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🐼作者：不能再留遗憾了🐼
🎆专栏：MySQL学习🎆
🚗本文章主要内容：详细介绍如何查看、创建和删除MySQL索引，以及MySQL索引的底层原理：B+树。🚗

前言

各位朋友们，大家好！前面我们已经介绍了MySQL的库和表操作，今天我将为大家分享使数据库查询更加高效的MySQL索引，如果大家觉得博主的文章对你有用的话，记得点个赞哦！😘

什么是MySQL索引

MySQL索引是一种用于加速对MySQL数据库表中数据的查找的数据结构。它可以帮助MySQL数据库在查询时快速定位到所需数据，从而提高查询效率。

MySQL索引基于数据表的某一列或多列创建，并按照一定的算法进行排序存储，以快速地返回符合条件的数据。通常情况下，索引可以被创建在表的主键列、唯一约束列、普通列上，其中主键和唯一约束列上的索引是最常用的。

使用索引可以有效地加快查询操作的速度，但也会增加写操作的开销。因此，在创建索引时需要根据实际情况进行权衡考虑。

MySQL索引的作用

1.提高查询速度：索引可以加速MySQL数据库执行SELECT查询语句的速度。MySQL在查询时可以利用索引直接定位到所需的数据行，而不必遍历整个数据表。

2.保证数据的唯一性：在MySQL数据库中，主键或唯一约束列上的索引能够保证数据的唯一性，避免重复数据的出现。

3.提高排序速度：当对某一个列进行ORDER BY操作时，MySQL可以利用索引进行快速排序，避免在内存中执行排序操作所造成的效率低下。

4.加速数据表的连接：当数据表之间进行JOIN操作时，MySQL可以利用索引快速定位所需数据，并将其连接成需要的结果。

MySQL索引适合在哪些场景下使用

因为MySQL索引虽然提高了查询的效率，但是也需要付出一定的代价。

1.需要付出额外的空间代价来保存索引数据
2.索引可能会拖慢新增、删除、修改的速度

MySQL索引通常在一下场景下使用：

1.经常查询的列：如果一个列经常被用于 SELECT 或 WHERE，那么它应该被索引。这种情况下，索引可以大大提高查询的性能。

2.唯一性列：主键、唯一性约束条件和外键都应该创建索引，这可以确保数据表的数据唯一性，并保证数据表间连接的性能。

3.经常连接的表：如果两个或多个表经常出现在 JOIN 语句中，那么创建这些表之间连接所需的列上的索引，可以大大提高查询的性能。

4.经常排序的列： 如果一个数据表中的某个列经常出现在 ORDER BY 子句中，那么索引可以大大提高排序操作的速度。

5.经常分组的列： 如果一个数据表中的某个列经常用于聚合操作（如SUM、COUNT、AVG等），那么索引可以大大提高聚合操作的性能。

如何使用MySQL索引

查看索引

show index from 表名

每一列所表示的含义：

Table：索引所属的数据表名。
Non_unique：这个索引是否是唯一索引。如果值为0，表示是唯一索引；如果值为1，表示非唯一索引。
Key_name：索引的名称。
Seq_in_index：索引中字段的位置。索引可以涉及到多个字段，这个字段标识了当前字段在索引中的位置。
Column_name：索引所在的列名。
Collation：索引的字符集。
Cardinality：索引中的唯一值的数量。
Sub_part：索引使用的列的前缀长度。
Packed：索引是否使用压缩。
Null：索引是否可以插入空值。
Index_type：索引的类型，可能是BTREE、HASH、FULLTEXT等。
Comment：关于索引的一些注释信息。

创建索引

create index 索引名 on 表名(列名);

查看表结构

desc student;

创建索引并查看

create index index_sn on student(sn);
show index from student;

删除索引

drop index 索引名 on 表名

drop index index_sn on student;
show index from student;

MySQL索引的底层结构

MySQL索引的底层结构不是二叉搜索树和哈希表，而是B+树。说到B+树，大家可能都知道还有一个B树，B+树是在B树的基础上发展来的。

B树

🎁B树是一种多路查找树，用于在大小可变的文件中进行查找和排序。B树通常被用来实现数据库或文件系统中的数据结构，它具有平衡读写性能、支持数据的动态更新和查询复杂度低等优点。
🙌B树的基本思想是将关键字和数据元素按序存储在树的结点中，并按特定规则组织树形结构。B树的每个结点最多可以有m个子树，若结点中存储的关键字数为n，那么该结点中应有n+1个指向子树的指针。B树的关键字按大小顺序排列，且结点中所有关键字不重复。

下面就是一个简单的B树

B树的特点：
1.B树可以高效地支持多路查找。通过对结点进行平衡，B树的查找性能稳定，在最坏情况下仅需要O(log n)的时间复杂度即可在树结构中查找到一个关键字。

2.B树可以高效地支持数据的动态更新和平衡。通过在插入和删除操作中对树的平衡进行自我调整，B树能够高效地对数据的动态更新进行处理。

3.B树的每个结点可以存储更多的关键字和数据元素，进而减少磁盘I/O的次数，提高整体的查找和排序性能。

B+树

B+树是一种多路查找树，是B树的一种变种。B+树与B树的主要区别是：B+树的非叶子结点只包含导航信息，不包含实际数据；B+树的关键字只出现在叶子结点中，而且叶子结点本身按关键字大小顺序存储，且相邻叶子结点通过指针连接。

📱B+树的特点：

1.B+树的非叶子结点不存储数据，只存储导航信息。这种设计可以使得B+树的内部结构更加紧凑，从而减少树的高度，提高查询效率。

2.B+树的所有叶子结点都包含了相同的信息，因此可以很方便地实现区间查找或范围查找。这种设计也提高了B+树的查询性能。

3.类似B树，B+树也是平衡树，每个节点内部都包含多个关键字，能够有效支持多值查找和排序。

4.B+树的叶子结点之间可以用指针串接起来，形成一个有序链表，因此可以支持快速的区间遍历和排序数据。

🏀B+树的优势：
1.更快的查找性能：B+树在非叶子节点只存储索引信息，数据都存放在叶子节点中。当进行查找时，只需要从根节点开始往下遍历，每个非叶子节点只需要加载一次就能定位到数据所在的叶子节点，从而大大提高了查询效率。

2.更高的稳定性：B+树的非叶子节点只存储索引，而数据都存放在叶子节点中。当叶子节点变化时，只会对叶子节点进行操作，而非叶子节点不会改变，这种特性大大增加了数据结构的稳定性，减少了出错率。

3.适应范围更广：B+树能够适应更广范围的磁盘IO操作，因为B+树的叶子节点都是通过链表相互连接的，能够更加快速地支持区间查找和遍历操作，适用于海量数据存储和查询场景。

4.更高的顺序访问性能：由于B+树的叶子节点是按顺序进行存储的，因此能够更加快速地进行顺序遍历操作，特别是在需要频繁进行范围查询操作的场景，能够极大地提升性能。

注意

当表中存在一个主键索引时，如果还存在另一个索引，那么还是以主键索引为主构建B+树，叶子节点组织所有的数据行，而另一个非主键索引也会额外构架一个B+树，但是这个 B+ 树的叶子节点就不再存储这一行的完整数据，而是存主键的索引，还需要通过主键 索引 去主键的 B+ 树里再查一次（查两次 B+ 树），这个过程被称为回表