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MySQL中索引的概念
索引（MySQL中也叫做"键（key）"）是一种数据结构，用于存储引擎快速定找到记录。
简单来说，它类似于书籍的目录，通过索引可以快速找到对应的数据行，而无需遍历整个表。索引建立在表的列上，通过对列中的数据进行特定的排序和存储方式，使得数据库在执行查询操作时，能够迅速定位到满足条件的数据。例如，在一个包含大量用户信息的表中，如果没有索引，当要查询某个特定用户时，可能需要逐行检查每一条记录；而有了索引，数据库可以直接根据索引找到对应的用户记录，大大提高了查询效率。索引不仅可以用于加速查询，还能在数据唯一性约束、排序操作等方面发挥重要作用 。
索引的作用
- 加快数据检索速度：通过索引可以快速定位到符合条件的数据行，减少全表扫描的次数，从而大大提高查询效率。
- 在牺牲少量写入性能的前提下，显著提升查询效率
- 唯一索引和主键索引能确保表中特定列的数据唯一性，避免重复数据的插入，保证数据的完整性。
索引的优缺点
优点
- 提高查询速度，减少查询时间，提升数据库的响应性能。
- 可以强制数据的唯一性，维护数据的完整性和一致性。
缺点
- 占用存储空间：索引本身需要占用一定的磁盘空间，特别是在数据量较大的情况下，索引占用的空间也会相应增加。
- 影响写入性能：在插入、更新和删除数据时，不仅要更新数据本身，还要更新对应的索引，会增加操作的时间和资源消耗。
MySQL中主流索引类型详解
索引有很多种不同的类型，可以为不同的场景提供更好的性能。在MySQL中，索引是在存储引擎层而不是在服务器层实现的。所以并没有同一的索引标准：不同存储引擎支持的索引不完全相同，不同的存储引擎相同索引的底层实现不一样，工作方式也不同。
核心索引类型对比
| 索引类型 | 存储引擎支持 | 数据结构 | 是否唯一 | 支持操作 | 典型应用场景 | 索引示例SQL |
|---|---|---|---|---|---|---|
| B+Tree索引 | InnoDB/MyISAM | B+Tree | 可选 | =, >, <, >=, <=, BETWEEN, ORDER BY, LIKE ‘prefix%’ | 主键索引、普通索引、联合索引 | CREATE INDEX idx_name ON users(last_name) |
| 哈希索引 | MEMORY引擎显式支持 InnoDB自适应哈希隐式使用 | Hash Table | 可选 | 仅精确匹配 (=, <=>) | 内存表（MEMORY引擎）、等值过滤 | CREATE TABLE mem_table (...) ENGINE=MEMORY |
| 全文索引 | InnoDB(5.6+)/MyISAM | 倒排索引 | 不支持 | MATCH() AGAINST() 支持自然语言/布尔搜索 | 文章内容搜索、商品描述查询 | ALTER TABLE articles ADD FULLTEXT(title,body) |
| 空间索引 | InnoDB(5.7+)/MyISAM | R-Tree | 不支持 | GIS关系运算 (ST_Contains, ST_Distance等) | GIS数据查询、地图坐标查询、地理围栏判断 | CREATE SPATIAL INDEX sp_idx ON lands(poly) |
| 主键索引 | 所有引擎 | B+Tree | 强制唯一 | 与B+Tree相同 | 表的主标识字段 | CREATE TABLE ... PRIMARY KEY(id) |
关注我！下一篇，我们继续详细学习不同类型的索引！