索引的基础知识（入门级）

本文主要是介绍索引的基础知识（入门级），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

文章目录

前言
什么是索引？
主键索引
索引的优点与缺点
索引的分类
- 按照数据结构分类
- 按照物理存储分类
- 按照字段特性分类
- 按照字段个数分类
总结

前言

MySQL 的索引是面试的高频考点也是我们在日常开发中用于优化 SQL 语句性能的神器。

今天跟大家讲一讲 MySQL 的索引入门篇章。对索引的知识有大概的了解…

什么是索引？

索引就是一种可以快速查询的数据结构，在MySQL中担任着提高查询性能的角色。

打个比方：一本书的目录，通过目录我们可以快速找到这本书的第一章，第二章分别在第几页，这个目录相当于索引

主键索引

每一张表都必须有主键索引，在创建表时，如果没有主动的创建索引，存储引擎 Innodb 会选择一个唯一，不重复，不为空的字段作为主键索引。如果没有这个字段的话，Innodb 会创建一个隐式的自增的主键索引。

索引的优点与缺点

优点：索引可以提高性能的查询。提高SQL性能

缺点：索引不是越多越多，当执行更新SQL语句时，索引也会动态的改变。这会拉慢更新的性能。
而且索引是占用物理存储空间的，所以索引是会造成空间的使用加大。

索引的分类

索引可以按照数据结构、字段特性、字段个数、物理存储进行分类。

按照数据结构分类

索引的数据结构有Hash，B 树，B+树，RTree 等等，目前 Innodb 存储引擎默认的索引结构是 B+ 树。存储引擎的基础知识可以看往期文章（MySQL 的存储引擎）。

为什么 Innodb 要选择 B+ 树当做默认的存储引擎呢？

B+树是 B 树的一种变异树，B 是 balance 平衡的意思。

我们来看一看B+树与B树的区别就知道为什么选择 B+ 树作为存储引擎的索引结构了。

B+ 树只有叶子节点是存放索引（Key）跟数据（Data）的，其他节点都是存放索引。而B树的所有节点都存放索引（Key）跟数据（Data）。使用 B+ 时的结构更利于查询。
B+ 树的叶子节点之间是通过双向链表相连，可以适用于范围查询。而 B 树没有这种结构

相比之下，B+树的查询性能更加的稳定以及效率高。

按照物理存储分类

物理存储分类分为：聚簇索引（主键索引）与非聚簇索引（二级索引）。

聚簇索引：索引与数据存储在一块，在叶子节点中，key 为索引，value 为用户记录的所有数据， Innodb 默认的主键索引结构就是聚簇索引。

非聚簇索引：索引与数据分离的结构，在叶子节点中，key 为二级索引，value 为主键索引，当我们查询的内容不是主键的话，就需要根据这个主键再去聚簇索引中查询其他数据，这样查询了两次 B + 树，就叫做**【回表】查询。如果我们查询的内容在非聚簇索引中可以找到，比如查询主键值时，这样我们只需要查询一次 B+ 树就可以返回数据了，就叫做【覆盖索引】**。