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title: MySQL索引详解
description: MySQL索引详解，深入剖析B+树索引结构、聚簇索引与二级索引的区别、联合索引与最左前缀原则、覆盖索引与索引下推优化，以及常见的索引失效场景。
category: 数据库
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  - MySQL
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      content: MySQL索引,B+树索引,聚簇索引,覆盖索引,联合索引,索引下推,回表查询,索引失效,最左前缀原则
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> 感谢[WT-AHA](https://github.com/WT-AHA)对本文的完善，相关 PR：<https://github.com/Snailclimb/JavaGuide/pull/1648> 。

但凡经历过几场面试的小伙伴，应该都清楚，数据库索引这个知识点在面试中出现的频率高到离谱。

除了对于准备面试来说非常重要之外，善用索引对 SQL 的性能提升非常明显，是一个性价比较高的 SQL 优化手段。

## 索引介绍

**索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构，其本质可以看成是一种排序好的数据结构。**

索引的作用就相当于书的目录。打个比方：我们在查字典的时候，如果没有目录，那我们就只能一页一页地去找我们需要查的那个字，速度很慢；如果有目录了，我们只需要先去目录里查找字的位置，然后直接翻到那一页就行了。

索引底层数据结构存在很多种类型，常见的索引结构有：B 树、 B+ 树 和 Hash、红黑树。在 MySQL 中，无论是 Innodb 还是 MyISAM，都使用了 B+ 树作为索引结构。

## 索引的优缺点

**索引的优点：**

1. **查询速度起飞 (主要目的)**：通过索引，数据库可以**大幅减少需要扫描的数据量**，直接定位到符合条件的记录，从而显著加快数据检索速度，减少磁盘 I/O 次数。
2. **保证数据唯一性**：通过创建**唯一索引 (Unique Index)**，可以确保表中的某一列（或几列组合）的值是独一无二的，比如用户 ID、邮箱等。主键本身就是一种唯一索引。
3. **加速排序和分组**：如果查询中的 ORDER BY 或 GROUP BY 子句涉及的列建有索引，数据库往往可以直接利用索引已经排好序的特性，避免额外的排序操作，从而提升性能。

**索引的缺点：**

1. **创建和维护耗时**：创建索引本身需要时间，特别是对大表操作时。更重要的是，当对表中的数据进行**增、删、改 (DML 操作)** 时，不仅要操作数据本身，相关的索引也必须动态更新和维护，这会**降低这些 DML 操作的执行效率**。
2. **占用存储空间**：索引本质上也是一种数据结构，需要以物理文件（或内存结构）的形式存储，因此会**额外占用一定的磁盘空间**。索引越多、越大，占用的空间也就越多。
3. **可能被误用或失效**：如果索引设计不当，或者查询语句写得不好，数据库优化器可能不会选择使用索引（或者选错索引），反而导致性能下降。

**那么，用了索引就一定能提高查询性能吗？**

**不一定。** 大多数情况下，合理使用索引确实比全表扫描快得多。但也有例外：

- **数据量太小**：如果表里的数据非常少（比如就几百条），全表扫描可能比通过索引查找更快，因为走索引本身也有开销。
- **查询结果集占比过大**：如果要查询的数据占了整张表的大部分（比如超过 20%-30%），优化器可能会认为全表扫描更划算，因为通过索引多次回表（随机 I/O）的成本可能高于一次顺序的全表扫描。
- **索引维护不当或统计信息过时**：导致优化器做出错误判断。

## 索引底层数据结构选型

### Hash 表

哈希表是键值对的集合，通过键(key)即可快速取出对应的值(value)，因此哈希表可以快速检索数据（接近 O(1)）。

**为何能够通过 key 快速取出 value 呢？** 原因在于 **哈希算法**（也叫散列算法）。通过哈希算法，我们可以快速找到 key 对应的 index，找到了 index 也就找到了对应的 value。

```java
hash = hashfunc(key)
index = hash % array_size
```

![](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/database/mysql20210513092328171.png)

但是！哈希算法有个 **Hash 冲突** 问题，也就是说多个不同的 key 最后得到的 index 相同。通常情况下，我们常用的解决办法是 **链地址法**。链地址法就是将哈希冲突数据存放在链表中。就比如 JDK1.8 之前 `HashMap` 就是通过链地址法来解决哈希冲突的。不过，JDK1.8 以后`HashMap`为了提高链表过长时的搜索效率，引入了红黑树。

![](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/database/mysql20210513092224836.png)

为了减少 Hash 冲突的发生，一个好的哈希函数应该“均匀地”将数据分布在整个可能的哈希值集合中。

MySQL 的 InnoDB 存储引擎不直接支持常规的哈希索引，但是，InnoDB 存储引擎中存在一种特殊的“自适应哈希索引”（Adaptive Hash Index），自适应哈希索引并不是传统意义上的纯哈希索引，而是结合了 B+Tree 和哈希索引的特点，以便更好地适应实际应用中的数据访问模式和性能需求。自适应哈希索引的每个哈希桶实际上是一个小型的 B+Tree 结构。这个 B+Tree 结构可以存储多个键值对，而不仅仅是一个键。这有助于减少哈希冲突链的长度，提高了索引的效率。关于 Adaptive Hash Index 的详细介绍，可以查看 [MySQL 各种“Buffer”之 Adaptive Hash Index](https://mp.weixin.qq.com/s/ra4v1XR5pzSWc-qtGO-dBg) 这篇文章。

既然哈希表这么快，**为什么 MySQL 没有使用其作为索引的数据结构呢？** 主要是因为 Hash 索引不支持顺序和范围查询。假如我们要对表中的数据进行排序或者进行范围查询，那 Hash 索引可就不行了。并且，每次 IO 只能取一个。

试想一种情况：

```java
SELECT * FROM tb1 WHERE id < 500;
```

在这种范围查询中，优势非常大，直接遍历比 500 小的叶子节点就够了。而 Hash 索引是根据 hash 算法来定位的，难不成还要把 1 - 499 的数据，每个都进行一次 hash 计算来定位吗？这就是 Hash 最大的缺点了。

### 二叉查找树（BST）

二叉查找树（Binary Search Tree）是一种基于二叉树的数据结构，它具有以下特点：

1. 左子树所有节点的值均小于根节点的值。
2. 右子树所有节点的值均大于根节点的值。
3. 左右子树也分别为二叉查找树。

当二叉查找树是平衡的时候，也就是树的每个节点的左右子树深度相差不超过 1 的时候，查询的时间复杂度为 O(log2(N))，具有比较高的效率。然而，当二叉查找树不平衡时，例如在最坏情况下（有序插入节点），树会退化成线性链表（也被称为斜树），导致查询效率急剧下降，时间复杂退化为 O(N)。

![斜树](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/cs-basics/data-structure/oblique-tree.png)

也就是说，**二叉查找树的性能非常依赖于它的平衡程度，这就导致其不适合作为 MySQL 底层索引的数据结构。**

为了解决这个问题，并提高查询效率，人们发明了多种在二叉查找树基础上的改进型数据结构，如平衡二叉树、B-Tree、B+Tree 等。

### AVL 树

AVL 树是计算机科学中最早被发明的自平衡二叉查找树，它的名称来自于发明者 G.M. Adelson-Velsky 和 E.M. Landis 的名字缩写。AVL 树的特点是保证任何节点的左右子树高度之差不超过 1，因此也被称为高度平衡二叉树，它的查找、插入和删除在平均和最坏情况下的时间复杂度都是 O(logn)。

![](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/cs-basics/data-structure/avl-tree.png)

AVL 树采用了旋转操作来保持平衡。主要有四种旋转操作：LL 旋转、RR 旋转、LR 旋转和 RL 旋转。其中 LL 旋转和 RR 旋转分别用于处理左左和右右失衡，而 LR 旋转和 RL 旋转则用于处理左右和右左失衡。

由于 AVL 树需要频繁地进行旋转操作来保持平衡，因此会有较大的计算开销进而降低了数据库写操作的性能。并且， 在使用 AVL 树时，每个树节点仅存储一个数据，而每次进行磁盘 IO 时只能读取一个节点的数据，如果需要查询的数据分布在多个节点上，那么就需要进行多次磁盘 IO。**磁盘 IO 是一项耗时的操作，在设计数据库索引时，我们需要优先考虑如何最大限度地减少磁盘 IO 操作的次数。**

实际应用中，AVL 树使用的并不多。

### 红黑树

红黑树是一种自平衡二叉查找树，通过在插入和删除节点时进行颜色变换和旋转操作，使得树始终保持平衡状态，它具有以下特点：

1. 每个节点非红即黑；
2. 根节点总是黑色的；
3. 每个叶子节点都是黑色的空节点（NIL 节点）；
4. 如果节点是红色的，则它的子节点必须是黑色的（反之不一定）；
5. 从任意节点到它的叶子节点或空子节点的每条路径，必须包含相同数目的黑色节点（即相同的黑色高度）。

![红黑树](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/cs-basics/data-structure/red-black-tree.png)

和 AVL 树不同的是，红黑树并不追求严格的平衡，而是大致的平衡。正因如此，红黑树的查询效率稍有下降，因为红黑树的平衡性相对较弱，可能会导致树的高度较高，这可能会导致一些数据需要进行多次磁盘 IO 操作才能查询到，这也是 MySQL 没有选择红黑树的主要原因。也正因如此，红黑树的插入和删除操作效率大大提高了，因为红黑树在插入和删除节点时只需进行 O(1) 次数的旋转和变色操作，即可保持基本平衡状态，而不需要像 AVL 树一样进行 O(logn) 次数的旋转操作。

**红黑树的应用还是比较广泛的，TreeMap、TreeSet 以及 JDK1.8 的 HashMap 底层都用到了红黑树。对于数据在内存中的这种情况来说，红黑树的表现是非常优异的。**

关于二叉搜索树、AVL 树、红黑树、B 树和 B+ 树的基础对比，可以先看 [树结构详解](../../cs-basics/data-structure/tree.md) 和 [红黑树详解](../../cs-basics/data-structure/red-black-tree.md)。

### B 树& B+ 树

B 树也称 B- 树，全称为 **多路平衡查找树**，B+ 树是 B 树的一种变体。B 树和 B+ 树中的 B 是 `Balanced`（平衡）的意思。

目前大部分数据库系统及文件系统都采用 B-Tree 或其变种 B+Tree 作为索引结构。

**B 树& B+ 树两者有何异同呢？**

- B 树的所有节点既存放键(key)也存放数据(data)，而 B+ 树只有叶子节点存放 key 和 data，其他内节点只存放 key。
- B 树的叶子节点都是独立的；B+ 树的叶子节点有一条引用链指向与它相邻的叶子节点。
- B 树的检索的过程相当于对范围内的每个节点的关键字做二分查找，可能还没有到达叶子节点，检索就结束了。而 B+ 树的检索效率就很稳定了，任何查找都是从根节点到叶子节点的过程，叶子节点的顺序检索很明显。
- 在 B 树中进行范围查询时，首先找到要查找的下限，然后对 B 树进行中序遍历，直到找到查找的上限；而 B+ 树的范围查询，只需要对链表进行遍历即可。

综上，B+ 树与 B 树相比，具备更少的 IO 次数、更稳定的查询效率和更适于范围查询这些优势。

如果只想从数据结构角度快速复盘 B 树和 B+ 树，可以回到 [树结构详解](../../cs-basics/data-structure/tree.md) 的面试复盘部分。

在 MySQL 中，MyISAM 引擎和 InnoDB 引擎都是使用 B+Tree 作为索引结构，但是，两者的实现方式不太一样。（下面的内容整理自《Java 工程师修炼之道》）

> MyISAM 引擎中，B+Tree 叶节点的 data 域存放的是数据记录的地址。在索引检索的时候，首先按照 B+Tree 搜索算法搜索索引，如果指定的 Key 存在，则取出其 data 域的值，然后以 data 域的值为地址读取相应的数据记录。这被称为“**非聚簇索引（非聚集索引）**”。
>
> InnoDB 引擎中，其数据文件本身就是索引文件。相比 MyISAM，索引文件和数据文件是分离的，其表数据文件本身就是按 B+Tree 组织的一个索引结构，树的叶节点 data 域保存了完整的数据记录。这个索引的 key 是数据表的主键，因此 InnoDB 表数据文件本身就是主索引。这被称为“**聚簇索引（聚集索引）**”，而其余的索引都作为 **辅助索引**，辅助索引的 data 域存储相应记录主键的值而不是地址，这也是和 MyISAM 不同的地方。在根据主索引搜索时，直接找到 key 所在的节点即可取出数据；在根据辅助索引查找时，则需要先取出主键的值，再走一遍主索引。 因此，在设计表的时候，不建议使用过长的字段作为主键，也不建议使用非单调的字段作为主键，这样会造成主索引频繁分裂。

## 索引类型总结

按照数据结构维度划分：

- BTree 索引：MySQL 里默认和最常用的索引类型。只有叶子节点存储 value，非叶子节点只有指针和 key。存储引擎 MyISAM 和 InnoDB 实现 BTree 索引都是使用 B+Tree，但二者实现方式不一样（前面已经介绍了）。
- 哈希索引：类似键值对的形式，一次即可定位。
- RTree 索引：一般不会使用，仅支持 geometry 数据类型，优势在于范围查找，效率较低，通常使用搜索引擎如 ElasticSearch 代替。
- 全文索引：对文本的内容进行分词，进行搜索。目前只有 `CHAR`、`VARCHAR`、`TEXT` 列上可以创建全文索引。一般不会使用，效率较低，通常使用搜索引擎如 ElasticSearch 代替。

按照底层存储方式角度划分：

- 聚簇索引（聚集索引）：索引结构和数据一起存放的索引，InnoDB 中的主键索引就属于聚簇索引。
- 非聚簇索引（非聚集索引）：索引结构和数据分开存放的索引，二级索引（辅助索引）就属于非聚簇索引。MySQL 的 MyISAM 引擎，不管主键还是非主键，使用的都是非聚簇索引。

按照应用维度划分：

- 主键索引：加速查询 + 列值唯一（不可以有 NULL）+ 表中只有一个。
- 普通索引：仅加速查询。
- 唯一索引：加速查询 + 列值唯一（可以有 NULL）。
- 覆盖索引：一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值。
- 联合索引：多列值组成一个索引，专门用于组合搜索，其效率大于索引合并。
- 全文索引：对文本的内容进行分词，进行搜索。目前只有 `CHAR`、`VARCHAR`、`TEXT` 列上可以创建全文索引。一般不会使用，效率较低，通常使用搜索引擎如 ElasticSearch 代替。
- 前缀索引：对文本的前几个字符创建索引，相比普通索引建立的数据更小，因为只取前几个字符。

MySQL 8.x 中实现的索引新特性：

- 隐藏索引：也称为不可见索引，不会被优化器使用，但是仍然需要维护，通常会软删除和灰度发布的场景中使用。主键不能设置为隐藏（包括显式设置或隐式设置）。
- 降序索引：之前的版本就支持通过 desc 来指定索引为降序，但实际上创建的仍然是常规的升序索引。直到 MySQL 8.x 版本才开始真正支持降序索引。另外，在 MySQL 8.x 版本中，不再对 GROUP BY 语句进行隐式排序。
- 函数索引：从 MySQL 8.0.13 版本开始支持在索引中使用函数或者表达式的值，也就是在索引中可以包含函数或者表达式。

## 主键索引（Primary Key）

数据表的主键列使用的就是主键索引。

一张数据表有只能有一个主键，并且主键不能为 null，不能重复。

在 MySQL 的 InnoDB 的表中，当没有显示的指定表的主键时，InnoDB 会自动先检查表中是否有唯一索引且不允许存在 null 值的字段，如果有，则选择该字段为默认的主键，否则 InnoDB 将会自动创建一个 6Byte 的自增主键。

![主键索引](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/open-source-project/cluster-index.png)

## 二级索引

二级索引（Secondary Index）的叶子节点存储的数据是主键的值，也就是说，通过二级索引可以定位主键的位置，二级索引又称为辅助索引/非主键索引。

唯一索引、普通索引、前缀索引等索引都属于二级索引。

PS：不懂的同学可以暂存疑，慢慢往下看，后面会有答案的，也可以自行搜索。

1. **唯一索引（Unique Key）**：唯一索引也是一种约束。唯一索引的属性列不能出现重复的数据，但是允许数据为 NULL，一张表允许创建多个唯一索引。 建立唯一索引的目的大部分时候都是为了该属性列的数据的唯一性，而不是为了查询效率。
2. **普通索引（Index）**：普通索引的唯一作用就是为了快速查询数据。一张表允许创建多个普通索引，并允许数据重复和 NULL。
3. **前缀索引（Prefix）**：前缀索引只适用于字符串类型的数据。前缀索引是对文本的前几个字符创建索引，相比普通索引建立的数据更小，因为只取前几个字符。
4. **全文索引（Full Text）**：全文索引主要是为了检索大文本数据中的关键字的信息，是目前搜索引擎数据库使用的一种技术。Mysql5.6 之前只有 MyISAM 引擎支持全文索引，5.6 之后 InnoDB 也支持了全文索引。

二级索引：

![二级索引](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/open-source-project/no-cluster-index.png)

## 聚簇索引与非聚簇索引

### 聚簇索引（聚集索引）

#### 聚簇索引介绍

聚簇索引（Clustered Index）即索引结构和数据一起存放的索引，并不是一种单独的索引类型。InnoDB 中的主键索引就属于聚簇索引。

在 MySQL 中，InnoDB 引擎的表的 `.ibd`文件就包含了该表的索引和数据，对于 InnoDB 引擎表来说，该表的索引（B+ 树）的每个非叶子节点存储索引，叶子节点存储索引和索引对应的数据。

#### 聚簇索引的优缺点

**优点**：

- **查询速度非常快**：聚簇索引的查询速度非常的快，因为整个 B+ 树本身就是一颗多叉平衡树，叶子节点也都是有序的，定位到索引的节点，就相当于定位到了数据。相比于非聚簇索引， 聚簇索引少了一次读取数据的 IO 操作。
- **对排序查找和范围查找优化**：聚簇索引对于主键的排序查找和范围查找速度非常快。

**缺点**：

- **依赖于有序的数据**：因为 B+ 树是多路平衡树，如果索引的数据不是有序的，那么就需要在插入时排序，如果数据是整型还好，否则类似于字符串或 UUID 这种又长又难比较的数据，插入或查找的速度肯定比较慢。
- **更新代价大**：如果对索引列的数据被修改时，那么对应的索引也将会被修改，而且聚簇索引的叶子节点还存放着数据，修改代价肯定是较大的，所以对于主键索引来说，主键一般都是不可被修改的。

### 非聚簇索引（非聚集索引）

#### 非聚簇索引介绍

非聚簇索引（Non-Clustered Index）即索引结构和数据分开存放的索引，并不是一种单独的索引类型。二级索引（辅助索引）就属于非聚簇索引。MySQL 的 MyISAM 引擎，不管主键还是非主键，使用的都是非聚簇索引。

非聚簇索引的叶子节点并不一定存放数据的指针，因为二级索引的叶子节点就存放的是主键，根据主键再回表查数据。

#### 非聚簇索引的优缺点

**优点**：

更新代价比聚簇索引要小。非聚簇索引的更新代价就没有聚簇索引那么大了，非聚簇索引的叶子节点是不存放数据的。

**缺点**：

- **依赖于有序的数据**：跟聚簇索引一样，非聚簇索引也依赖于有序的数据。
- **可能会二次查询（回表）**：这应该是非聚簇索引最大的缺点了。当查到索引对应的指针或主键后，可能还需要根据指针或主键再到数据文件或表中查询。

这是 MySQL 的表的文件截图：

![MySQL 表的文件](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/database/mysql20210420165311654.png)

聚簇索引和非聚簇索引：

![聚簇索引和非聚簇索引](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/database/mysql20210420165326946.png)

#### 非聚簇索引一定回表查询吗（覆盖索引）？

**非聚簇索引不一定回表查询。**

试想一种情况，用户准备使用 SQL 查询用户名，而用户名字段正好建立了索引。

```sql
 SELECT name FROM table WHERE name='guang19';
```

那么这个索引的 key 本身就是 name，查到对应的 name 直接返回就行了，无需回表查询。

即使是 MyISAM 也是这样，虽然 MyISAM 的主键索引确实需要回表，因为它的主键索引的叶子节点存放的是指针。但是！**如果 SQL 查的就是主键呢?**

```sql
SELECT id FROM table WHERE id=1;
```

主键索引本身的 key 就是主键，查到返回就行了。这种情况就称之为覆盖索引了。

## 覆盖索引和联合索引

### 覆盖索引

如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们就称之为 **覆盖索引（Covering Index）**。

在 InnoDB 存储引擎中，非主键索引的叶子节点包含的是主键的值。这意味着，当使用非主键索引进行查询时，数据库会先找到对应的主键值，然后再通过主键索引来定位和检索完整的行数据。这个过程被称为“回表”。

**覆盖索引即需要查询的字段正好是索引的字段，那么直接根据该索引，就可以查到数据了，而无需回表查询。**

> 如主键索引，如果一条 SQL 需要查询主键，那么正好根据主键索引就可以查到主键。再如普通索引，如果一条 SQL 需要查询 name，name 字段正好有索引，
> 那么直接根据这个索引就可以查到数据，也无需回表。

![覆盖索引](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/database/mysql20210420165341868.png)

我们这里简单演示一下覆盖索引的效果。

1、创建一个名为 `cus_order` 的表，来实际测试一下这种排序方式。为了测试方便，`cus_order` 这张表只有 `id`、`score`、`name` 这 3 个字段。

```sql
CREATE TABLE `cus_order` (
  `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `score` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(11) NOT NULL DEFAULT '',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=100000 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
```

2、定义一个简单的存储过程（PROCEDURE）来插入 100w 测试数据。

```sql
DELIMITER ;;
CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `BatchinsertDataToCusOder`(IN start_num INT,IN max_num INT)
BEGIN
      DECLARE i INT default start_num;
      WHILE i < max_num DO
          insert into `cus_order`(`id`, `score`, `name`)
          values (i,RAND() * 1000000,CONCAT('user', i));
          SET i = i + 1;
      END WHILE;
  END;;
DELIMITER ;
```

存储过程定义完成之后，我们执行存储过程即可！

```sql
CALL BatchinsertDataToCusOder(1, 1000000); # 插入100w+的随机数据
```

等待一会，100w 的测试数据就插入完成了！

3、创建覆盖索引并使用 `EXPLAIN` 命令分析。

为了能够对这 100w 数据按照 `score` 进行排序，我们需要执行下面的 SQL 语句。

```sql
#降序排序
SELECT `score`,`name` FROM `cus_order` ORDER BY `score` DESC;
```

使用 `EXPLAIN` 命令分析这条 SQL 语句，通过 `Extra` 这一列的 `Using filesort`，我们发现是没有用到覆盖索引的。

![](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/mysql/not-using-covering-index-demo.png)

不过这也是理所应当，毕竟我们现在还没有创建索引呢！

我们这里以 `score` 和 `name` 两个字段建立联合索引：

```sql
ALTER TABLE `cus_order` ADD INDEX id_score_name(score, name);
```

创建完成之后，再用 `EXPLAIN` 命令分析再次分析这条 SQL 语句。

![](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/mysql/using-covering-index-demo.png)

通过 `Extra` 这一列的 `Using index`，说明这条 SQL 语句成功使用了覆盖索引。

关于 `EXPLAIN` 命令的详细介绍请看：[MySQL 执行计划分析](./mysql-query-execution-plan.md)这篇文章。

### 联合索引

使用表中的多个字段创建索引，就是 **联合索引**，也叫 **组合索引** 或 **复合索引**。

以 `score` 和 `name` 两个字段建立联合索引：

```sql
ALTER TABLE `cus_order` ADD INDEX id_score_name(score, name);
```

### 最左前缀匹配原则

最左前缀匹配原则指的是在使用联合索引时，MySQL 会根据索引中的字段顺序，从左到右依次匹配查询条件中的字段。如果查询条件与索引中的最左侧字段相匹配，那么 MySQL 就会使用索引来过滤数据，这样可以提高查询效率。

最左匹配原则会一直向右匹配，直到遇到范围查询（如 >、<）为止。对于 >=、<=、BETWEEN 以及前缀匹配 LIKE 的范围查询，不会停止匹配。

假设有一个联合索引 `(column1, column2, column3)`，其从左到右的所有前缀为 `(column1)`、`(column1, column2)`、`(column1, column2, column3)`（创建 1 个联合索引相当于创建了 3 个索引），包含这些列的所有查询都会走索引而不会全表扫描。

我们在使用联合索引时，可以将区分度高的字段放在最左边，这也可以过滤更多数据。

我们这里简单演示一下最左前缀匹配的效果。

1、创建一个名为 `student` 的表，这张表只有 `id`、`name`、`class` 这 3 个字段。

```sql
CREATE TABLE `student` (
  `id` int NOT NULL,
  `name` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `class` varchar(100) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `name_class_idx` (`name`,`class`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
```

2、下面我们分别测试三条不同的 SQL 语句。

![](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/database/mysql/leftmost-prefix-matching-rule.png)

```sql
# 可以命中索引
SELECT * FROM student WHERE name = 'Anne Henry';
EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE name = 'Anne Henry' AND class = 'lIrm08RYVk';
# 无法命中索引
SELECT * FROM student WHERE class = 'lIrm08RYVk';
```

再来看一个常见的面试题：如果有索引 `联合索引（a，b，c）`，查询 `a=1 AND c=1` 会走索引么？`c=1` 呢？`b=1 AND c=1` 呢？ `b = 1 AND a = 1 AND  c = 1` 呢？

先不要往下看答案，给自己 3 分钟时间想一想。

1. 查询 `a=1 AND c=1`：根据最左前缀匹配原则，查询可以使用索引的前缀部分。因此，该查询仅在 `a=1` 上使用索引，然后对结果进行 `c=1` 的过滤。
2. 查询 `c=1`：由于查询中不包含最左列 `a`，根据最左前缀匹配原则，整个索引都无法被使用。
3. 查询 `b=1 AND c=1`：和第二种一样的情况，整个索引都不会使用。
4. 查询 `b=1 AND a=1 AND c=1`：这个查询是可以用到索引的。查询优化器分析 SQL 语句时，对于联合索引，会对查询条件进行重排序，以便用到索引。会将 `b=1` 和 `a=1` 的条件进行重排序，变成 `a=1 AND b=1 AND c=1`。

MySQL 8.0.13 版本引入了索引跳跃扫描（Index Skip Scan，简称 ISS），它可以在某些索引查询场景下提高查询效率。在没有 ISS 之前，不满足最左前缀匹配原则的联合索引查询中会执行全表扫描。而 ISS 允许 MySQL 在某些情况下避免全表扫描，即使查询条件不符合最左前缀。不过，这个功能比较鸡肋， 和 Oracle 中的没法比，MySQL 8.0.31 还报告了一个 bug：[Bug #109145 Using index for skip scan cause incorrect result](https://bugs.mysql.com/bug.php?id=109145)（后续版本已经修复）。个人建议知道有这个东西就好，不需要深究，实际项目也不一定能用上。

## 索引下推

**索引下推（Index Condition Pushdown，简称 ICP）** 是 **MySQL 5.6** 版本中提供的一项索引优化功能，它允许存储引擎在索引遍历过程中，执行部分 `WHERE` 字句的判断条件，直接过滤掉不满足条件的记录，从而减少回表次数，提高查询效率。

假设我们有一个名为 `user` 的表，其中包含 `id`、`username`、`zipcode` 和 `birthdate` 4 个字段，创建了联合索引 `(zipcode, birthdate)`。

```sql
CREATE TABLE `user` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL,
  `zipcode` varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL,
  `birthdate` date NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_zipcode_birthdate` (`zipcode`,`birthdate`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1001 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

# 查询 zipcode 为 431200 且生日在 3 月的用户
SELECT * FROM user WHERE zipcode = '431200' AND MONTH(birthdate) = 3;
```

- 没有索引下推之前，即使 `zipcode` 字段利用索引可以帮助我们快速定位到 `zipcode = '431200'` 的用户，但我们仍然需要对每一个找到的用户进行回表操作，获取完整的用户数据，再去判断 `MONTH(birthdate) = 3`。
- 有了索引下推之后，存储引擎会在使用 `zipcode` 字段索引查找 `zipcode = '431200'` 的用户时，同时判断 `MONTH(birthdate) = 3`。这样，只有同时满足条件的记录才会被返回，减少了回表次数。

![](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/database/mysql/index-condition-pushdown.png)

![](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/database/mysql/index-condition-pushdown-graphic-illustration.png)

再来讲讲索引下推的具体原理，先看下面这张 MySQL 简要架构图。

![](https://oss.javaguide.cn/javaguide/13526879-3037b144ed09eb88.png)

MySQL 可以简单分为 Server 层和存储引擎层这两层。Server 层处理查询解析、分析、优化、缓存以及与客户端的交互等操作，而存储引擎层负责数据的存储和读取，MySQL 支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多种存储引擎。

索引下推的 **下推** 其实就是指将部分上层（Server 层）负责的事情，交给了下层（存储引擎层）去处理。

我们这里结合索引下推原理再对上面提到的例子进行解释。

没有索引下推之前：

- 存储引擎层先根据 `zipcode` 索引字段找到所有 `zipcode = '431200'` 的用户的主键 ID，然后二次回表查询，获取完整的用户数据；
- 存储引擎层把所有 `zipcode = '431200'` 的用户数据全部交给 Server 层，Server 层根据 `MONTH(birthdate) = 3` 这一条件再进一步做筛选。

有了索引下推之后：

- 存储引擎层先根据 `zipcode` 索引字段找到所有 `zipcode = '431200'` 的用户，然后直接判断 `MONTH(birthdate) = 3`，筛选出符合条件的主键 ID；
- 二次回表查询，根据符合条件的主键 ID 去获取完整的用户数据；
- 存储引擎层把符合条件的用户数据全部交给 Server 层。

可以看出，**除了可以减少回表次数之外，索引下推还可以减少存储引擎层和 Server 层的数据传输量。**

最后，总结一下索引下推应用范围：

1. 适用于 InnoDB 引擎和 MyISAM 引擎的查询。
2. 适用于执行计划是 range、ref、eq_ref、ref_or_null 的范围查询。
3. 对于 InnoDB 表，仅用于非聚簇索引。索引下推的目标是减少全行读取次数，从而减少 I/O 操作。对于 InnoDB 聚集索引，完整的记录已经读入 InnoDB 缓冲区。在这种情况下使用索引下推不会减少 I/O。
4. 子查询不能使用索引下推，因为子查询通常会创建临时表来处理结果，而这些临时表是没有索引的。
5. 存储过程不能使用索引下推，因为存储引擎无法调用存储函数。

## 正确使用索引的一些建议

### 选择合适的字段创建索引

- **不为 NULL 的字段**：索引字段的数据应该尽量不为 NULL，因为对于数据为 NULL 的字段，数据库较难优化。如果字段频繁被查询，但又避免不了为 NULL，建议使用 0、1、true、false 这样语义较为清晰的短值或短字符作为替代。
- **被频繁查询的字段**：我们创建索引的字段应该是查询操作非常频繁的字段。
- **被作为条件查询的字段**：被作为 WHERE 条件查询的字段，应该被考虑建立索引。
- **频繁需要排序的字段**：索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间。
- **被经常频繁用于连接的字段**：经常用于连接的字段可能是一些外键列，对于外键列并不一定要建立外键，只是说该列涉及到表与表的关系。对于频繁被连接查询的字段，可以考虑建立索引，提高多表连接查询的效率。

### 避免索引失效

索引失效也是慢查询的主要原因之一，常见的导致索引失效的情况有下面这两类：

**1. SQL 写法与底层逻辑冲突（破坏 B+Tree 有序性）**

此类问题最为常见，本质是查询条件让底层的 B+Tree 失去了“二分查找”的快速定位能力。

- **违背最左前缀原则**：跳过联合索引前导列，或遇到范围查询（如 `>`、`<`、`BETWEEN`、`LIKE "abc%"`）导致后续列中断精确定位，降级为范围扫描加过滤。
- **对索引列进行加工**：在 `WHERE` 左侧对索引列进行数学计算或应用函数，导致原始数据发生逻辑改变，在索引树中呈现无序状态。
- **隐式类型转换（隐蔽且致命）**：当“字符串类型的列”去比较“数字类型的值”时，MySQL 会默认在列上套用转换函数，直接破坏树的有序性。
- **LIKE 模糊查询前置通配符**：如 `LIKE "%abc"`，前缀字符的不确定性使得优化器无法锁定扫描区间的起始点。
- **ORDER BY 排序陷阱**：排序列未命中索引、排序方向与索引结构不一致等触发额外的内存或磁盘排序（`Using filesort`）。

**2. 优化器的成本决策（基于 I/O 成本妥协）**

此类问题并非索引本身不可用，而是 MySQL 优化器经过计算后，认为“不走普通索引”整体开销反而更小。

- **无脑 `SELECT \*` 导致回表成本超载**：查询大量非索引覆盖列时，若命中数据量较大（通常超 20%~30%），优化器会判定全表扫描的顺序 I/O 优于频繁回表的随机 I/O，从而主动放弃索引。
- **`OR` 条件导致全表扫描**：只要 `OR` 连接的任意一侧条件没有对应索引，就会触发全表扫描。即使两侧都有索引，若 Index Merge（索引合并）的预期成本过高，依然会被放弃。
- **`IN` 列表过长引发估算失真**：当 `IN` 列表长度超过系统阈值（默认 200）时，优化器会从精准的深入探测（Index Dive）切换为粗略的统计估算，极易因统计信息陈旧而产生执行成本的误判。

详细介绍：[MySQL索引失效场景总结](https://javaguide.cn/database/mysql/mysql-index-invalidation.html)。

### 被频繁更新的字段应该慎重建立索引

虽然索引能带来查询上的效率，但是维护索引的成本也是不小的。 如果一个字段不被经常查询，反而被经常修改，那么就更不应该在这种字段上建立索引了。

### 限制每张表上的索引数量

索引并不是越多越好，建议单张表索引不超过 5 个！索引可以提高效率，同样可以降低效率。

索引可以增加查询效率，但同样也会降低插入和更新的效率，甚至有些情况下会降低查询效率。

因为 MySQL 优化器在选择如何优化查询时，会根据统计信息，对每一个可以用到的索引来进行评估，以生成出一个最好的执行计划，如果同时有很多个索引都可以用于查询，就会增加 MySQL 优化器生成执行计划的时间，同样会降低查询性能。

### 尽可能的考虑建立联合索引而不是单列索引

因为索引是需要占用磁盘空间的，可以简单理解为每个索引都对应着一颗 B+ 树。如果一个表的字段过多，索引过多，那么当这个表的数据达到一个体量后，索引占用的空间也是很多的，且修改索引时，耗费的时间也是较多的。如果是联合索引，多个字段在一个索引上，那么将会节约很大磁盘空间，且修改数据的操作效率也会提升。

### 注意避免冗余索引

冗余索引指的是索引的功能相同，能够命中索引(a, b)就肯定能命中索引(a) ，那么索引(a)就是冗余索引。如(name,city)和(name)这两个索引就是冗余索引，能够命中前者的查询肯定是能够命中后者的。在大多数情况下，都应该尽量扩展已有的索引而不是创建新索引。

### 字符串类型的字段使用前缀索引代替普通索引

前缀索引仅限于字符串类型，较普通索引会占用更小的空间，所以可以考虑使用前缀索引带替普通索引。

### 删除长期未使用的索引

删除长期未使用的索引，不用的索引的存在会造成不必要的性能损耗。

MySQL 5.7 可以通过查询 `sys` 库的 `schema_unused_indexes` 视图来查询哪些索引从未被使用。

### 知道如何分析 SQL 语句是否走索引查询

我们可以使用 `EXPLAIN` 命令来分析 SQL 的 **执行计划** ，这样就知道语句是否命中索引了。执行计划是指一条 SQL 语句在经过 MySQL 查询优化器的优化会后，具体的执行方式。

`EXPLAIN` 并不会真的去执行相关的语句，而是通过 **查询优化器** 对语句进行分析，找出最优的查询方案，并显示对应的信息。

`EXPLAIN` 的输出格式如下：

```sql
mysql> EXPLAIN SELECT `score`,`name` FROM `cus_order` ORDER BY `score` DESC;
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+----------------+
| id | select_type | table     | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra          |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+----------------+
|  1 | SIMPLE      | cus_order | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 997572 |   100.00 | Using filesort |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+----------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
```

各个字段的含义如下：

| **列名**      | **含义**                                     |
| ------------- | -------------------------------------------- |
| id            | SELECT 查询的序列标识符                      |
| select_type   | SELECT 关键字对应的查询类型                  |
| table         | 用到的表名                                   |
| partitions    | 匹配的分区，对于未分区的表，值为 NULL        |
| type          | 表的访问方法                                 |
| possible_keys | 可能用到的索引                               |
| key           | 实际用到的索引                               |
| key_len       | 所选索引的长度                               |
| ref           | 当使用索引等值查询时，与索引作比较的列或常量 |
| rows          | 预计要读取的行数                             |
| filtered      | 按表条件过滤后，留存的记录数的百分比         |
| Extra         | 附加信息                                     |

篇幅问题，我这里只是简单介绍了一下 MySQL 执行计划，详细介绍请看：[MySQL 执行计划分析](./mysql-query-execution-plan.md)这篇文章。

## 数据结构延伸阅读

理解 MySQL 索引时，建议回到树结构本身看一遍：

- [树结构详解](../../cs-basics/data-structure/tree.md)：对比二叉搜索树、AVL、红黑树、B 树和 B+ 树。
- [红黑树详解](../../cs-basics/data-structure/red-black-tree.md)：理解内存中自平衡搜索树的取舍，再对比 B+ 树为什么更适合磁盘索引。

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