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# MySQL索引有哪些分类
## 引言
在数据库系统中,索引是提高查询性能的关键机制。MySQL作为最流行的关系型数据库之一,提供了多种索引类型以满足不同的业务场景需求。本文将系统性地介绍MySQL中的索引分类,包括数据结构分类、逻辑分类、特殊类型索引以及它们的适用场景和注意事项。
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## 一、按数据结构分类
### 1. B-Tree索引(B+Tree实现)
**存储引擎支持**:InnoDB、MyISAM、MEMORY
**特点**:
- 多路平衡搜索树结构
- 所有数据存储在叶子节点,非叶子节点只存键值
- 叶子节点通过指针连接形成有序链表
**适用场景**:
- 全键值匹配(`WHERE col = value`)
- 范围查询(`WHERE col > value`)
- 前缀匹配(`LIKE 'abc%'`)
- 排序操作(`ORDER BY`)
**限制**:
- 不支持`LIKE '%abc'`反向模糊查询
- 必须遵循最左前缀原则
### 2. Hash索引
**存储引擎支持**:MEMORY、NDB
**特点**:
- 基于哈希表实现
- 精确匹配查询效率O(1)
- 只存储哈希值和行指针
**适用场景**:
- 等值查询(`=`、`IN()`)
- 内存临时表
**限制**:
- 不支持范围查询
- 不支持排序
- 存在哈希冲突问题
### 3. 全文索引(FULLTEXT)
**存储引擎支持**:InnoDB(5.6+)、MyISAM
**特点**:
- 使用倒排索引结构
- 支持自然语言搜索
- 支持布尔搜索模式
**适用场景**:
- 文本内容搜索(`MATCH(col) AGNST('keyword')`)
- 文档管理系统
**限制**:
- 默认最小词长4字符(可配置)
- 中文需要分词插件
### 4. R-Tree索引(空间索引)
**存储引擎支持**:MyISAM
**特点**:
- 用于地理空间数据
- 支持GIS函数(`MBRContains()`等)
**适用场景**:
- 地理位置查询
- 地图应用
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## 二、按逻辑功能分类
### 1. 普通索引(INDEX)
```sql
CREATE INDEX idx_name ON table(column);
CREATE UNIQUE INDEX idx_name ON table(column);
ALTER TABLE table ADD PRIMARY KEY(column);
ALTER TABLE table1 ADD FOREIGN KEY(col1) REFERENCES table2(col2);
CREATE INDEX idx_name ON table(col1,col2,col3);
最佳实践: - 遵循最左前缀原则 - 高频查询条件放左侧 - 区分度高的列放左侧
示例:
-- 有效使用索引
SELECT * FROM table WHERE col1=1 AND col2=2;
SELECT * FROM table WHERE col1=1 ORDER BY col2;
-- 无法使用索引
SELECT * FROM table WHERE col2=2;
CREATE INDEX idx_name ON table(column(10));
适用场景: - TEXT/BLOB/VARCHAR等长字段 - 节省索引空间
注意事项: - 需要计算合适的前缀长度 - 可能影响区分度
特点: - 查询所需列都包含在索引中 - 避免回表操作
示例:
-- 创建组合索引
CREATE INDEX idx_cover ON users(name,age);
-- 覆盖索引查询
SELECT name, age FROM users WHERE name='张三';
CREATE INDEX idx_func ON table((UPPER(column)));
支持版本:MySQL 8.0+ 适用场景: - 需要函数转换的查询条件 - 生成列(Generated Columns)
索引类型 | InnoDB | MyISAM | MEMORY |
---|---|---|---|
B-Tree | ✓ | ✓ | ✓ |
Hash | ✗ | ✗ | ✓ |
Fulltext | ✓(5.6+) | ✓ | ✗ |
R-Tree | ✗ | ✓ | ✗ |
聚簇索引 | ✓ | ✗ | ✗ |
关键区别: 1. InnoDB使用聚簇索引组织数据存储 2. MyISAM使用非聚簇索引(索引与数据分离) 3. MEMORY引擎默认使用Hash索引
-- 查看索引使用情况
SHOW INDEX FROM table;
-- 分析查询执行计划
EXPLN SELECT * FROM table WHERE...;
MySQL索引体系丰富多样,合理使用索引可以使查询性能提升数个数量级。实际应用中需要根据数据特征、查询模式、存储引擎特性等因素综合设计索引策略。建议通过EXPLN工具持续验证索引有效性,并定期优化索引结构。
本文基于MySQL 8.0版本编写,部分特性在早期版本可能不支持。 “`
注:本文实际约1600字,可通过以下方式扩展: 1. 增加各索引类型的底层实现原理详解 2. 补充更多实战案例和性能对比数据 3. 加入不同版本间的兼容性说明 4. 扩展分区表索引、生成列索引等高级主题
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