：CPU 消耗是什么？

CPU 消耗指的是：CPU 用来进行计算、比较、排序、扫描数据的时间。

比如：

• 扫描一行行数据进行比较
• 做排序（ORDER BY）
• 做 MIN(), MAX() 运算
• 扫描 where 条件

这些都属于 CPU 消耗。

因为索引是 B+ 树结构。

• 当某个字段无索引时，查找数据得全表扫描
  • 从第一行开始，一行一行地比对字段值，直到找到目标行。
  • 每一行都是一次 CPU 运算。 ** **
• 当某个字段有索引时，查找数据则是通过 B+ 树进行二分查找。
  • 只需要每层做一次 key 比较
  • 例如三层 B+ 树，只需 3~5 次比较就能找到数据。 ** **

例如：我们要查找 user 表中同时满足 age = 30 且 status = 1 的记录。

SELECT * FROM user WHERE age = 30 AND status = 1

1）无索引时：每一行都必须做条件判断

全表扫描 = 每行都要做以下判断：

- CPU 比较：age == 30？
- CPU 比较：status == 1？

👉数据越大，CPU越累。

2）有索引时：B+ 树已经帮你排好序 + 过滤好范围

比如 age=30 放在 B+ 树的同一段叶子节点上。

CPU 不需要一行行判断，只需要扫描叶子节点的一小段。

👉 显著减少 CPU 工作量

二、索引的分类

（一）按数据结构分类

从数据结构的角度来看，MySQL 常见索引有 B+Tree 索引、HASH 索引、Full-Text 索引。

每一种存储引擎支持的索引类型不一定相同，下表中总结了 MySQL 常见的存储引擎 InnoDB、MyISAM 和 Memory 分别支持的索引类型。

（二）按物理存储分类

从物理存储的角度来看，索引分为聚簇索引（主键索引）、二级索引（辅助索引）。

聚簇索引

• 聚簇索引的 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

• 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。

后面我们会详细介绍这两个索引。

（三）按字段特性分类

从字段特性的角度来看，索引分为主键索引、唯一索引、普通索引和前缀索引。

主键索引

**主键索引（PRIMARY KEY）**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。

• 每张表必须有一个主键索引（可以是你建的，也可以是 Innodb 自己生成的隐藏主键）。
• 主键索引列的值 不可以为 NULL。
• 主键索引就是聚簇索引：
  数据行按主键顺序存储在 B+Tree 的叶子节点。

**建表时创建 **

在创建表时，创建主键索引的方式如下：

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

示例：创建 user 表的时候，给 id 创建主键索引。

写法1：

CREATE TABLE user (
    id          BIGINT      NOT NULL,
    username    VARCHAR(50) NOT NULL,
    email       VARCHAR(100),
    phone       VARCHAR(20),
    created_at  DATETIME,
    PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB;

写法2：

CREATE TABLE user (
    id BIGINT NOT NULL PRIMARY KEY,
    ...
);

建表后创建

ALTER TABLE table_name
ADD PRIMARY KEY (column_name);

示例：给 user 表的 id 字段设置为主键

ALTER TABLE user
ADD PRIMARY KEY (id);

唯一索引

唯一索引（UNIQUE）就是建立在 UNIQUE 字段上的索引。

• 一张表可以创建多个唯一索引。
• 索引列的值不能重复，但可以为 NULL。
• 唯一索引用来保证数据不会重复。
• 常见的唯一索引有：手机号、身份证号等。

建表时创建

**方式 1：**在建表时，使用 CREATE TABLE 创建唯一索引

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

示例：在创建 user 表时，给 username 和 email 两个字段创建唯一索引。

CREATE TABLE user (
    id BIGINT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(100),
    UNIQUE KEY uk_username (username),      -- 唯一索引
    UNIQUE KEY uk_email (email)            -- 再建一个
);

**方式2：**在建表时，使用 CREATE UNIQUE INDEX 创建唯一索引

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

示例：

CREATE UNIQUE INDEX uk_username ON user(username);

**建表后创建 **

方式 3：创建表后，使用 ALTER TABLE 添加唯一索引

ALTER TABLE table_name
ADD UNIQUE KEY idex_name (column_name);

示例：在创建 user 表后，给 username 字段创建唯一索引 uk_username。

ALTER TABLE user ADD UNIQUE KEY uk_username (username);

普通索引

普通索引就是建立在普通字段上的索引，是最基础、最常用的索引。它既不要求字段为主键，也不要求字段为 UNIQUE，只是用来提高查询效率。

**建表时创建 **

在创建表时，创建普通索引的方式如下：

CREATE TABLE table_name (
  ...
  INDEX idx_name (index_column)
);

示例：

CREATE TABLE user (
    id BIGINT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(100),
    phone VARCHAR(20),
    INDEX idx_phone (phone)      -- 普通索引
);

---

**建表后创建 **

建表后，如果要创建普通索引，可以使用下面这条命令：

方式1：

CREATE INDEX idx_name ON table_name(index_column);

示例：

CREATE INDEX idx_phone ON user(phone);

方式2：

ALTER TABLE table_name ADD INDEX idx_name (idx_column);

示例：

ALTER TABLE user ADD INDEX idx_phone (phone);

前缀索引

前缀索引（PREFIX INDEX）就是对字符串类型字段的前几个字符建立的索引，而不是对整个字段建立索引。

使用前缀索引的目的就是为了：提升查询效率的同时，减少索引占用的存储空间。

经典用途有：长字符串，如文章标题、URL、邮箱。

注意：前缀索引不能用于 ORDER BY、GROUP BY 完全覆盖查询。

**建表时创建 **

在创建表时，创建普通索引的方式如下：

CREATE TABLE table_name (
    ...,
    column_name column_type,
    INDEX idx_name (column_name(length))
);

示例：

CREATE TABLE user (
    ...,
    email VARCHAR(100),
    INDEX idx_email_prefix (email(10))
);

**建表后创建 **

CREATE INDEX idx_name ON tab_name(col_name(length));

示例： 假设 email 很长，我们只索引前 10 个字符。

CREATE INDEX idx_email_prefix ON user(email(10));

（四）按字段个数分类

从字段个数的角度来看，索引可以分为单列索引、联合索引（复合索引）。

单列索引

单列索引，就是建立在单列字段上的索引，比如主键索引。

联合索引

联合索引（COMPOSITE INDEX），就是建立在多个字段上的索引。

• 会遵守 最左前缀原则：从最左边字段开始，连续使用多少，就能利用多少索引。
• 应用于多条件查询（where a=x and b=y）。

一般在建表后，创建联合索引，命令如下：

CREATE INDEX idx_a_b_c ON table(a, b, c);

示例：将用户表中的 name 和 age 字段组合成联合索引(name, age)，创建的联合索引如下：

CREATE INDEX idx_name_age ON table(name, age);

MySQL 索引总结表

索引类型	是否唯一	说明
主键索引	是	聚簇索引，数据按主键排序
唯一索引	是	允许多个 NULL
普通索引	否	最常用
前缀索引	否	长字符串节省空间
联合索引	取决于是否 UNIQUE	多字段索引，遵循最左匹配

二、相关面试题

1. 什么是索引？

索引就是帮助存储引擎快速获取数据的一种数据结构，形象的说索引就是数据库的目录。

MySQL 除了维护数据以外，还会额外维护索引的数据结构，这属于以空间换时间。

有了索引之后，MySQL 就不需要一行一行地全表扫描，而是能像查字典一样，沿着 B+ 树快速定位到数据，大幅减少 IO 和 CPU 的消耗。

2. MySQL 有哪些索引？

MySQL 主要有主键索引、普通索引、唯一索引、前缀索引和联合索引这几种索引。

• Innodb 引擎会要求每一张表都必须要有一个主键索引，比如表里的 id 字段就是主键索引。
• 对于需要保证数据不重复的字段，如手机号、身份证号等，我们可以建立唯一索引。
• 针对查询比较频繁的字段，我们可以针对这个字段建立最常用的普通索引。
• 对于长字符字段，比如文章标题、商品名称等，我们可以只对这些字段的前缀部分建立索引，这就是前缀索引，可以减少索引的存储空间。
• 如果是多个字段的话，可以考虑建立联合索引，利用多字段组合查询来提高查询效率。