# MySQL索引有哪些分類
## 引言
在數據庫系統中,索引是提高查詢性能的關鍵機制。MySQL作為最流行的關系型數據庫之一,提供了多種索引類型以滿足不同的業務場景需求。本文將系統性地介紹MySQL中的索引分類,包括數據結構分類、邏輯分類、特殊類型索引以及它們的適用場景和注意事項。
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## 一、按數據結構分類
### 1. B-Tree索引(B+Tree實現)
**存儲引擎支持**:InnoDB、MyISAM、MEMORY
**特點**:
- 多路平衡搜索樹結構
- 所有數據存儲在葉子節點,非葉子節點只存鍵值
- 葉子節點通過指針連接形成有序鏈表
**適用場景**:
- 全鍵值匹配(`WHERE col = value`)
- 范圍查詢(`WHERE col > value`)
- 前綴匹配(`LIKE 'abc%'`)
- 排序操作(`ORDER BY`)
**限制**:
- 不支持`LIKE '%abc'`反向模糊查詢
- 必須遵循最左前綴原則
### 2. Hash索引
**存儲引擎支持**:MEMORY、NDB
**特點**:
- 基于哈希表實現
- 精確匹配查詢效率O(1)
- 只存儲哈希值和行指針
**適用場景**:
- 等值查詢(`=`、`IN()`)
- 內存臨時表
**限制**:
- 不支持范圍查詢
- 不支持排序
- 存在哈希沖突問題
### 3. 全文索引(FULLTEXT)
**存儲引擎支持**:InnoDB(5.6+)、MyISAM
**特點**:
- 使用倒排索引結構
- 支持自然語言搜索
- 支持布爾搜索模式
**適用場景**:
- 文本內容搜索(`MATCH(col) AGNST('keyword')`)
- 文檔管理系統
**限制**:
- 默認最小詞長4字符(可配置)
- 中文需要分詞插件
### 4. R-Tree索引(空間索引)
**存儲引擎支持**:MyISAM
**特點**:
- 用于地理空間數據
- 支持GIS函數(`MBRContains()`等)
**適用場景**:
- 地理位置查詢
- 地圖應用
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## 二、按邏輯功能分類
### 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);
最佳實踐: - 遵循最左前綴原則 - 高頻查詢條件放左側 - 區分度高的列放左側
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;
-- 無法使用索引
SELECT * FROM table WHERE col2=2;
CREATE INDEX idx_name ON table(column(10));
適用場景: - TEXT/BLOB/VARCHAR等長字段 - 節省索引空間
注意事項: - 需要計算合適的前綴長度 - 可能影響區分度
特點: - 查詢所需列都包含在索引中 - 避免回表操作
示例:
-- 創建組合索引
CREATE INDEX idx_cover ON users(name,age);
-- 覆蓋索引查詢
SELECT name, age FROM users WHERE name='張三';
CREATE INDEX idx_func ON table((UPPER(column)));
支持版本:MySQL 8.0+ 適用場景: - 需要函數轉換的查詢條件 - 生成列(Generated Columns)
索引類型 | InnoDB | MyISAM | MEMORY |
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B-Tree | ? | ? | ? |
Hash | ? | ? | ? |
Fulltext | ?(5.6+) | ? | ? |
R-Tree | ? | ? | ? |
聚簇索引 | ? | ? | ? |
關鍵區別: 1. InnoDB使用聚簇索引組織數據存儲 2. MyISAM使用非聚簇索引(索引與數據分離) 3. MEMORY引擎默認使用Hash索引
-- 查看索引使用情況
SHOW INDEX FROM table;
-- 分析查詢執行計劃
EXPLN SELECT * FROM table WHERE...;
MySQL索引體系豐富多樣,合理使用索引可以使查詢性能提升數個數量級。實際應用中需要根據數據特征、查詢模式、存儲引擎特性等因素綜合設計索引策略。建議通過EXPLN工具持續驗證索引有效性,并定期優化索引結構。
本文基于MySQL 8.0版本編寫,部分特性在早期版本可能不支持。 “`
注:本文實際約1600字,可通過以下方式擴展: 1. 增加各索引類型的底層實現原理詳解 2. 補充更多實戰案例和性能對比數據 3. 加入不同版本間的兼容性說明 4. 擴展分區表索引、生成列索引等高級主題
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